石油化工的 AI 机会:从润滑油 B2B 到智能问答
很多人觉得 AI 是互联网公司的玩具,跟石油化工不沾边。但我们服务过几家能源、润滑油领域的客户后,反而觉得这个行业特别适合用 AI——它的痛点太「结构化」了。 痛点一:产品知识太复杂 润滑油不是「一瓶油」,而是成百上千个型号,对应不同认证(API、ACEA)、不同工况(高温、重负荷、海用)。以前海外客户发来一封技术询盘,销售要翻半天资料才能回。我们给这类客户做的第一件事,就是把产品手册、认证文档喂进知识库,搭一个「技术问题智能问答」——…
很多人觉得 AI 是互联网公司的玩具,跟石油化工不沾边。但我们服务过几家能源、润滑油领域的客户后,反而觉得这个行业特别适合用 AI——它的痛点太「结构化」了。 痛点一:产品知识太复杂 润滑油不是「一瓶油」,而是成百上千个型号,对应不同认证(API、ACEA)、不同工况(高温、重负荷、海用)。以前海外客户发来一封技术询盘,销售要翻半天资料才能回。我们给这类客户做的第一件事,就是把产品手册、认证文档喂进知识库,搭一个「技术问题智能问答」——…
我们最近要给一个企业官网做「能对话的知识库」——访客问业务、案例、报价,AI 直接从资料里找答案。为了选平台,Dify、Coze、FastGPT 三款主流方案我们全实测了一遍。有些坑,官方文档不会写,这里交个底。 Coze(国内版):上手快,但有两个硬伤 节点拖拽可视化,半天就能搭出个客服,对新手最友好。但实测踩到两个致命问题: 它会注入全局 CSS 变量,把我们客户的官网布局直接撑宽、错位——这是嵌官网的致命伤; 单一 PAT 鉴权,…
我们最近给一个企业官网项目接上了 AI 客服——就是网站右下角那个能对话的小窗口。上线前团队内部也有分歧:访客真的会用吗?答错了怎么办?跑了一段时间下来,有些变化比预期好,有些则提醒我们「AI 客服」的定位得摆正。把观察记下来,供也在考虑这件事的你参考。 一、最明显的变化:咨询「前哨」被接住了 以前这个网站的咨询路径很典型:访客有疑问 → 找不到答案 → 要么关掉页面,要么等到上班时间发邮件。销售每天要应对大量重复问题:「你们具体做什么…
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