AI 自动化项目包含哪些内容
我们会根据实际需求来设计合作内容。方案中会注明包含以下哪些交付物、由谁提供所需输入,以及每一项如何验收。
- 流程梳理,以及以事先约定的成功指标衡量的试点
- 通过 API 与您的 CRM、电子邮件、表单、电子表格和数据库集成
- 带审核队列的分类、提取和起草工作流
- 可转接真人的 WhatsApp 或网站助手
- 基于您自己文档的内部知识助手,并标明信息来源
- MCP 服务器,让 Claude、ChatGPT 等助手能在设定的权限内使用您的工具
- 数据地图、调用日志,以及每次变更前都会重新运行的测试集
AI 自动化从哪里开始
如果某项重复性任务每周要花上数小时,输入明确,并且有人能检查输出结果,就可以从这里开始。如果您需要带账户、角色和计费的完整产品,请先从网页应用开发入手;如果您的客户需要一个查看自己记录的地方,请参考客户门户开发。如果任务遵循固定规则,我们会建议使用表单或简短脚本,而不是模型。
从一个可衡量的试点到正式上线
试点只涵盖一个流程。我们会收集带有正确结果的真实历史案例,在动手之前约定衡量指标(单个案例耗时、错误率或响应时间),并让自动化与您的团队并行运行:由它提出建议,由人来决定,再进行对比。如果没有超过指标,我们就停止,您可以保留研究结论和测试集。
如果达标,我们就推进到正式上线:权限仅限于该任务,为不确定的案例设置审核队列,记录每一次模型调用的日志,配置告警,在模型出错时启用备用方案,设置费用上限,并提供您的团队能够看懂的文档。我们每月复查错误和成本,并在更换模型或提示词之前重新运行测试集。
AI 自动化在哪些地方能收回成本?
适合那些工作重复、输入明确、并且人能快速检查输出的场景:分类收到的消息、阅读同类文档、起草您文件中已有答案的回复、整理例行报告。涉及法律、财务或客户关系的决定仍由人来做,自动化只负责准备工作。
有些任务不用模型反而更省钱。如果表单上的下拉菜单就能分派咨询,那就比让 AI 从自由文本中猜测更好。如果报告每次提取的都是同样的数字,定时查询会更快,也不会编造数据。遇到这种情况,Dardo 会如实告诉您。
大多数公司都停留在尝试 AI 与规模化应用之间。试用聊天机器人很容易;但要让一个流程每天运行,使用来自您系统的数据,由专人审核例外情况,并有一个数字证明它确实有效,就没那么容易了。要跨过这道鸿沟,需要集成、审核和度量,而这正是本服务所涵盖的内容。
| 任务 | 适合使用的情况 | 应保留人工的情况 |
|---|---|---|
| 咨询分类与分派 | 消息通过表单、电子邮件或 WhatsApp 到达,需要按服务、地点或紧急程度送到合适的人手中 | 消息是投诉、法律事务,或来自重点客户 |
| 文档和表单信息提取 | 发票、订单或申请表遵循几种已知格式,且字段会录入系统 | 某个字段出错会影响付款、资格判定或合同 |
| 起草回复供审核 | 大多数问题重复出现,答案就在您的文档中 | 回复涉及对价格、期限或政策例外的承诺 |
| 内部知识助手 | 员工需要在手册、政策和过往项目中查找答案 | 没有任何文档支持答案,或两份文档相互矛盾 |
| 报告 | 数据存放在我们可以查询的系统中,且格式固定 | 这些数字将用于税务、财务或监管申报 |
| 客户助手 | 问题涉及营业时间、公开价格、库存情况或订单状态 | 对方要求人工服务、情绪不满,或情况超出公开规则的范围 |
WhatsApp 或网站助手能服务好您的客户吗?
可以,针对一组明确界定的问题,其余一律转交真人。助手根据您已公布的信息和已连接的系统作答,例如营业时间、价格、库存和订单状态;遇到不知道的问题会如实说明,并把对话连同历史记录转交给您的团队。
WhatsApp 有自己的规则。Meta 的 WhatsApp Business 消息政策允许在 24 小时客户服务窗口内使用自动回复,但要求提供及时、清晰、直接的升级渠道,例如转接人工客服、提供电话号码或电子邮件。助手服务于您的业务及其客户,而不是回答一般性问题。我们搭建的每个助手都包含:
- 明确标示客户正在与自动助手对话。
- 在客户提出要求、出现不满迹象以及涉及约定范围之外的话题时,转接真人。
- 回答以您自己的内容为依据,不对价格、日期或例外情况做出承诺。
- 提供可供您的团队查看的对话日志,个人数据仅限于处理该案例所需的范围。
- 定期复查未能回答的问题,这些问题往往能发现您网站所缺少的内容。
如何把 AI 接入您的系统而不被锁定?
