选对了第一个场景
都选了「高频、重复、有明确验收标准」的场景，而不是追求炫技的全能助手。
客户案例
以下案例均已脱敏处理，客户名称以行业代称。所有指标来自客户内部验收报告，可在双方签署保密协议后核验原始数据。
案例 01 · 金融
某城商行：信贷材料审核从 40 分钟压到 11 分钟
业务背景
该行小微企业信贷业务量逐年增长，单笔申请涉及的材料平均 12 份，包括营业执照、财务报表、 银行流水、购销合同与担保文件。审核岗需要人工逐份核对字段一致性，重复劳动多、易漏项， 旺季经常出现积压。
我们做了什么
- 部署泰达数据引擎，完成 12 类材料的版面解析与字段抽取，扫描件走 OCR 并做置信度打分。
- 建立材料间的交叉校验规则，例如报表营收与流水进项差异超过阈值即标记异常。
- 在泰达智脑上构建审核知识库，把行内授信政策、准入条件做成可检索条款库。
- 输出结构化审核建议单，人工只需复核被标记的疑点项。
结果
- 单笔审核时长从 40 分钟降至 11 分钟，降幅 72%。
- 人工复核字段量下降 58%，旺季积压基本消除。
- 关键字段抽取准确率 96.4%，异常识别召回率 91%。
- 行业城市商业银行
- 上线周期9 周
- 部署方式全私有化
- 核心产品TaidaData + TaidaBrain
- 审核时长↓ 72%
- 复核量↓ 58%
案例 02 · 制造
某装备制造集团：3.2 万页手册，一句话就能查到
业务背景
集团售后团队服务全国 400 余家客户，设备型号超过 60 种，随机手册与维修工单累计 3.2 万页。 工程师现场排查故障时，往往要翻几十页 PDF，或者打电话问总部老师傅。
我们做了什么
- 按设备型号与章节重构知识库，图纸、爆炸图与参数表单独建索引。
- 统一设备编码与故障代码术语表，解决「同一个零件三种叫法」的检索失败问题。
- 为现场工程师提供移动端问答入口，回答直接定位到手册页码与图示。
- 把高频故障的处置步骤做成智能体流程，引导工程师逐步排查。
结果
- 平均故障定位时间缩短 34%，现场二次上门率下降 21%。
- 总部技术支持电话量下降 40%，老师傅经验被沉淀进系统。
- 新入职工程师独立处理常见故障的周期从 3 个月缩短到 5 周。
- 行业高端装备制造
- 知识库规模3.2 万页
- 部署方式厂区内网
- 核心产品TaidaBrain + TaidaAgent
- 故障定位↓ 34%
- 支持电话↓ 40%
案例 03 · 零售
某连锁品牌：新品内容产出效率提升 4 倍
业务背景
品牌每季度上新 300 余个 SKU，每个 SKU 需要标题、卖点、详情页、社媒文案与门店话术五套内容。 内容团队 6 人长期超负荷，上新节奏被内容产能卡住。
我们做了什么
- 把品牌调性、禁用词与平台规则固化为提示词模板库，按品类分版本管理。
- 打通商品中心，自动带入参数与卖点，避免人工重复录入。
- 生成结果进入人工审核队列，审核意见回流为模板优化依据。
- 用 A/B 实验对比 AI 生成与人工撰写的详情页转化表现。
结果
- 单 SKU 内容产出时间从 4 小时降至 55 分钟，效率提升约 4 倍。
- 内容团队从「写」转向「审」，人均管理 SKU 数量翻倍。
- AI 版本详情页转化率较人工版本提升 9.6%，客单价无显著差异。
- 行业连锁零售
- SKU 规模300+ / 季度
- 部署方式混合云
- 核心产品TaidaBrain
- 产出效率↑ 4 倍
- 转化率↑ 9.6%
案例 04 · 政企
某市政务服务中心：政策咨询一次答对率 88%
业务背景
中心承接 1200 余项政务服务事项，政策文件更新频繁，热线坐席需要记忆大量细则。 企业群众咨询时经常被转接多次，体验不佳。
我们做了什么
- 政策原文、实施细则、申报指南分层入库，按效力等级与生效时间排序。
- 采用「先检索、后生成」策略，无匹配结果时明确拒答并引导人工。
- 回答固定附带文件名称、条款号与有效期，便于核验。
- 在国产化环境完成全栈适配，部署于政务云。
结果
- 高频事项咨询一次答对率 88%，转接率下降 46%。
- 坐席培训周期从 6 周缩短至 2 周。
- 政策更新后知识库同步时间从 3 天缩短至 4 小时。
- 行业政务服务
- 事项数量1200+
- 部署方式政务云（信创）
- 核心产品TaidaBrain
- 一次答对率88%
- 转接率↓ 46%
案例 05 · 医疗
某三甲医院：病历结构化让科研取数不再靠人工翻页
业务背景
医院每年产生数十万份自由文本病历，科研团队做回顾性研究时需要人工逐份阅读抽取变量， 一个课题往往耗时数月。
我们做了什么
- 院内私有化部署，患者标识字段在入库前完成脱敏。
- 针对病种定制抽取模板，覆盖主诉、现病史、检验指标、用药与转归。
- 抽取结果附原文位置，研究者可一键回溯核对。
- 建立人工抽检机制，抽检不合格的模板回炉重训。
结果
- 病历结构化字段准确率 90% 以上，人工抽检通过率稳定。
- 单个课题变量采集周期从 8 周缩短至 1 周。
- 病历质控环节的缺项漏项发现率提升 3 倍。
- 行业三甲综合医院
- 数据规模十万份级病历
- 部署方式院内私有化
- 核心产品TaidaData
- 字段准确率90%+
- 取数周期↓ 87%
共性规律
这些项目为什么能跑通
数据先于模型
每个项目都在数据清洗与知识结构上花了至少 40% 的工期，这部分工作决定效果上限。
人始终在环内
没有一个是全自动无人值守。人工复核环节既控制风险，也为模型提供持续改进的标注。