启智 Keewise
让 AI 把服务办完
一站式客服 AI Agent 平台。融合知识中枢、Agent 自主执行、流程编排、业务工具调用、人工协同、多渠道接入与安全治理，让 AI 从“回答问题”真正进化为“完成服务”。
客服体系，正从“人工驱动”
走向“AI Agent 驱动”
过去十年，企业用 AI 辅助客服；未来十年，AI 将真正参与业务流程，从回答问题进入执行任务。
AI Copilot 时代
AI 是“高级搜索框”
- 智能问答
- 知识检索
- FAQ 机器人
AI Agent 时代
AI 进入企业业务流程
- 调用业务系统
- 执行真实任务
- 协同人工坐席、多 Agent 协作
AI Workforce 时代
数字员工体系
- 7×24 自主任务执行
- 人机混合组织
- 企业级 AI 工作力
企业真正需要的，不是更聪明的聊天机器人，而是能真正完成任务的 AI Agent。
传统客服，撑不起今天的业务了
这六大痛点每年给企业造成的损失，可能比人工客服的工资还要高。
知识散落各处
知识分散在 Wiki、Excel、群里，3 个客服给出 3 个不同的返点政策。
机器人只会传话
客户说“改地址”，机器人只能说“请转人工”。
流程僵化卡壳
客户说“别退了改地址”，机器人直接卡住，上下文无法继承。
人机割裂低效
转接断联、记录丢失，忙的接不过来，闲的没事干。
安全治理缺失
缺少统一安全边界，每一次回复都可能演变为合规风险。
数据价值浪费
质检只看 5%，95% 的问题发现不了，业务信号全部沉没。
同样一句“我要退款”，
两种完全不同的处理
FAQ 模式回答“怎么退”，Agent 模式直接“帮你退”。
传统机器人
我要退款- 核心逻辑
- 向量检索 + 匹配排序
- 回复方式
- 返回知识库原文
- 调用系统
- 不支持
- 解决问题
- 信息获取
启智 Keewise
我要退款- 核心逻辑
- 推理决策 + 工具编排
- 回复方式
- 拆解任务并执行
- 调用系统
- 支持
- 解决问题
- 业务执行 · 完整闭环
从理解到执行，一站式 AI 服务闭环
点击左侧模块，查看它在真实业务现场如何落地。
在不同业务现场，AI 是怎么把事办成的
规则一天改 3 次，AI 同步生效
过去每小时 12 单因规则解释不一致被投诉。
- 30 秒内全渠道生效
- 客服与机器人共用一份知识
跨系统业务，一句话办完
过去人工切换 4 个后台，平均 8 分钟。
- 自主调用 4 个业务系统
- 高风险操作触发确认
一句话处理三件事
传统 IVR 卡住，转人工平均等 2 分 30 秒。
- 一次解析退款 / 改地址 / 补发
- TTS 自然回复，无需人工
比客户投诉早 24 小时
传统事后质检只覆盖 5%。
- “理赔慢”激增 312% 即预警
- 自动定位华东并派单运维
以上部分为典型落地场景示例，客户信息已脱敏；实际指标以验收实测为准。
接入后，会发生什么
不是抽象的“提升效率”，而是可被业务方验证的核心指标跃迁。
AI 处理率
AI 真正把事办完的比例平均首次响应时间
等待感几乎消失人工客服整体效率
相当于扩容 30% 编制新人独立上手周期
培训成本大幅下降客户整体满意度
标准化 + 个性化兼得服务质检覆盖率
抽样升级为实时全量以 800+ 人客服团队为例，算一笔明白账
以下为年化测算，按坐席年成本 5 万元计。
坐席规模优化
AI 自动处理替代标准化人工作业
单坐席年成本
按行业综合成本口径测算
释放坐席编制
人员转向复杂纠纷、客户关系等高价值工作
投资回本周期
不含隐性价值
释放 500+ 坐席 × 坐席年成本 5 万元，平均 3~6 个月回本。
不只是交付系统，
一份敢写进合同的效果承诺
轻量启动 · SaaS
深度定制 · 私有化
上线效果承诺 · 写进合同
从 2 周 POC 开始，
把“怕”变成“账”
30 分钟一对一方案演示，看五次元如何让 AI 员工安全进入你的业务流程。每一步都可验证、可叫停、可回退。
