项目背景
随着企业数字化系统不断增多，业务部门在客服、投诉处理、运营管理、数据分析、知识问答等环节中，对 AI 能力的需求日益提升。传统方式下，AI 能力往往以单点功能形式嵌入具体系统，存在重复建设、接入成本高、能力难复用、效果难评估、权限与安全不可控等问题。
武汉路希捷科技有限公司结合实际业务场景，建设了一套面向企业内部系统的 AI 服务平台，作为统一的 AI 能力接入层，为投诉预处理系统及后续多个业务系统提供可复用、可扩展、可治理的智能化能力支撑。
该平台不仅解决了单一业务系统中的智能生成、智能分析、智能问答问题，也为企业后续构建 AI 应用生态打下了基础。
解决方案
路希捷科技采用“AI 能力中台 + 业务系统集成”的建设思路，将大模型能力、业务知识、流程规则和系统接口统一封装，形成标准化 AI 服务能力。平台主要包含以下能力：
1. 统一 AI 能力接入
平台统一接入大语言模型及智能体能力，为不同业务系统提供标准化 API 服务。业务系统无需重复对接模型，只需通过统一接口调用 AI 能力，即可实现文本生成、内容分析、知识问答、流程辅助判断等功能。
2. 面向业务场景的智能体编排
针对投诉预处理等复杂业务场景，平台支持将多个业务接口、规则判断、知识库检索和大模型推理能力进行组合编排，形成面向具体任务的 AI Agent。例如在投诉预处理场景中，AI 可根据工单内容、历史记录、业务规则和处理规范，辅助生成处理建议、归纳投诉重点、识别重复投诉、推荐下一步处理动作。
3. 可解释的 AI 生成过程
平台在 AI 生成结果之外，增加“生成依据、参考内容、思考过程、结果预览”等展示能力，帮助业务人员理解 AI 输出逻辑，降低 AI 黑盒感，提高业务人员对 AI 结果的信任度。
4. 多系统复用能力
平台采用标准化服务架构，可同时服务投诉预处理系统、客服系统、运营管理系统、知识库系统、数据分析系统等多个业务应用，避免不同系统重复建设 AI 功能。
5. 权限、安全与审计机制
平台支持用户权限控制、调用记录留痕、生成内容审计、接口访问控制等机制，满足企业在内部管理、数据安全和合规使用方面的要求。
系统架构示意图
实施过程
第一阶段：业务场景梳理
项目团队首先对企业内部高频业务场景进行梳理，重点识别适合 AI 介入的环节，包括：
- 投诉内容摘要与分类；
- 工单处理建议生成；
- 业务规则辅助判断；
- 历史案例检索；
- 处理意见自动起草；
- 用户反馈内容分析；
- 知识库问答与政策解释。
通过业务流程拆解，明确哪些环节适合由 AI 辅助生成，哪些环节需要人工审核，哪些环节需要与现有业务系统接口联动。
第二阶段：平台架构设计
在架构设计上，平台采用前后端分离和服务化设计思路：
- 前端提供 AI 服务配置、调用展示、结果预览、日志查看等功能；
- 后端统一封装 AI 调用、任务编排、权限控制和业务系统接口；
- 大模型能力通过统一服务层接入；
- 业务系统通过标准 API 调用平台能力；
- 知识库、规则库和业务接口作为 AI 推理的重要上下文来源。
该架构保证了平台具备较强的扩展性，后续新增业务场景时，无需重新开发完整 AI 功能，只需配置新的能力模块或智能体流程。
第三阶段：核心功能开发
项目围绕“可用、可信、可复用”三个目标进行功能建设，重点完成了以下模块：
- AI 服务统一调用模块；
- 智能体任务编排模块；
- 业务系统接口集成模块；
- 知识库检索与上下文增强模块；
- AI 生成结果展示模块；
- 用户权限与调用审计模块；
- 运行日志与效果跟踪模块。
同时，在业务系统页面中嵌入“AI 生成”按钮，使业务人员可以在具体字段旁直接调用 AI 能力，实现“在业务流程中使用 AI”，而不是跳转到独立工具中操作。
第四阶段：业务系统集成
平台优先接入投诉预处理系统，将 AI 能力嵌入工单处理流程中。在实际业务操作中，工作人员可以基于工单内容一键生成投诉摘要、问题判断、处理建议和回复草稿。AI 生成内容不会直接替代人工决策，而是作为辅助建议展示给业务人员，由人工确认、修改后再进入后续流程。
这种方式既提升了处理效率，也保留了业务人员的审核权和最终判断权，更适合企业级场景落地。
第五阶段：持续优化与复用推广
在首个业务场景落地后，平台根据实际使用反馈持续优化提示词、知识库内容、智能体流程和接口调用策略，并逐步沉淀为可复用的 AI 服务能力。后续平台可继续扩展到客服问答、运营分析、内部知识助手、合同文档审核、数据报表解读等多个企业场景。
关键成果
通过 AI 服务平台建设，项目取得了以下阶段性成果：
1. 建立统一 AI 能力底座
将原本分散的 AI 能力统一沉淀到平台层，形成可复用的 AI 服务中台，为多个业务系统提供统一支撑。
2. 降低业务系统接入 AI 的成本
业务系统无需单独对接大模型和智能体能力，只需调用平台标准接口，即可快速获得 AI 能力支持。
3. 提升业务处理效率
在投诉预处理场景中，AI 可辅助完成内容摘要、问题归类、处理建议生成等工作，减少人工重复录入和反复查阅资料的时间。
4. 增强 AI 输出可信度
通过展示生成依据、参考内容和处理逻辑，使业务人员能够理解 AI 输出来源，提升 AI 在实际业务中的可接受度。
5. 支撑企业 AI 应用持续扩展
平台具备良好的扩展能力，可根据企业不同业务部门需求，快速拓展新的 AI 应用场景，逐步形成企业内部 AI 应用生态。
价值体现
对业务部门的价值
AI 服务平台帮助业务人员从重复性、低价值的信息整理工作中释放出来，将更多精力投入到问题判断、客户沟通和复杂事项处理上。平台通过智能摘要、辅助判断、自动生成建议等能力，提高业务处理效率和标准化水平，降低因个人经验差异导致的处理不一致问题。
对管理部门的价值
平台能够沉淀 AI 调用记录、处理过程和生成内容，为管理部门提供可追踪、可分析、可优化的数据基础。通过对 AI 使用情况、业务处理效率和问题类型的持续分析，企业可以进一步优化流程、完善知识库，并发现高频问题背后的管理改进空间。
对信息化部门的价值
AI 服务平台将模型接入、权限控制、日志审计、接口集成和智能体编排能力统一封装，减少各业务系统重复建设，降低后续运维和扩展成本。信息化部门可以通过统一平台管理企业 AI 能力，提升系统架构的一致性、安全性和可维护性。
对企业整体的价值
该项目不仅是一个 AI 功能建设项目，更是企业推进智能化转型的重要基础设施。通过 AI 服务平台，企业可以逐步将大模型能力融入客服、运营、管理、风控、知识管理等核心业务流程中，推动业务流程从“信息化”向“智能化”升级。