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以下案例均已按客户保密要求做匿名化处理。数据为项目验收时的实测口径，具体数值因数据基础与流程差异会有浮动。
旺季咨询量是平季 4 倍，讲解员排班排不满；入境游客占比上升，多语种接待靠临时外聘；市场部一批营销物料要等外包 5–7 天。
把景区志、非遗资料、讲解词注入专属知识库做在地化微调；数字人按景区 IP 定制形象与音色，接入导览机与小程序；营销物料走内容创作工作台批量派生。
导游讲解内容一致性显著提升；自助咨询解决率 78%，人工客服只处理复杂诉求；营销物料出稿从 6 天压缩到半天内。
「我们最怕的是 AI 把本地文化讲错，那比没人讲更糟。他们做了两轮在地化语料校对，讲解口径跟我们的官方版本是一致的。」
剧本评估靠资深责编逐字读，一部剧 3 天起步且结论主观；分镜概念图与美术反复沟通；宣发一套物料要手工出几十个尺寸版本。
按公司既有剧本格式与评估维度定制拆解 Agent（人物线、场景表、情绪曲线、节奏断点）；角色形象做一致性微调并沉淀为私有资产库；宣发物料走批量派生流程。
责编把初评时间省下来做深判断；分镜沟通轮次明显减少；宣发物料出稿从「按天算」变成「按小时算」。
「AI 出的东西有没有『AI 味』，看两页就知道。他们没让我改工作习惯，是把自己的流程塞进了我们的审稿流程里。」
教材差错容忍度为零，一审要逐字过；学科术语与译名在不同分册间容易不一致；试卷排版依赖少数熟练排版员。
按国家出版规范与社内版式规则配置校对规则库；导入历年书目沉淀学科术语库；排版环节接入自动化组卷与配图占位流程。
一审从「逐字查」变成「复核 AI 给出的疑点清单」，用时下降约六成；术语一致性问题在编辑阶段基本清零。
「它不替我们做决定，但会把疑点连同依据一条条列出来。这正好卡在三审三校的流程里，而不是另起一套流程。」
财务共享中心每月处理数万张票据，人工录入与核对占用大量人力；同时招聘量大，JD 与简历匹配靠关键词筛选，效率低且漏人。
中台整体本地私有化部署，接自托管开源模型处理敏感数据、非敏感任务走公有通道；票据审核 Agent 对接现有 ERP 与影像系统；招聘画像用历史高绩效员工数据做语义匹配。
票据结构化准确率 96.4%，人工只复核低置信度与高风险项；智能路由让模型成本相比全量走最强模型下降约 62%；简历初筛从人工翻页变为语义排序。
「我们最先问的就是数据能不能不出去。他们把整条链路搬进了我们机房，这一点决定了这个项目能不能立项。」
以上为项目验收时的实测口径。为保护客户商业信息，公司名称与部分细节做匿名化处理；具体数值因数据基础、流程差异会有浮动，不构成效果承诺。
