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摘自《2025 年“人工智能 +”行业标杆案例荟萃》
申报单位 |上海鸿翼软件技术股份有限公司
案例概述
在全球竞争白热化的时代，知识已成为企业最宝贵的资产之一。M 集团作为一家全球化运营的中国大型家电企业，在海外业务拓展进程中，面对海量海外用户的服务需求，如何构建完善的知识管理体系，快速提升海内外售后服务能力与整体质量，成为该集团亟需突破的关键难题。
鸿翼携手 M 集团打造海外知识管理平台，以“AI + 知识管理”创新模式为核心驱动力。在出海业务中，AI 深度融入知识管理全链路：利用 AI 挖掘当地用户高频服务问题，精准搭建贴合海外市场的知识库；AI实时分析海外业务数据，动态优化知识更新策略；智能客服更是借助 AI 实现跨语言、跨时区的高效响应，为企业全球化知识资源管理、利用与创新提供坚实支撑，显著提升了全球化售后服务体验。
需求分析
该集团面临的问题与挑战：
（1）资料获取难题：海外地区缺乏完整、系统的产品维修资料库。
（2）知识管理低效：人工梳理 FAQ 工作量巨大，而且知识缺少本地语言版本，阅读与使用体验不佳。
（3）服务效率低下：呼叫中心呼入量庞大，且未对接收渠道加以区分，需人工识别问题类型。
（4）资料繁杂无序：缺乏完整可查资料，内部技术资料权限设限，需业务部门转发。文件数量多、搜索不方便，难获准确答案，问题解决后无法沉淀为组织知识。
（5）系统不统一：全球各业务部门用户系统各不相同，没有线上知识库，查找相关资料需通过多个渠道。
（6）语言单一受限：坐席为跨国家和地区的用户服务，却缺乏多语言技术资料供其查询。
技术创新点
该智能知识管理平台通过 AI 技术与知识管理的深度融合，实现了该集团海外知识管理的内容统一性、操作智能化、语言本地化。借助生成式 AI 实现的精准检索和问答，有效解决了海外用户服务中的语言障碍与知识获取难题，显著提升了全球化售后客户服务体验，为企业的全球化发展奠定了坚实的基础。
一、平台总体框架平台总体框架
图1：平台总体框架
二、平台部署架构
采用了兼顾访问效率和成本性价比的全球多地部署架构，通过应用与实体文件分离，分站点缓存技术，实现数据就近获取，保证全球各地的访问效率；各分站点可基于业务要求指定内容数据实现同步。
三、平台六大应用场景
（一）打造统一知识管理平台
统一知识管理平台入口，实现知识的创建、加工、审核发布、应用及删除下架，并提供快速查询与多语言支持，优化知识检索算法，提升查询效率。
图 2: 知识创建与加工
（二）实现知识生命周期管理
全面管理知识的全生命周期，监控知识库运营情况，评价知识价值并实施资产管理，同时进行知识打标。根据海外市场数据、用户反馈数据，及时提醒知识更新，确保知识库内容始终贴合海外业务实际需求。
图3：知识库精细化管理
（三）AI 驱动的知识管理，提升服务效率
（1）智能提取 FAQ：基于大模型能力自动抽取文档内容，生成 FAQ 问答对，减少人工参与，提升效率。如针对欧美用户常见的智能家居联网问题、东南亚用户关注的空调制冷维护问题等，快速丰富知识库内容。
图 4: 智能生成 FAQ
（2）智能问答与翻译：基于大模型，实现智能问答和多语言翻译，支持 14 种内容语言的自动翻译，满足多语言服务需求。在实际服务中，AI 客服可实时将用户提问翻译成后台坐席熟悉的语言，并将坐席回复翻译成用户母语，打破语言障碍，提升服务响应速度。
图5：语义分析，智能归纳
（3）智能推荐：根据用户画像和搜索历史，提供个性化知识推荐，并自动拆解知识内容，便于用户快速获取所需信息。结合海外用户的使用习惯、地域文化特点等，AI 为用户精准推送相关知识，如针对中东地区用户推荐符合当地宗教习俗的家电使用指南。
四、服务知识标准化，优化客户体验
制定 To C 知识应用标准，涵盖 APP 及官网等平台，同时实现 To B 知识向 To C 的转化，提升用户的理解和体验。AI 通过分析大量用户行为数据，优化知识展示形式和内容结构，使复杂的家电技术知识以更通俗易懂的方式呈现给海外用户。
五、多系统集成，实现数据互通与协同
整合官网、APP、呼叫中心、AI 客服等多系统，实现数据互通与协同。AI 在数据整合过程中，通过机器学习算法挖掘各系统数据间的关联，为企业决策提供更全面、准确的依据。
六、支持移动端，随时随地获取知识
支持移动端随时查询知识库，提供智能搜索与总结功能，提升用户体验。
应用效果与落地情况
一、项目价值
（1）建立统一的海外服务知识库，作为海外客户服务相关知识沉淀及售后用户交流及查询窗口。AI 持续分析用户交互数据，不断优化知识库结构，使其更贴合海外用户需求。
（2）海外服务系统提供统一的知识管理模块，从知识创建、内容加工、审核、发布、应用和下架全生命周期管理，提供多语言转化工具，满足海外多语言需求。在 AI 驱动下，知识管理流程更加自动化、智能化，显著提升管理效率。
（3）形成标准版 FAQ 库，加上多语言转化，快速解答处理客户问题。借助 AI 智能问答助手，降低座席人员通话时长，减少座席重复性工作时间，提高首次问题解决率，提升用户满意度。实际应用中，AI客服解决了大量简单重复性问题，使人工坐席能够专注于复杂问题处理，整体服务效率提升显著。
（4）以知识沉淀、赋能及生命周期管理为基础，后续将打通C端系统（如 App 和网站），提升用户自助解决问题率，减少电话咨询和上门服务。AI 通过对用户行为的预测分析，提前推送相关知识，引导用户自助解决问题，降低服务成本。
二、项目收益
（1）知识治理与管理优化：完成 9.5 万份文件（体量 8T+，覆盖 60 + 类型）的智能治理，文件数量精简 57%，分类维度增加 46%；搭建 18 个独立知识库，包含 10 大知识分类、61 个细分小类及 5 级目录体系，支持跨库检索，全面覆盖售后服务技术资料。
（2）多语言服务能力升级：实现 7 种界面语言、14 种内容语言的自由切换，基于 AI 翻译技术完成知识新建与自动转化；构建 6000 + 条 FAQ 库，覆盖 6 种语言，其中 PD 品类 579 条、覆盖 36 个品类；IoT 品类 620 条，覆盖 18 个品类；BU 业务 1123 条，覆盖 11 个业务单元。
（3）服务效率与体验提升：通过 AI 驱动的智能问答、翻译及推荐功能，显著降低座席通话时长与重复性工作负荷，工单平均一次解决率达 70%，同步推动用户自助解决问题率增长，减少电话咨询与上门服务成本。
效益分析
该项目具有显著效益与示范价值：
1、降本增效：通过生成式 AI 技术的应用，降低座席人力成本，减少了重复性工作时间，提高了企业整体效率；提升用户自助解决问题率，减少电话咨询和上门服务，节约运营成本。
2、赋能其他业务模块：智能知识管理平台的能力可以扩展到其他业务领域，如产品设计、供应链管理等，为企业的整体数字化转型提供支持。
3、助力企业出海：该项目为跨境企业知识管理提供了创新范例，通过 “AI + 知识管理” 的模式，可帮助其他中国跨境企业挖掘知识资产价值，推动行业整体向智能化转型，提升全球竞争力。
