商务合作

飞络Synergy AI数字员工雇佣平台

飞络Synergy AI数字员工雇佣平台，整合AI数字人创建系统与企业级智能工作平台，支持智能建模、多模态交互。零代码部署数字员工，覆盖客服、营销场景，助企业降本提效，加速智能化转型。

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目前企业AI应用的三种形态 icon

提效型

存在形态
一个AI对话界面，员工可以通过聊天方式提升工作效能。部分可以建设企业知识库，让AI的回答中可以结合企业内部信息

赋能型

存在形态
一个AI对话界面，员工不仅可以通过聊天方式提升工作效能。还能通过AI系统内置的MCP工具集，实现一些工作的自动执行，如市场调研，图片制作等

拟人型

存在形态
打破对话界面模式，为企业并定制AI员工，并且为AI员工做拟人设定（邮箱，微信号，钉钉号，其他业务系统账号等），并且通过工作流设定让AI人承担某项行业类工作任务，让AI人像真人一样工作

Al Agent概述 icon

Al Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动以完成特定任务的人工智能系统，通常结合了语言理解、工具调用、逻辑推理和上下文管理等能力，以实现高效的人机协作和自动化任务执行

企业与AI融合的痛点和应对措施 icon

企业痛点

数据管理与隐私问题

数据隐私与安全：企业数据涉及敏感信息，AI应用可能带来数据泄露风险
缺乏有效的AI数据传输管理工具：企业对AI数据传输安全管理工具的认知和了解有限

技术和资源限制

算力与模型适配：AI大模型需要强大的算力支持，企业可能面临算力不足或适配困难的问题
技术门槛高：AI开发和部署需要专业技能，中小企业往往缺乏相关人才

业务流程与AI的适配

需求复杂：企业业务流程复杂，传统AI应用难以灵活适配
缺乏行业定制化：通用AI模型难以直接应用于特定行业，企业需要大量定制化开发

系统集成与协同问题

难以融入现有IT架构:企业现有的ERP、CRM等系统与AI大语言模型难以无缝集成
全流程协同不足:AI应用从开发到部署的全流程复杂，各环节协同困难

应对措施

数据管理与隐私保护

数据隐私增强：AIAgent可以通过加密和匿名化技术保护企业数据，同时利用本地化部署减少数据泄露风险
引入数据传输管理工具：在AIAgent应用与LLM之间部署数据传输安全管理产品

技术与资源优化

降低技术门槛：AI Agent通过低代码或无代码平台，使企业无需大量专业技术人员即可快速部署
多模型协同：AIAgent可采用多模型协同的方式，结合不同模型的能力提供企业场景适配

业务流程适配与定制

企业业务定制化能力：AI Agent可以根据企业所在行业和业务需求进行定制化开发，融入专业知识
灵活适配：AIAgent能够通过模块化设计和可视化的工作流配置，快速适配复杂业务流程和场景

系统集成与协同

企业应用集成：AIAgent可以通过API与企业现有系统（如ERP、CRM）对接，实现数据和流程的自动化
全流程协同：基于AIAgent的智能管
理平台的部署，够覆盖从数据处理到模型应用选择全流程，减少各环节之间的协同难度

AI数字员工雇佣平台框架 icon

AI雇员安全与合规管理 icon

全栈使用自研发产品进行组合，为企业提供一站式AI Agent解决方案

行为监测条

安全工单自动生成并分配人工：
操作轨迹重建
意图模式识别
AI员工UEBA分析
操作频率异常检测
权限越界扫描
决策路径偏离度分析

安全告警

敏感数据监测日志分析告警（ASSA）基于行为监测的告警：
AI员工UEBA风险分析告警
操作频率异常告警
权限越界告警
决策偏离告警

伦理治理框架

伦理合规机制设定：
违规场景熔断
检测到涉及种族/性别/宗教决策时
检测到匹配内容风险库关键字时强制停止会话并进行提示

效能监视

通过效能仪表盘中的关键指标统计，逐步优化AI数字员工的效率：
1. 任务吞吐量（单/小时）
2. 人工干预度
3. 客户满意度（雇佣平台内置评
价系统）

AI数字员工支持类型与实现场景 icon

IT运维AI数字员工

基于AI的多语言客服窗口

信息安全AI数字员工

通过AI提供安全情报分享
管理Usecase库

AI翻译分析员

通过AI提供安全情报分享
管理Usecase库

AI部门助理

基于部门工作场景的业务流的AI交互

SOC安全运营AI数字员工

联动SOC告警提供基于AI的安全运营基础服务

AI云MSP实施运维工程师

基于AI的云MSP方案推荐/项目检查/云运维与自动化服务

AI财务助理

联动SOC告警提供基于AI的安全运营基础服务

AI销售助理—Emma icon

SOC安全运营AI数字员工—北辰 icon

企业业务AI化的流程步骤 icon

明确业务目标

1. 分析企业当前业务流程中的痛点和效率瓶颈
2. 确定A Agent需要解决的具体问题（如自动化/T0D0销售提醒）
3. 设定可量化的业务目标（提升满意度/数据自动汇总）

建立基础信息库

1. 根据业务目标整理基础信息库信息
2. 逐步进行基础信息库建立，根据业务目标定优先级
3. 建立企业内部RAG降低A大模型幻觉

选择Demo业务场景

1. 根据业务目标选择典型场景
2. 沟通确定典型场景中要解决的技术要点
3. 对技术要点进行分析研究并输出结果

梳理业务流程及定制

1. 梳理业务流程，标注重复性、机械化工作环节
2. 确定哪些环节可以通过AIAgent实现自动化或自动化优化
3. 业务部门重构流程图，形成详细需求文档

创建第一个数字员工

1. 通过数字员工创建向导，创建第一个数字员工
2. 通过可视化工作流配置平台设置业务流
3. 在平台中进行业务流测试

业务逻辑上线验证和反馈

1. 第一个数字员工上线测试
2. 测试A Agent数字员工流程执行情况，是否有B.g出现
3. 针对响应速度、准确率、稳定性进行数字员工能力反馈

多业务场景选择

1. 引入更多部门的业务场景
2. 设立各部门A Agent数字化责任人
3. 按照各业务特点明确业务目标

数字员工能力调优与内部培训

1. 根据用户反馈，持续优化A Agant的功能
2. 优化工作流，进一步提升A Agent数字员工的自动化水平
3. 内部宣传和培训，帮助员工理解AAgent的价值和使用方法

AI数字员工支持类型与实现场景 icon

企业聘请数字员工的基础：6个建议的AI信息库

企业能力、服务、产品信息库
企业人员信息、技能信息库
企业标准文档库
企业人员工作量信息统计库
企业典型业务案例信息库
企业标准流程库

应用场景展示

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