行业合集 · 4 篇
互联网 · AI 落地案例
「互联网」是 AI 落地最容易被看见成效的行业之一。本页汇集了 4 篇该行业的真实案例,每篇都按统一结构拆解:什么岗位、原来怎么干、用 AI 改了哪几步、最后把哪个环节从 X 压到了 Y。相比跨行业的「通用技巧」,同一个行业里的做法往往更可直接照搬——工具、合规边界、数据口径都更接近。如果你正负责这个环节的提效,下面这些案例按发布时间倒序排列,建议先挑与自身规模相近的看。
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)
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