教育与培训NZ试点 · 演示
新西兰 · 国际教育集团 · 招生线索初筛（第一阶段试点）
Lead 进入 CRM→自动首封邮件 + 预约链接→预约者进顾问队列
✕ 原来两千多条新线索堆在 CRM 里（客户在 2026-07-31 会议上的估算），顾问只能逐个打电话，分不出优先级。
- 试点：新线索进入 Zoho 后自动发个性化邮件与预约链接，用“是否预约”筛出高意向交给顾问
- Agent 已接入 Microsoft Teams；录取后未推进签证的学生由 Agent 标记并起草跟进邮件（测试环境验证）
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教育与培训CN试点 · 演示
中国 · 留学咨询机构 · 成长教练服务档案化（方案共创阶段）
原始资料→Agent 逐份摘要→多维表格索引→教练按阶段调用
✕ 原来测评报告、教练反馈、三年规划散在 PDF 和 Word 里，角色之间交接有断点。
- 首个学生样板：18 份原始资料加 10 份团队沉淀，建成 28 条结构化索引
- 服务方案与专业判断由机构提出并确认，AI 只负责结构化与表达
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建筑与工程NZ已上线
新西兰 · 建筑总承包商 · 应付发票自动分流
发票识别→匹配 PO 与审批人→提交 ApprovalMax→状态回写仪表盘
✕ 原来发票人工录入，审批卡在谁那里没人知道，逾期了才被发现。
- Agent 识别字段、归档、匹配采购单并提交审批；审批与付款仍由人在 ApprovalMax 与 Xero 里完成
- 一个会计月 798 份文档中 730 份自动分流（91.48%，2026-09-01 项目复盘口径）；Admin 与审批人两版仪表盘
完整实录：发票自动分流 91% →
建筑与工程NZ部分上线
新西兰 · 建筑公司 · 应收账款自动化
报价单→Xero 开票并发送→每日拉取逾期→催款草稿三档→风险分级卡片
✕ 原来开票靠人工录入，逾期账款靠财务翻 Xero 账龄表，催款邮件语气全凭当时心情。
- Agent 读取 Google Drive 报价单，在 Xero 建发票并发送（2026-07 MVP 上线）
- 每天 09:00 拉取 Xero 逾期数据，生成三档语气的催款草稿，只生成不自动发送；四级风控卡片供管理层决策（2026-09 演示阶段）
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建筑与工程NZ已上线
新西兰 · 南岛建筑施工公司 · 工地工时与人工成本
飞书群一句话→Agent 解析写表→工头确认→按时薪自动计算→成本看板
✕ 原来工时靠工头下班后回忆、再汇总进 Excel，老板看不到每个项目的人工成本。
- 工头在已有的飞书群里说一句话，Agent 写进日工时明细与工地日志；时薪计算走多维表格自动化，不经过大模型（2026-04-08 启动，06-15 全公司使用）
- 2026-06-27：20 个项目、334 条日常记录、累计 1 万多小时工时进入系统；工资与成本按角色分权限查看
完整实录：工地工时从 Excel 到飞书群 →
跨境贸易与物流NZ ⇄ CN已上线
中新跨境 · 保健品零售 · 微信群订单到顺丰面单
群内订单→拆单与核验卡→人核对四项说“审核通过”→顺丰建单与证件归档→面单回调回写
✕ 原来订单埋在群聊里，业务员要把同一笔订单抄进总表、顺丰模版和证件归档，再把面单一张张发回。
- Agent 解析微信群订单、映射 SKU、拆单并生成核验卡；人核对收件、商品、付款、证件四项后下达“审核通过”，Agent 才调用顺丰接口建单（2026-09-02 生产首单）
- 顺丰出库后主动推送面单，Agent 归档并回写多维表格（2026-09-09 打通）；ERP 与微信均未更换
完整实录：微信群下单到顺丰面单 →
跨境贸易与物流NZ ⇄ CN部分上线
中新航线 · 国际货代 · 售前到目的港三条工作流（分阶段交付）
CRM 建档→订单创建→报价 PDF 人工审批→确认邮件→托书生成
✕ 原来订单创建、报价审批、托书交接没有统一规则，前期反复沟通产生大量无效订单。
- 售前流：建档、建单、报价审批、确认邮件、托书生成已串联，报价由 sales support 审批后才建单（2026-09 交付）
- 始发港 Pre-Alert 文件校验与目的港 ETA、放行提醒开发中，2026-09-15 阶段评审
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金融与商业服务NZ部分上线
新西兰 · 房贷顾问团队 · 内容运营与客户触达
企业邮箱授权→生日自动祝贺→小红书选题与出图→每日房贷市场简报
✕ 原来老客户生日靠顾问自己想起来；小红书账号内容积累少，提炼不出风格。
- 客户生日祝贺邮件经 Outlook 授权后按日自动发出（2026-08 打通）
- 小红书选题池与出图规则建立，顾问与 Agent 单聊即可产出内容；每天 08:00 推送房贷、利率与 refix 政策简报
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金融与商业服务CN试点 · 演示
中国 · 园区与场馆招商 · 对话式 CRM 录入（MVP 演示阶段）
飞书群一句话→七项字段预览→回复“确认并写入”→客户 / 项目 / 跟进三表
✕ 原来跟进记在聊天和脑子里，CRM 字段常年空着，历史数据散在各销售的 Excel。
- 销售在飞书群描述拜访情况，Agent 解析、查重并生成七项字段预览，精确回复“确认并写入”才落库（MVP v3，2026-09 演示）
- 联系人五类角色与关系分级，一键生成决策链图（2026-09-10 测试通过）
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新西兰 AI 技术落地实践案例有哪些？效果怎么量化？
这里是新西兰与中国两地 9 个服务项目，每个标注了交付状态：国际教育集团的招生线索初筛、建筑总承包商的应付发票分流、南岛建筑公司的工地工时、另一家建筑公司的应收账款、跨境零售的微信群订单到顺丰面单、房贷顾问的客户触达、园区招商的对话式 CRM 等。每个案例都写明原来的人工基线和现在的做法；验收口径在开工前写死，例如重复问题接住率、单据处理时长、人审通过率。
案例为什么要脱敏？能看到完整版吗？
应客户要求隐去企业名称，流程细节完整保留。预约免费诊断时说明所在行业，我们会提供对应行业的完整案例，包括具体指标。
我们不在这些行业里，有参考价值吗？
有。行业不同，但问题模式高度重复：数据散在群聊和邮箱、跟进靠个人记忆、对账靠人核。Agent 接入的是你已有的系统，工作流逻辑可以迁移，变的只是行业词汇。
从这样的案例到我们自己上线，一般要多久？
以已有记录为准：一条销售对账工作流 11 天上线，工地工时约 10 周全公司使用，发票分流约 3 个月出第一个完整会计月数字，跨境订单约 90 天到生产首单。周期取决于流程范围、系统接口与客户配合，每一步都有验收口径和回退机制，不满意可以停。
