产品详细介绍

Skan AI 是一款专注于“真实工作场景”的企业级流程智能与工作上下文平台。它通过持续、细粒度地捕捉员工在系统中的每一次点击、每一个任务、每一次交接与决策，构建完整的企业工作上下文图谱，为流程优化和 Agentic AI（自主智能体）提供可靠的数据基础。

与传统只依赖日志或间歇式录屏的流程/任务挖掘工具不同，Skan AI 强调“观察真实工作”，不仅看到标准流程，还能捕捉日常运营中大量存在的例外处理、临时变通和非标准路径，从而还原业务运作的“真实全貌”，而不是被清洗过的理想版本。

平台的核心能力包括：

  1. 持续工作观察与数据采集：

    • 在不打断员工日常工作的前提下，持续记录关键操作行为；
    • 覆盖每个任务、每条流程路径、每个瓶颈节点和异常分支；
    • 在保障隐私与安全的前提下，对数据进行结构化处理。

  2. AI 驱动的流程智能分析：

    • 利用 AI 对海量操作数据进行模式识别和聚类分析；
    • 自动发现流程中的低效环节、重复劳动和隐藏瓶颈；
    • 识别不同团队、地区或系统之间的流程差异与最佳实践。

  3. 企业工作上下文图谱构建：

    • 基于行业特定本体（Ontology）和流程模型，梳理业务对象、系统、角色与任务之间的关系；
    • 将分散在多个系统中的操作行为串联成端到端流程视图；
    • 帮助企业理解“工作是如何真正连接起来的”。

  4. Agentic AI 训练与执行基础：

    • 通过对真实工作过程的观察，自动生成高质量的操作规范与流程蓝图；
    • 为 AI Agent 提供贴合企业实际的训练数据，而非通用模板；
    • 让 AI Agent 从第一天起就能在真实业务环境中稳定执行任务，而不是依赖不完整或理想化的数据。

  5. 绩效基准与治理控制：

    • 在统一平台上对人类团队与 AI Agent 的执行表现进行对比和基准化；
    • 支持设置业务规则、策略与防护栏（Guardrails），规范 AI 与人工的操作边界；
    • 通过可视化指标，快速识别表现优秀的团队和存在风险的环节，提前预警问题，防止事态扩大。

  6. 自动化操作手册与最佳实践沉淀：

    • 基于观察到的真实操作路径，自动生成可执行的流程手册和操作指南；
    • 将隐性经验转化为显性知识，便于培训新员工和配置 AI Agent；
    • 持续更新手册内容，反映业务变化和流程优化结果。

通过上述能力，Skan AI 帮助企业在成本控制、客户体验、合规治理和生产力提升等方面实现可量化的改进，为大规模部署 Agentic AI 和智能自动化提供坚实的“上下文地基”。

简单使用教程

以下为一个从部署到应用的简明使用流程，帮助企业快速理解如何上手 Skan AI：

  1. 明确业务场景与目标

    • 选择优先优化的业务领域，例如客户服务、理赔处理、订单履约、后台运营等；
    • 设定清晰目标，如缩短处理时长、降低错误率、提升一次性解决率或提高自动化比例。

  2. 部署数据采集与观察组件

    • 在相关业务系统和终端上部署 Skan 的观察组件（如桌面/浏览器插件或轻量客户端，具体以官方方案为准）；
    • 配置需要采集的应用范围和操作类型，确保覆盖关键流程节点；
    • 与安全与合规团队协作，设定隐私保护策略和访问权限。

  3. 启动数据采集与初步分析

    • 在正常业务运行中持续采集一段时间（例如数周），以覆盖高频场景和典型例外情况；
    • 在平台中查看自动生成的流程图、路径分布和关键指标（如平均处理时长、等待时间、返工率等）；
    • 识别出主要瓶颈、异常路径和高价值优化点。

  4. 构建企业流程模型与上下文图谱

    • 利用 Skan 提供的行业本体和模板，对识别出的流程进行归类和命名；
    • 将不同系统、角色和任务之间的关系在平台中进行映射，形成端到端流程视图；
    • 校验模型是否符合业务实际，并与业务负责人共同确认。

  5. 配置规则、策略与防护栏

    • 在平台中设定关键业务规则（如审批阈值、合规检查点、例外处理路径等）；
    • 为 AI Agent 和人工操作分别定义可执行范围和限制条件；
    • 设置监控指标和告警阈值，便于实时发现异常行为或性能下滑。

  6. 自动生成与优化操作手册

    • 使用 Skan 的自动化能力，从真实操作中生成标准操作流程（SOP）和最佳实践指南；
    • 对生成的手册进行业务审核和必要调整，形成正式版本；
    • 将手册用于新员工培训、流程标准化以及 AI Agent 的训练输入。

  7. 训练与部署 AI Agents（如适用）

    • 选取适合由 AI Agent 执行的任务（如重复性高、规则清晰的操作）；
    • 使用 Skan 提供的真实流程数据和自动生成的 playbook 训练 AI Agent；
    • 在有限范围内试运行，观察执行效果和合规性，再逐步扩大覆盖范围。

  8. 持续监控与迭代优化

    • 在统一平台上持续监控人类团队与 AI Agent 的执行表现和关键指标；
    • 利用新采集的数据不断更新流程模型和操作手册；
    • 定期回顾优化成果，识别新的改进机会，形成持续改进闭环。

通过以上步骤，企业可以从“看清真实工作”开始，逐步实现流程透明化、智能化和自动化，并在可控、可治理的前提下大规模引入 Agentic AI。