通过您现有工具自带的 API,以及在助手需要调用工具时使用 MCP。Model Context Protocol(模型上下文协议)是一项开放标准,用于连接 AI 模型与工具和数据,自 2025 年 12 月起由 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation 管理。据 Linux Foundation 介绍,Claude、ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini、Cursor 和 VS Code 均已采用,已发布的服务器超过 10,000 个,因此您只需开放一次工具,就能供不同的助手使用。
我们让模型始终可以替换。提示词、测试集和集成代码都保存在您的代码库中,每个步骤都会注明所用模型,因此更换服务商只需重新运行测试,无需重新搭建。工具默认只读;发送消息、修改记录或办理退款,都要等人工批准后才会执行。
dardo.studio 就是我们的实际案例:它的公开 MCP 服务器和 A2A 接口,可让助手读取我们的服务内容,并以英语或西班牙语准备项目需求说明。两者均为只读,是否发送由您自己决定。
您的数据会如何处理?
在开发之前,我们会梳理每个步骤发送哪些数据、发给哪家服务商、位于哪个国家、适用什么保留条款,并且只发送任务所需的字段。身份证件号码、健康信息和支付数据会被遮蔽,除非任务离开这些数据就无法完成。
在哥伦比亚,Ley 1581 de 2012 要求处理个人数据须事先获得知情授权(第 9 条)、向当事人说明正当目的,并采取措施防止未经授权的访问。第 26 条禁止向保护水平不足的国家传输个人数据,但明确同意等情形除外。许多模型服务商在境外处理数据,因此请由您的法律顾问确认授权文本以及任何跨境传输的依据,我们则负责建立相应的证明记录:
- 数据地图:字段、系统、服务商、国家和保留期限。
- 每次模型调用的日志:输入、输出、模型版本、审核人和决定。
- 按角色分配访问权限,凭证不放入提示词和代码中。
- 服务商套餐的书面条款须写明您的数据是否用于训练以及保留多长时间。
- 当有人提出要求或使用目的结束时,可以删除其个人数据。
选择之前的常见疑问
AI 自动化项目的成本由什么决定?
取决于需要连接的系统数量及其 API 的质量、输入的多样程度、审核的严格程度,以及涉及的语言和渠道数量。模型用量由服务商按使用量计费,通常记在您名下的账户,因此用量大小也会影响成本。Dardo 会单独界定试点的范围,让您凭真实数据决定是否上线。
你们使用哪些 AI 模型?
Dardo 不绑定任何服务商。针对每个步骤,我们会在您的测试集上对比各个模型,综合权衡准确率、隐私条款、数据所在地、速度和成本,因此同一工作流中,信息提取和草稿撰写可能使用不同的模型。日后更换服务商只需重新运行测试,无需从头再来。
AI 会取代我们的员工吗?
目标是减少重复性工作,而不是减少人。您的团队负责审核不确定的情况、处理例外并维护客户关系,自动化则负责准备草稿和整理好的队列。Dardo 会衡量节省的工时和发现的错误;节省下来的时间怎么用,由您决定。
我们的数据会保密吗?
只有任务所需的字段才会离开您的系统,我们会记录由哪家服务商接收、位于何处以及适用什么条款。每次模型调用都会记录其输入、输出和审核人,访问权限按角色设置。对于哥伦比亚的个人数据,适用 Ley 1581 de 2012,Dardo 会建立经您的法律顾问认可的授权和传输记录。
开始前需要我们提供什么?
一个有负责人的流程、带有正确结果的真实历史案例、相关系统的访问权限(如有测试环境请一并提供),以及能证明试点值得继续的衡量标准。对 Dardo 的试点而言,进度通常取决于系统访问权限和案例的准备,而不是 AI 方面的工作。
AI 模型更新后,你们如何维护?
服务商会按自己的节奏更新和下线模型,因此每个工作流都会固定模型版本并保留一套测试集。在任何切换之前,Dardo 都会重新运行测试,对比准确率和成本;我们每月还会复盘错误、未解答的情况和支出。
开发成果归谁所有?哪些不包含在内?
代码、提示词、测试集和日志归您所有,保存在您的代码库和基础设施中,模型服务商账户也以您的名义开设。模型使用费、您现有软件的许可费和法律咨询不包含在内。Dardo 不会构建未经审核就发送消息或修改记录的自动化,除非您以书面形式确认某项任务可以安全地独立运行。
资料来源与延伸阅读
本页内容的资料来源,并附有原出版方提供的更多详情。
- Linux Foundation:Agentic AI Foundation 成立(MCP)linuxfoundation.org
- Model Context Protocolmodelcontextprotocol.io
- 哥伦比亚《2012年第1581号法》(Ley 1581 de 2012,个人数据保护)cancilleria.gov.co
- WhatsApp Business Messaging Policy(WhatsApp 商业消息政策)whatsappbusiness.com
- A2A Protocol 规范a2a-protocol.org
