AI大模型应用场景大全

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AI大模型如何革新办公效率？本文为你揭晓。

核心内容：
1. AI在办公系统中的应用：流程管理与表单自动填写
2. 公文管理的智能化：AI阅读、拟稿及格式纠错
3. 合同管理的自动化：要素抽取与结构化表单填充

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、办公系统AI智能化

1.DeepSeek+流程管理

1）快速查找流程：使用者输入需求描述（如"明天出差去重庆培训两天"），AI自动推荐最匹配的流程模板（如《出差申请单》），显示发起当前流程的需提供资料以及相关要求，提高员工找流程效率，降低员工发起流程的学习与沟通成本。

2）快速填表单：员工输入需求描述（如"明天出差去重庆培训两天"），AI自动推荐最匹配的流程模板（如《出差申请单》），并填写表单。使用者上传发票，输入需求如：我要报销差旅费，AI自动推荐流程模板：差旅费用报销单，并自动填写发票内容，降低员工填写表单50%的时间成本

3）附件自动摘要：领导在审批流程、公文时，可以通过附件自动摘要快速对文档、文件或资料中的关键信息进行提炼和浓缩并作出简要说明，帮助领导在无 需阅读全文的情况下理解要点内容。

4）审批意见总结：领导在审批流程时，对各部门的意见整合，提炼关键观点与建议，形成清晰、全面的总结，流程经过多级审批（如部门经理→财务→法务）后，AI自动汇总所有审批意见，按分类生成总结报告。辅助审批人决策，提高审批人文档阅读效率，提高流程审批效率。

5）自动审批：针对量大或规范性较高的流程结合规则和管理制度， 自动审批，提高审批效率。

6）审批处理人推荐：在审批人下一环节是人工决策/并行分支审批时，通过分析历史实例的表单信息、审批数据，为审批人推荐路径根据实例的复杂性和风险性，低风险的申请流程建议简化审批路径，减少环节，高风险的流程建议增加相关审批环节

2.Deepseek+公文管理

1）AI阅读公文：可通过提取公文要素，辅助审批人快速了解公文内容，分析公文关键要素；同时支持对公文内容进行连续追问，深度挖掘公文内容，进而提升共享审核人员的作业效率，辅助人工审核，提高审核质量、降低人力成本。

2）AI公文拟稿：使用人在公文拟稿时，可以根据部门、公文类型、主题自动生成公文初稿。支持根据文书所拟内容动态推荐类似的历史公文，作为参考或直接引用。

3）公文纠错：审批人审批公文时，借助AI的能力实现文字、图片等相关内容进行错别字识别，根据国标公文规范识别公文的格式问题。提高审批水平、前置避免错误发生。

4）敏感词检测：拟稿人拟稿后，调用敏感词检测对公文进行敏感词检测，一旦拟稿或者审批时候出现敏感词，系统将会自动提示或提醒工作 人员，提升稿件的准确率与专业性。

5）收文自动登记：针对公文（收文） 纸质收文、传真、拍照、  PDF文件通过OCR自动扫描文件中的公文元数据填充系统表单，实现公文自动登记。

3.Deepseek+合同管理

1）合同要素抽取：用户上传一份合同文本，AI能够根据要求提取出核心合同要素，例   如标题、编号、金额、付款计划等。并且将这部分要素填充到结构化的表单中用于合同审批流程发起。

2）合同比对：在合同审批或归档时，审批人员或档案管理 员会持续修订合同文本条款，或检查合同是否被篡改， 需要通过比对服务来了解前人修改了哪些内容。通过系统自动识别差异，可实现流程自动通过等 智能审批需求，提高合同审查效率，确保合同版本的一 致性，避免因版本差异导致的误解或错误。

3）合同审查：用户上传一份采购合同或服务协议， 系统自动分析合同条款。帮助企业快速识别合同中的潜在风险，避免因条款不完善导致的经济损失或法律纠纷。帮助用户提前规避合同风险，减少法律纠纷和财务损失。

4）合同数据分析：合同履约进度与回款效率分析：查询当前  季度已签订合同中，实际回款金额占合同总额的比例  是多少？客户贡献度与集中度分析：本季度收款合同中，前五大客户的贡献占比是多少？是否过于依赖少数大客户？季节性波动与趋势预测：过去三年内，每个季度的收  款合同金额是否存在明显的季节性波动规律？跨部门协作效果评估：项目签订的合同金额与财务部门确认的收款金额之间是否存在较大偏差？为企业战略决策提供强有力的支持，助力实现  更高效、更精准的经营管理。

