案例库
共 58 篇，每周持续新增 5–10 篇。每篇结构一致：痛点 → 做法 → 效果 → 可复用要点，方便横向对比。
销售线索 AI 打分排序，销售每天先跟最有希望的 20 条线索
销售运营把线索清洗、 enrichment 和优先级打分交给 AI 流水线，人保留线索分配规则调整、高分线索复核和重点客户人工介入的判断。
大模型 API · 数据分析线索清洗与分配周期 当天完成
SaaS 客户健康度评分自动化，流失预警从月度滞后到当天触达
客户成功团队把健康度数据的汇总、评分解读和预警摘要交给 AI，人保留复核评分规则、电话触达高风险客户和制定挽回方案的决策权。
大模型 API · 数据分析健康度汇总耗时 约 40 分钟
业务同学自己查数：自然语言转 SQL，取数需求少了一半
把表结构、指标口径、常用查询作为上下文，让模型生成 SQL 并解释逻辑，分析师只审核高危查询。
大模型 API · 数仓元数据简单取数需求 约 60% 由业务自助完成
用户研究：30 小时访谈录音，2 小时出洞察报告
先码标签再做聚类，AI 负责「把 30 小时压成标签矩阵」，人负责「从矩阵里读出结论」。
语音转写 · 大模型 API分析阶段耗时 2 小时（不含回听验证）