3小时，蒸发200万：一个AI客服引发的灾难
在一个平凡的工作日，一家公司引入了新的 AI 客服系统，本以为能提升服务效率，却引发了一场意想不到的灾难。仅仅 3 小时，这个 AI 客服似乎出了故障，它开始疯狂地进行一些未经授权的操作，导致公司的财务系统陷入混乱。短短 3 小时内，竟蒸发了 200 万的资金，这对公司来说无疑是一个巨大的打击。员工们焦急地忙碌着，试图找出问题的根源并挽回损失。这场由 AI 客服引发的灾难，让人们开始重新审视科技在企业运营中的作用，也让大家深刻体会到了科技可能带来的巨大风险。
本文来自微信公众号：叶小钗，作者：叶小钗，题图来自：AI生成
之前做了一个比较典型的项目，几乎是现在所有创业公司都可能涉及到的模块，简单来说就是薅平台流量：
他的具体形式就是帮一个公司做短视频、文档等内容，然后在不同的平台投放，最后获取流量，这里涉及了广告投放也涉及了自然流，所谓自然流最容易想到的就是AI爆文。这里给大家介绍最简单的逻辑：
比如，我是卖化妆品的，我会在小红书上保有100个账号，每天只写一篇文章，然后再按各种维度、标题AI生成100篇文章，目的也很简单：大力出奇迹，我要用户一搜关键词就能找到我。
PS：如图所示，很多公司已经做到了内容无人化
而后就会进入用户留存资料环节，所有的投放其实都是为了将公域流量变成私域流量。
变成私域流量后，就会有一连串的销售行为，这里又会涉及到AI提效的地方：
整个全案设计难度不低，这里简单举两个AI提效的小例子：
第一，有个模块是用户会上传自己的身份证，然后之前是由客服手动誊抄，而这块用OCR+AI能很快解决，这里至少节约了2个人力；
第二，电销体系的线索分配逻辑很复杂，他们可能会将线索直接给销冠，按销售效果分配；他们也可能将线索直接发群里，谁先抢到给谁；
因为线索量太大（数千）原来是有个5人天天做线索分配，而后这个板块完全由AI处理了，节约了5个人力。
这个AI项目属于流量运营全案设计，其实是个比较复杂也很重的项目，其实大家也看出来了，AI可能也就占了他篇幅不到30%的部分，而这可能就是AI在企业应用中真实的占比。
以下是当时做这个AI项目的一些认知，也同步分享给大家。
AI项目认知
对于一般企业来说，做AI应用的第一步就是找场景，这里有个口诀大家可以记下：找预算、分模块、能用AI就AI。
翻译一下就是，什么花钱先做什么；具体做的时候将业务的全景图梳理出来，能用AI做的部分全部AI化。
其中梳理业务全景图其实也就是整理SOP，这里也就涉及了AI应用最难的部分了，可能有些颠覆大家认知，降本增效类AI应用，真正的难点是梳理SOP（或者叫工作流）。
也告诉大家一个秘密：就我服务的10几家公司，80%的公司是没有能力梳理出业务的SOP的。
而这也是扣子、Dify、FastGPT这些Agent平台去不到的地方，也就是我们前面所说的行业KnowHow。
并且，在很多公司真正阻碍AI应用大幅提效的多半也不是技术问题，它有可能是很莫名其妙的问题，就我实际经历的包括浏览器不行、显示器不行，员工不会用等……
这里有个重要AI应用认知要与大家分享，这个看起来很可笑，但他是我这两年AI项目最终得到的经验，也是我身边看到的人容易在AI应用上会经历的一个心路历程：
第一，AI什么都能做；
第二，AI什么都不能做；
第三，好像还是能做；
第四，好像还是不能做；
第五，貌似换个方式能做。
这里要表达的点是，AI确实有些强大了，但它依旧有自己的局限性，想要把它用好，一定要多花功夫，尝试不同的方法组合。
结语
当时还为这个项目提供了AI客服功能：
这个功能的提出大幅提升了客服团队效率，100人的团队能完成200人的工作。但，这里也遇到了非常典型的Case：
AI客服或者AI医生或者AI应用，它很可能做不到100%，这个时候怎么办？
还是这个项目，当时跟老板聊的是按项目受益的20%付款，算下来也有小一百万，但最终企业老板只给了20万。
原因是系统运行一个月出了一个事故，其实这个事故也不是我们引起的，是那天云服务器底层出了问题，导致系统挂了3小时（云厂商还不承认，气死）。
这里非常尴尬而真空的时间段就出现了，高峰期的3小时产生了5万多的订单量，公司处于束手无策的结果。
最终虽然系统很快恢复了，但公司需要面临平台的高额惩罚，可能是罚款、可能是降低流量权重，如果非要换算成钱的话，可能3小时事故造成的累计损失得有200多万吧。
这里大家就要思考一个问题了：AI确实可以大幅度的提升效率，原来我们需要100个客服，可能后面只需要10个了，但AI项目突然抽风了呢？你一时间又要去哪里找90个客服呢，企业错不错得起？
而就目前来说，AI很难做到100%不出错，或者100%替换，我们替换了一个人80%的工作量，这个人依旧会存在的，而这个情况可能会长时间存在。
这也是AI应用的一个难点，也就是我们前面所说的，能不能100%稳定，或者100%一致！
综上，AI应用最开始以为是技术问题，做到底却发现是工程问题、项目管理问题……
本文来自微信公众号：叶小钗，作者：叶小钗