5）法务知识问答助手：允许用户对法律相关知识事务进行提问咨询;通过描述相关案情信息，自动分析案件的核心事实、法律关系、争议焦  点等生成相似案例，并给出案例之间的相似点和差异点

4.Deepseek+知识管理

1） 公司制度自动搜索：将公司所有制度录入大数据模型中，用户在使用时只需要搜索关键词，就能在公司制度中找到相关条款，提高使用效率。

2）生成式问答：将公司所有数据均录入大数据模型中，用户在和AI对话过程中可采用问答方式查找需要了解的相关知识。同时也可以接入互联网，使用互联网已有的大数据模型数据。

5.实现方式：以上功能蓝凌OA均已实现，需要将公司OA从现有的V15版本升级至V18版本。

二、人力资源AI智能化

1. 智能化招聘与人才匹配

简历智能解析与筛选：自动解析海量简历，提取关键信息（教育背景、项目经验、技能标签），基于岗位需求模型（JD）匹配度评分，筛选效率提升80%，减少HR重复劳动。

AI面试辅助：视频面试中实时分析候选人微表情、语音情感及回答内容，评估岗位适配度（如销售岗沟通能力、技术岗逻辑性），生成结构化面试报告，降低主观偏差。

人才库动态激活：自动追踪历史候选人动态，在岗位空缺时推送匹配人选，复用率提高50%。

2. 个性化员工培训与发展

能力差距分析：结合员工绩效数据、项目表现及职业目标，AI诊断技能短板（如数据分析能力不足），推荐定制化课程（内训/外部资源）。

智能学习路径规划：动态调整学习内容（如新员工文化融入课程、管理层领导力培训），通过微课、情景模拟等形式提升完成率至85%以上。

培训效果追踪：分析培训后绩效变化、项目参与度等数据，量化ROI，优化课程设计。

3. 数据驱动的绩效管理

实时绩效反馈：整合OKR/KPI完成度、协作工具数据（如任务响应速度）、同事互评等，生成动态绩效仪表盘，替代传统季度评估。

离职风险预警：系统学习分析员工行为（加班频率下降、内网学习活跃度降低）、薪酬竞争力等，预测离职概率并提示挽留策略（如调岗、加薪）。

公平性审计：检测绩效评分中的潜在偏见（如性别、年龄相关性），确保评估公正性。

4. 组织效能与战略决策

人力成本优化：AI模拟不同组织架构下的成本、效率及风险，推荐最优编制方案（如外包比例调整、跨部门资源调配）。

人才梯队建模：预测关键岗位继任缺口，结合内部人才池与外部市场供给，制定继任计划与招聘策略。

劳动力规划：基于业务增长预测（如新市场拓展），动态测算未来1-3年人才需求（数量、技能组合），支撑战略落地。

5. 合规与风险管理

劳动法务智能监控：实时解析各地劳动法规变动，自动检测合同条款、考勤规则等合规风险，生成整改建议。

舆情预警：监测外部平台（如脉脉、社交媒体）的雇主品牌舆情，及时处理负面评价（如加班争议）。

数据安全治理：员工敏感信息（薪资、身份证号）自动脱敏，权限分级管理（经理仅可见团队数据），审计日志追踪访问记录。

6.实现方式

需与公司人力资源部、北森三方沟通详细需求及实现方式、成本、周期等相关问题。

三、财务管理AI智能化

1. 自动化财务处理

智能票据识别与录入：通过OCR+NLP技术自动解析发票、合同、报销单等文件，提取关键字段（金额、税率、供应商信息），准确率超98%，减少人工录入错误。

规则引擎自动化核算：预设会计准则（如收入确认规则、折旧计算），AI自动生成会计分录并完成账务处理，复杂交易（如合并报表）降低人工处理时间。

异常交易实时监测：系统学习识别异常模式（如重复付款、供应商关联交易），自动触发预警，防止资金损失。

2. 智能预算与成本控制

动态预算编制：基于历史数据、业务增长预测（如市场拓展计划），AI生成多版本预算方案（乐观/中性/悲观），支持实时滚动调整。

成本动因分析：关联业务数据（项目收入、人力投入、物料成本等），识别隐性成本（如低效设备能耗、冗余库存），推荐优化方案，实现降本5%-15%。

费用管控智能审核：自动比对报销政策（如差旅标准）、预算余额及历史行为，标记超标费用或疑似违规行为（如虚假发票），审核效率提升。

3. 现金流预测与风险管理

精准现金流预测：整合应收账款（客户信用评级）、应付账款（账期策略）、投融资计划等数据，AI模拟未来12个月现金流，支持流动性压力测试。

