Module 01
统一 AI agent 入口
邮件 / 短信 / 表单 / chat 4 个渠道接进同一个 AI agent ——用户从哪进来体验一致，AI 共享同一份上下文。
把跨四个渠道的客服，并进一个会读病例的 AI 入口
这家客户是一家做处方护肤订阅服务的互联网医疗公司，自有签约医生 + 药剂师 + 客服 + 履约团队，全公司约 200 人。订单、续订、退款、配送、皮肤咨询路由全部在客服系统里跑——Stage 02 阶段他们已经在 chat 渠道接过 AI；这一阶段他们把整套客服平台按 AI 原生重建。
- 客服成本
- −65%
- Chat 占比
- 5%→80%
- 首响时长
- → 秒级
- 工单激增
- 0 扩编
运营开支下降
从冷门渠道到主通道
全渠道统一
团队规模不动
Stage 03 · 系统 AI 重构
在 4 阶段路线图上的位置
入口工具AI 原生组织
01 · The customer
客户画像
一家广州本地的互联网医疗公司，主营皮肤健康咨询 + 处方护肤订阅服务。团队约 200 人，涵盖签约医生、药剂师、患者运营、客服、履约多职能。覆盖国内主要城市的患者，月活订阅用户数十万。
02 · The challenge
工单进 4 个渠道，每个渠道一套规则
用户提问散落在 4 个不同渠道：邮件、短信、网页表单、在线 chat。每个渠道有自己的客服坐席、自己的回复模板、自己的工单状态——内部叫做“四套系统四套规则”。Chat 在内部一直是冷门渠道，只承担 5% 的工单量，因为传统聊天工具体验不好、还要人工接管。
公司想增加用户量，但每多接一个用户就增加客服压力——而医疗合规、隐私要求又让外包变得不可行。
- 4 个渠道工单分散，每条都需要人工处理；
- Chat 通道占比仅 5%，大量工单挤到邮件 / 表单，首响时长以小时计；
- 续订、退款、配送、医生咨询路由都是高频但低价值动作；
- 医疗合规与患者隐私让客服外包不可行，必须内部消化。
03 · What we built
用 AI agent 直接打开后台 API 端到端解决
重点不是“让 AI 拦截工单让用户绕道”，而是“让 AI 直接调用账户、订单、处方、配送 API 把问题解决掉”。把跨 4 个渠道的客服合并为同一个 AI agent 入口——用户从任何渠道进来，都遇到同一个“能读病例、能改订单、能调处方”的 AI。
Module 02
后台 API 直连
AI 不是“答疑机器人”，是直接调用账户 / 订单 / 处方 / 配送 API 的执行 agent。“暂停订阅一个月”“退货退款”“改配送地址”一次对话内闭环。
Module 03
医生咨询路由
AI 识别哪些问题需要医生介入（皮肤诊断 / 处方调整），自动按专科 + 排班路由给医生，并把上下文一并送达——医生接到的不是“空白工单”。
Module 04
姐妹品牌 escalation playbook
公司旗下还有一个药剂师订阅子品牌——独立的 escalation 规则与对话风格，AI 自动按品牌切换。
Module 05
持续学习与改进
每个工单的处理结果反馈到模型，3 个月 AI 解决率自然爬升 10+ 个百分点。
04 · The result
客服成本 -65%，chat 从 5% 升到 80%
新平台上线后，chat 通道工单占比从 5% 跳到 80%——大量原本走邮件 / 表单的工单被吸到 AI agent 在 chat 里直接解决。客服运营成本下降 65%。最直接的变化：用户咨询从“等几小时”变成“秒级响应”，CSAT 同时上升——AI 比人工还快、还准。
- 客服成本
- −65%
- Chat 占比
- → 80%
- 首响时长
- → 秒级
- 团队扩编
- 0
Indirect benefits · 间接收益
- 工单激增时不再“堆人”——AI 弹性扩容，团队规模不动也能服务多倍用户。
- 医生工单上下文齐备，处理效率显著提升。
- 客户隐私 + 医疗合规全部内部消化，不依赖外包供应商。
- Chat 通道成为产品的“隐性入口”——很多用户因为 chat 体验好而提升续订率。
05· What we’d commit to
如果你想跑这条路 · 我们会怎么开始Lighthouse cases describe a destination. This is how temax would actually engage.
这是 Stage 03 阶段一个企业能跑到的位置。下面是我们承接同类项目时的具体路径——什么时候开始、对什么签字、会拒哪些诉求。
We begin · 我们怎么开始
如果你做的是有合规约束的订阅业务（医疗 / 金融 / 教育），我们会先 4 周梳理合规边界 + 后台 API + 渠道分布——再决定 AI agent 能直接做哪些动作、必须升级给人的临界点在哪。合规线一旦越过就不可逆。
We measure · 我们对什么负责
签的是“客服运营成本”“首响时长”“CSAT”——以及最关键的“合规审计通过率”。任何指标都不能跨过合规这条线。
Risk we’d flag · 风险与边界
最容易踩雷的是合规——AI 给患者建议了不该建议的处方 / 治疗。所以我们要求每一类 escalation 都必须有明确的合规审批路径，先建路径再上 AI——这个顺序不可倒置。
典型 scope：年度合伙 · 培训体系改造
聊一下你的场景06 · Next step
这位客户的下一步Where this customer goes next.
每个 Stage 01 客户都不止于此。下面是这家公司在路线图上的下一站， 也是 AI 原生组织进化的下一格。
Stage 04 · AI 原生组织
把 AI 协作能力写进医生 / 药剂师培训体系
客服跑稳后，下一步是把 AI 协作能力写进医生与药剂师的培训体系——新签约的医生第一天就配 AI 助手帮他读病历、整理咨询纪要、起草处方建议（医生最终决策）。整个公司开始按“医生 + AI agent”的方式重新设计签约与培训流程。
预估年度合伙 · 培训体系改造
看完整 RoadmapAnother case
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