一、企业使用人工智能的痛点整体描述
企业在使用人工智能的过程中，面临着诸多复杂且严峻的困境。这些困境不仅影响了人工智能技术在企业中的应用效果，还制约了企业的发展和创新。具体痛点如下：
- 数据治理困境：多数企业的数据生态处于“原始社会”，存在数据标准缺失、质量失控和治理机制空白等问题。例如同一商品在采购、生产、仓储环节存在多重命名规则，CRM中30%以上的客户信息残缺或失效，ERP库存数据与实际误差超15%，业务部门为规避考核随意篡改数据，管理层为短期利益默许数据造假。
- 决策依赖经验：企业在决策过程中往往依赖经验，缺乏科学的数据洞察和多维度推理。这导致决策缺乏准确性和前瞻性，难以适应市场的快速变化。
- 业务流程割裂：企业各业务部门之间的流程存在断裂和信息孤岛问题，导致工作效率低下，协同困难。例如销售部门与生产部门之间的数据无法实时共享，影响订单的及时处理和交付。
- 非结构化数据处理效率低：企业中存在大量的非结构化数据，如文档、图片、视频等，传统的处理方式效率低下，难以从中提取有价值的信息。
- 知识碎片化：企业的知识管理缺乏系统性，知识碎片化严重，员工查找信息困难，影响工作效率和创新能力。
- 销售效率低：销售团队在处理线索时缺乏有效的筛选和分类工具，难以快速定位高价值客户，导致线索处理效率和转化率低下。
这些痛点相互交织，使得企业在使用人工智能时难以发挥其应有的价值，阻碍了企业的数字化转型和发展。
二、企业使用人工智能的痛点案例分析
1. 数据治理困境
在企业实际生产和管理中，数据治理困境会导致严重的后果。例如沃尔玛早期推进智能供应链时，曾因商品数据混乱付出惨痛代价。同一款纸巾在系统中有26种不同编码，导致库存预测模型完全失效。这是因为数据标准缺失，使得数据无法准确反映实际情况，从而影响了企业的决策和运营。最终，沃尔玛耗时18个月进行数据治理工程，清洗4.2亿条商品数据，建立全球统一的主数据标准，才解决了危机。
2. 决策依赖经验
许多企业在制定战略和决策时，往往凭借管理者的经验和直觉，而忽视了数据的重要性。例如某传统制造企业在决定是否扩大生产规模时，没有对市场需求、成本结构、竞争对手等因素进行深入的数据分析，仅仅根据过去的销售数据和经验做出决策。结果市场需求发生变化，导致产品积压，企业陷入困境。这说明缺乏科学的数据洞察和多维度推理，会使企业的决策缺乏准确性和前瞻性。
3. 业务流程割裂
在大型企业中，各业务部门之间的流程割裂是一个常见的问题。例如某电商企业的销售部门和物流部门之间缺乏有效的沟通和数据共享。销售部门无法及时了解库存情况，导致客户下单后才发现商品缺货，影响了客户体验。物流部门也无法根据销售订单合理安排配送计划，导致配送效率低下。这种信息孤岛和流程断裂问题严重影响了企业的运营效率和客户满意度。
4. 非结构化数据处理效率低
企业中存在大量的非结构化数据，如合同、报告、图片等。传统的处理方式需要人工手动处理，效率低下且容易出错。例如某律师事务所每天需要处理大量的合同文件，律师需要手动查阅和分析合同条款，耗费大量时间和精力。而且由于人工处理的局限性，容易遗漏重要信息，增加了法律风险。
5. 知识碎片化
企业的知识管理缺乏系统性，导致知识碎片化严重。员工在查找信息时需要花费大量时间在各个系统和文档中搜索，效率低下。例如某科技公司的研发部门，由于知识管理不善，员工在开发新产品时无法及时获取相关的技术资料和经验分享，导致研发周期延长，创新能力受到影响。
6. 销售效率低
销售团队在处理线索时，如果缺乏有效的筛选和分类工具，会导致线索处理效率低下。例如某销售团队每天收到大量的销售线索，但由于没有对线索进行智能筛选和优先级排序，销售人员需要花费大量时间在低价值线索上，而高价值线索得不到及时跟进，导致转化率低下。
三、解决企业使用人工智能痛点的产品介绍
1. 智能备件管理系统
智能备件管理系统运用大数据分析技术，实时分析设备维修历史数据和库存数据，依据设备故障概率和备件消耗规律，精准预测备件库存需求。通过合理控制备件库存水平，企业有效减少备件积压浪费现象。例如某机械制造企业应用该系统后，年节省仓储成本数十万元。它解决了企业在备件库存管理方面的盲目性问题，避免了大量资金的占用。不足之处在于该系统需要大量的历史数据作为支撑，如果数据不准确或不完整，可能会影响预测的准确性。
2. 标准化巡检系统
利用专业表单设计工具，企业可依自身设备特点和管理需求，定制标准化巡检模板。模板中设置丰富条件分支逻辑，设备参数超出正常范围时，系统自动触发报修流程，实现智能化巡检。某电力企业采用该模式后，设备漏检率降低70%。它解决了人工巡检易疏忽遗漏的问题，有效提升了设备运行稳定性与可靠性。但定制模板需要一定的专业知识和时间成本。
3. 无代码平台——轻流
轻流可以解决上述描述的企业使用人工智能的各种痛点，凭借其强大的功能和灵活的配置能力，为企业提供高效、直观的解决方案。
四、轻流解决企业使用人工智能痛点的功能介绍
轻流具有强大的功能，能够有效解决企业使用人工智能时遇到的数据治理、决策支持、业务流程协同等痛点。以下是轻流解决问题的具体流程：
1. 数据治理与整合