智能信用管理：动态评估客户付款能力（如财报变化、行业风险），自动调整信用额度和账期，降低坏账率。

4. 数据驱动的财务决策

经营分析可视化：自动生成多维度数据看板（毛利率变动、项目盈利对比等），通过自然语言查询（如“XX项目成本增长原因”）快速定位问题。

并购与投资评估：AI模拟标的公司估值（DCF、可比公司分析）、协同效应测算，识别潜在风险（如商誉减值、法律纠纷），缩短决策周期。

场景化财务建模：支持“假设分析”沙盘推演（如人工成本提高5%对利润的影响、新项目进场资金需求），辅助管理层快速制定策略。

5. 税务合规与筹划

智能税务申报：自动归集税源数据（增值税进销项、个税累计扣除），生成申报表并校验逻辑一致性，错误率趋近于零。

优惠政策匹配：根据企业属性、业务场景，推荐适用税收优惠，节省税费。

6. 审计与内控升级

全量数据审计：替代传统抽样审计，AI扫描全部财务数据，识别异常模式（如虚假交易、关联方资金挪用），覆盖率达100%。

内控缺陷诊断：通过流程挖掘（Process Mining）检测审批漏洞、职责分离冲突，优化内控矩阵，降低舞弊风险40%。

自动化审计报告：按标准模板生成审计底稿，关键问题自动标记，减少人工复核时间。

7.实现方式

需与公司财务管理中心、用友三方沟通详细需求及实现方式、成本、周期等相关问题。

四、行政管理AI智能化

1. 智能采购与供应商管理

需求预测与动态补货：分析历史消耗数据（如办公用品、设备耗材）、部门需求计划及季节性波动，AI自动生成采购清单，预测准确率超90%，减少过量采购或短缺风险。
例：预测打印机墨盒消耗周期，提前1周触发采购流程，缺货率下降70%。

供应商智能评估：整合供应商交货准时率、质量评分、价格波动等数据，AI动态推荐最优供应商，支持比价谈判，采购成本降低10%-20%。

自动化采购流程：OCR自动识别采购申请单，AI校验预算合规性并生成订单，审批流程耗时从3天缩短至1小时。

2. 精细化库存管理

智能仓储监控：通过物联网传感器（RFID、重量感应）实时追踪物资库存量、存放位置及有效期，低库存自动触发补货，临期物资优先调度。

多维度库存优化：AI分析物资使用频率（ABC分类）、占用空间成本，推荐库位调整（高频物资近出口）、安全库存阈值动态设置，仓储空间利用率提升40%。

跨部门共享调度：建立全公司物资共享池，AI匹配闲置资源（如会议设备、临时工位），调配响应时间从2天缩短至即时响应，闲置率降低50%。

3. 资产全生命周期管理

资产数字化档案：为每项资产（办公设备、车辆、固定资产）生成唯一ID，记录采购信息、使用部门、维护记录、折旧状态，支持一键溯源。

预测性维护管理：基于设备传感器数据（如空调运行时长、车辆里程数），AI预测故障风险并自动派单，维护成本降低30%，设备寿命延长20%。

智能报废与置换：根据资产残值、维修成本与市场价对比，推荐最佳报废或置换时机，残值回收率提高15%。

4. 成本控制与浪费治理

消耗品使用分析：AI识别异常消耗模式（如某部门打印纸用量激增），定位浪费源头（设备故障或人为滥用），制定改进措施，年度消耗成本减少10%-25%。

绿色运营优化：分析能源消耗（如办公用电、水资源）与使用场景关联性，推荐节能方案（如智能照明开关策略），碳排放量降低15%。

预算执行监控：实时对比各部门物资申领与预算分配，超标申请自动拦截并提示替代方案（如租赁代替购买）。

五、项目管理AI智能化

1.Deepseek+项目数据管理

1） 建立项目信息大数据模型，录入公司所有项目详细信息，包括但不限于项目名称、业态、人员配置、人工成本、收入、利润等，领导通过AI用户端可随时了解项目运营及财务数据情况。同时在进行新项目测试时，可输入相关信息来匹配类似项目，根据类似项目的人员配置、人工成本、收入、利润等信息自动生成测算表。

2）建立项目成本支出大模型，设计支出测算工具，系统自动采集项目一定时间类的成本支出数据，生成成本支出报表，供项目管理者分析项目成本数据，优化成本结构及支出。

3）建立业主需求大模型，录入园区/小区等业主相关信息，系统可以对业主的历史服务请求、投诉记录、消费行为等数据进行分析，了解业主的个性化需求和偏好，为项目客户关系维护提供数据支撑。

