产品详细介绍

Tekst 是一款面向中大型企业的 AI 原生流程智能与自动化平台，专注于将企业中最复杂、最分散的前台与后台业务流程实现可视化、可理解、可自动执行。平台通过自研的定制化 AI 模型，自动解析每一封邮件、每一张工单、每一次聊天，识别其中的业务意图、上下文和优先级，将原本杂乱的非结构化沟通转化为结构化的流程数据和可执行指令。

在传统企业环境中，高达 60% 的业务流程往往起始于收件箱、客服系统或内部沟通工具，这些入口信息格式各异、语义复杂，难以被传统 RPA 或规则系统准确处理。Tekst 通过“流程智能 + 智能体自动化”的组合，先还原真实的业务流转路径，洞察瓶颈与关键节点，再在此基础上部署 AI 智能体进行自动执行，从而实现从“看得见流程”到“流程可自主演进”的跨越。

Tekst 的核心价值体现在以下几个方面：

  1. 流程智能（Process Intelligence）：

    • 自动分析来自邮件、工单、聊天等多渠道的交互数据，构建端到端流程视图。
    • 识别流程中的高频场景、异常路径和效率瓶颈，为优化和自动化提供数据依据。
    • 将非结构化文本转化为结构化事件和标签，便于与现有 BI、运营系统联动。

  2. 智能体流程自动化（Agentic Process Automation）：

    • 基于流程智能结果，配置 AI 智能体自动执行标准化或半标准化任务，如邮件分类与路由、优先级分配、初步回复、数据录入与同步等。
    • 智能体可跨系统操作，连接 CRM、工单系统、ERP、RPA 等企业应用，实现端到端自动化，而无需大规模系统重构。
    • 支持在自动化过程中嵌入业务规则与审批节点，确保合规与可控性。

  3. 高精度与持续优化：

    • Tekst 的定制 AI 模型可针对企业特定行业、业务术语和流程进行训练，快速提升识别准确率。
    • 实际案例中，客户在数周内即可将邮件路由准确率提升至约 90%，显著降低人工分拣和误派成本。
    • 平台持续收集执行反馈，自动优化模型与流程策略，实现“用得越久越聪明”。

  4. 无缝集成与低风险落地：

    • 无需推倒重建现有系统架构，可在现有邮箱、客服、工单、RPA、业务系统之上叠加智能层。
    • 不影响现有业务连续性，无停机部署，支持渐进式上线与灰度试点。
    • 通过统一的数据与流程视图，打通前台与后台、业务与 IT 之间的信息孤岛。

  5. 面向未来的企业 AI 基础设施：

    • Tekst 不仅是一个自动化工具，更是企业构建 AI 驱动运营体系的基础平台。
    • 支持多部门、多业务线协同使用，从客服、运营、财务到供应链、合规等场景逐步扩展。
    • 平台提供洞察报告、趋势分析和最佳实践，帮助企业持续迭代 AI 战略与运营模式。

通过 Tekst，企业可以在不牺牲控制力与合规性的前提下，大幅提升运营效率、客户响应速度和员工生产力，实现真正“智能”的企业运营。

简单使用教程

以下为基于典型企业落地流程整理的简明使用步骤，实际操作可根据 Tekst 官方指导与实施团队建议进行调整：

  1. 明确业务场景与目标

    • 选定优先试点场景，例如：客户服务邮件分拣、售后工单分类、内部支持请求路由等。
    • 设定可量化目标，如：邮件自动分类准确率、平均处理时间缩短比例、人工参与率下降幅度等。

  2. 接入数据源与系统

    • 将企业邮箱、客服系统、工单系统、聊天工具等主要沟通渠道与 Tekst 平台连接。
    • 配置与 CRM、ERP、RPA 或其他业务系统的集成接口，使 Tekst 智能体能够在这些系统中读取和写入数据。

  3. 构建流程视图与流程智能

    • 让 Tekst 自动分析历史邮件、工单和聊天记录，生成端到端流程图和关键路径。
    • 在平台中查看常见流程起点、处理步骤、转派规则和异常路径，识别可自动化的高频场景。
    • 与业务团队一起确认哪些步骤适合完全自动化，哪些需要半自动或人工审核。

  4. 配置 AI 模型与分类规则

    • 在 Tekst 中定义常见意图类别（如：投诉、咨询、订单变更、技术支持等）和对应的业务处理路径。
    • 使用企业历史数据对模型进行微调或标注训练样本，提升对行业术语和特定表达的识别能力。
    • 设置置信度阈值：高置信度自动执行，低置信度转人工审核或建议模式。

  5. 搭建智能体自动化流程

    • 在平台中为每类意图配置自动化动作，例如：
      • 自动将邮件路由到对应团队或负责人；
      • 自动创建或更新工单；
      • 自动在 CRM 中记录互动信息；
      • 触发 RPA 机器人在后台系统中执行操作。
    • 为关键节点设置审批或人工确认步骤，确保在早期阶段保持足够的安全边界。

  6. 小范围试点与灰度发布

    • 先在单一部门或部分邮箱/队列中启用 Tekst 自动化功能，以“建议模式”或“半自动模式”运行：
      • 由 AI 给出分类与路由建议，人工确认后执行；
      • 逐步观察准确率和业务影响。
    • 根据反馈调整意图类别、规则和阈值，优化流程设计。

  7. 全面推广与持续优化

    • 在验证效果后，将自动化范围扩展到更多部门和业务线，逐步提高自动执行比例。
    • 定期查看 Tekst 提供的流程分析报告和性能指标，识别新的自动化机会和潜在瓶颈。
    • 利用平台的持续学习能力，不断更新训练数据和业务规则，使系统随业务发展持续进化。

通过以上步骤，企业可以从单一场景切入，快速体验 Tekst 带来的流程智能与自动化价值，并在可控风险下逐步构建面向未来的 AI 驱动运营体系。