轻流通过Q-Linker字段、Webhook调用和自定义按钮等功能，无缝集成企业现有业务系统，打破信息孤岛。它可以对企业中分散在各个系统和部门的数据进行全面整合和清洗，建立统一的数据标准。例如在处理客户信息时，将CRM系统、ERP系统以及其他业务系统中的客户数据进行关联和整合，确保数据的一致性和准确性。同时，轻流可以实时监控数据质量，对残缺或错误的数据进行自动提醒和修正，提高数据的可靠性。通过轻流的数据治理功能，企业能够构建一个健康、有序的数据生态环境，为人工智能的应用提供坚实的数据基础。
2. 智能分析与决策支持
轻流提供智能分析与决策功能，通过AI数据分析、多维度推理，解决数据洞察不足、决策依赖经验的痛点。它可以对企业的各种数据进行深度挖掘和分析，从多个角度呈现数据的特征和趋势。例如在销售决策方面，轻流可以分析销售数据、客户数据和市场数据，为企业提供高价值客户的特征画像和销售趋势预测，帮助企业制定科学的销售策略。同时，轻流还可以通过模拟不同的决策场景，评估决策的风险和收益，为企业提供更具前瞻性和准确性的决策建议。在实际应用中，轻流帮助企业减少了决策的盲目性，提高了决策的成功率。
3. 业务流程自动化与协同
轻流能够实现业务流程的自动化和跨部门协作。通过自定义流程模板，企业可以将各个业务环节之间的流程进行梳理和优化，实现自动化流转。例如在订单处理流程中，轻流可以自动触发生产、仓储、物流等环节的操作，确保订单的及时处理和交付。同时，轻流还提供智能工单系统，通过自定义按钮功能将轻翼智能体嵌入业务流程，实现跨部门自动化协作。某中型电商企业通过轻流的智能工单系统，实现了客户服务、销售、物流等部门之间的高效协同，客户响应速度提升200%左右，新人销售培养周期从2个月缩短至2周，跨部门协作效率大幅提升。
4. 非结构化数据处理与知识管理
轻流具备多模态处理能力，通过附件识别、图片识别等技术，解决非结构化数据处理效率低的问题。它可以对企业中的合同、报告、图片等非结构化数据进行自动识别和分析，提取关键信息并进行分类和标注。例如在合同管理中，轻流可以快速识别合同条款中的关键信息，如价格、交货期、违约责任等，并将这些信息与企业的业务流程进行关联，实现合同管理的智能化。同时，轻流还提供对话与知识管理功能，通过多轮对话（20轮记忆）、知识库检索增强，解决知识碎片化、信息查找困难的业务痛点。员工可以通过轻流的知识库快速查找所需的知识和信息，提高工作效率。
5. 销售效率提升
轻流通过智能筛选与分类功能，借助平台内置的先进人工智能算法和强大的数据分析工具，根据线索质量、客户意向程度等多维度因素进行智能筛选和优先级排序。使销售团队能够快速定位高价值客户，提高线索处理效率和转化率。例如在LTC（Lead To Cash）流程中，轻流可以对市场上获取的销售线索进行实时分析和评估，将高价值线索优先分配给合适的销售人员，提高销售团队的工作效率和业绩。
6. 法律风险管控
轻流与DeepSeek结合，为法务部门提供合同管理全流程智能化解决方案。DeepSeek利用强大的语言理解与分析能力，快速识别合同条款潜在法律风险，如条款歧义、违约责任不明等。分析出的风险点在轻流系统中自动生成任务卡片，明确标注风险类型和建议修改方向，推送给对应法务人员。通过这种方式，轻流帮助企业有效降低了法律风险，提高了合同管理的效率和质量。 轻流通过以上一系列功能，全面解决了企业使用人工智能时遇到的数据治理、决策支持、业务流程协同等痛点，为企业的数字化转型和发展提供了有力支持。
企业在使用人工智能过程中面临着数据治理、决策支持、业务流程协同等诸多痛点，这些痛点严重影响了企业的运营效率和竞争力。轻流作为一款强大的无代码平台，通过数据治理与整合、智能分析与决策支持、业务流程自动化、非结构化数据处理、销售效率提升以及法律风险管控等功能，为企业提供了高效、直观的解决方案。它能够帮助企业打破信息孤岛，提高数据质量，增强决策的科学性和前瞻性，提升业务流程的协同效率，降低运营成本和风险。通过轻流的应用，企业能够充分发挥人工智能的优势，实现数字化转型和可持续发展。
引用文章：
[1] 3个脱节，5大特征，1套方法：破解AI落地难题 https://mp.weixin.qq.com/s/p68fLpts-wXDDFkaL4cdkg
[2] DeepSeek很好，不意味着你的公司能用好！自查这3个问题你的企业存在吗？ https://mp.weixin.qq.com/s/VvkofupnlJbuA6nxO5XRzg
[3] 生产设备管理：一全、二实、三预、四驱、五联 https://mp.weixin.qq.com/s/slh_SRaDdwl07yYTLHcPUg
[4] AI如何“再利用”外呼系统中沉默的数万条销售电话数据 https://mp.weixin.qq.com/s/Ym7Z_4eJrkGpV6fUoYdpRQ
[5] 在数字化浪潮的席卷下，企业财务管理面临着前所未有的挑战与机遇 https://mp.weixin.qq.com/s/...（此处原文未提供完整链接）
[6] 在当下这个科技飞速发展的时代，AI早已不是一个陌生的词汇 https://mp.weixin.qq.com/s/...（此处原文未提供完整链接）