4）智能客服互动，基于DeepSeek的智能客服系统，能够实时回答业主的咨询和问题，提供24小时不间断的服务。智能客服不仅可以理解自然语言，还能根据业主的问题快速检索知识库，给出准确的答案。智能客服的问题解决准确率达到90%以上，响应时间平均为15秒，相比传统人工客服，效率提高了80%。同时，通过与业主的互动，智能客服还能收集业主的意见和建议，不断优化服务质量。

5）智能安防大模型，在封闭小区或园区建立智能安防大模型，将业主信息录入系统，结合智能门禁系统，业主可做到畅通无阻，外来人员需要相关登记才能进入。

6）智能监控大模型，DeepSeek可以对小区内的监控视频进行实时分析，不仅能够识别出异常行为，如盗窃、斗殴等，还能统计人员和车辆的流量。通过对监控视频数据的学习，系统能够自动区分正常行为和异常行为，异常行为识别准确率达到95%以上。一旦发现异常，及时通知安保人员进行处理，处理响应时间从原来的平均10分钟缩短至3分钟以内。

2.Deepseek+品质管理

1）物联网AI大模型，将物联网相关数据接入大数据模型中，可通过系统对数据分析，精准预判故障，及时报警，提升故障处理效率。

2）工单数据大模型，设置工单数据模型，对工单需求进行分类，对维护人员进行分类，通过模型设计，使各种工单需求能够精确匹配专业维护人员，快速处理工单。

3）风险预警大模型，设计风险预警大模型，当项目发生应急事件，通过智能摄像头捕捉应急事件画面，系统自动生成应急事件相关流程文档，并及时通知相关负责人，做到对应急事件快速响应。

3.Deepseek+项目知识数据库

1）建立项目管理制度大模型，将项目管理制度、部门操作指引、项目作业培训材料、服务话术的等录入大模型，项目服务人员随时通过移动端查询了解相关文件，为项目现场服务提供精准的操作指引。

4.实现方式

本地化部署deepseek数据模型，建立项目数据、品质管理、项目知识大模型，将现有项目数据进行收集、分类、清晰、核对无误后录入deepseek模型中，可实现上述功能。

六、客户资源管理AI智能化

1. 精准客户画像：多维度刻画企业特征

企业基础画像：整合工商数据（行业、注册资本、成立时间）、园区租赁信息（面积、租期、租金）、员工规模等，形成企业基础档案。

行为动态画像：记录企业服务使用记录（会议室预订频率、服务调用次数）、活动参与情况（政策宣讲会、行业沙龙）、缴费及时性等，动态追踪企业活跃度。

需求潜力标签：通过AI分析企业公开数据（招聘信息、融资动态、专利申请），预测扩展需求（如扩租可能性）、服务需求（如IT升级、供应链对接）等潜在标签。

2. 客户需求分析：从被动响应到主动预判

显性需求挖掘：NLP解析工单、客服对话中的关键词（如“网络延迟”“仓储空间不足”），聚类高频问题，定位共性痛点。

隐性需求预测：系统学习模型结合企业生命周期（初创期、成长期）与行业趋势，预判需求：

初创企业：孵化器支持、政策申报辅导

出口制造企业：跨境物流、关税合规咨询

需求优先级排序：根据需求紧急度（影响企业运营）、解决成本、服务收益等维度，AI生成需求响应优先级清单。

3. 增值服务分析：驱动收入增长与黏性提升

服务匹配度分析：通过企业画像与服务库（法律服务、市场推广、供应链金融）的AI匹配，推荐最优增值服务组合。

服务效果评估：追踪增值服务使用后的企业行为变化（如续约率、满意度评分、衍生消费金额），量化服务ROI，淘汰低效服务。

动态定价策略：基于供需关系（如旺季会议室紧缺）、企业支付能力（参考租金水平）等数据，AI生成弹性定价方案，最大化资源收益。

4. 商务服务赋能：构建产业协同生态

智能资源对接

产业链匹配：分析企业业务范围（如上游原材料供应商、下游分销商），AI推荐合作机会，促成园区内供应链协同。

活动精准撮合：根据企业兴趣标签，定向推送行业论坛、融资路演等活动，提升参与转化率。

智慧空间运营

会议室/共享实验室的AI调度系统，根据企业历史使用习惯、人数规模自动分配资源，冲突率降低70%。无人化商务服务中心：通过AI助手处理合同打印、快递寄送等标准化服务，节省人力成本。

5.实现方式

本地化部署deepseek数据模型，建立企业数据、服务数据、需求数据大模

型，将现有项目企业及员工数据进行收集、分类、清晰、核对无误后录入deepseek模型中，可实现上述功能。