云知声·数字员工 Agent
数智履职，提质增效
云知声数字员工 Agent 以“多模态大模型 + 全栈 AI 能力”为核心引擎，通过构建覆盖热线服务、政务工单、公文收办、财务报销、档案管理、合规审查、医保业务多元场景的“数字员工”Agent矩阵，有效减轻人工重复工作负荷，破解业务流程繁琐、人工审核成本高、风险管控薄弱等政企运营核心痛点。
行业痛点
深度洞察政企运营挑战，以 AI 数字员工破解业务难题
重复事务人力负荷繁重
海量工单、公文、票据、档案依靠人工录入分拣，机械性工作消耗大量人员精力
人工审核管控存在盲区
合规质检、合同风控、资料稽核依赖人工抽查，覆盖范围有限，易产生遗漏风险
跨渠道业务协同效率偏低
多渠道热线、工单、外来文件分散接入，人工匹配分派易出错，流程闭环周期漫长
文档标准化整理成本高昂
各类业务表单、技术文件格式杂乱，人工规整转换耗时费力，难以实现统一规范管理
核心产品
多模态大模型驱动AI数字员工，打造全流程业务智能助手
核心优势
自研多模态AI底座，深耕政企智能化转型
领先的多模态大模型驱动
领先多模态大模型驱动，实现 “认知智能” 能力领先
全栈技术与全业务场景闭环
全栈 AI 技术与全业务场景闭环，打造“语音交互-工单流转-文档处理”一体化能力
深度融入政企核心业务流程
深度融入政企核心业务流程，直击流程运营 “刚需痛点”
多行业验证的规模化落地能力
历经政务、医保、大型企事业单位验证，具备权威背书与规模化落地能力
案例实践
赢得各领域标杆客户长期信赖，海量实战成果诠释方案硬核实力
国内某知名地铁公司
通过技术文件智能审核数字员工Agent，自动化完成各类技术资料标准化（一致性/完整性/合理性/合规性）智能审查，降低人工审核成本，有效解决人工审查任务重以及审查难度大、要求高等核心痛点。
国内某知名轨道交通集团
通过多语种客服数字员工Agent，有效解决外籍人士地铁车站及APP跨语种客服咨询难题，提供全流程用户自动化接待服务，打造国际化地铁品牌。通过12345 政务工单数字员工自动对接政务便民热线工单，智能匹配并分派至对应责任部门，有效提升12345工单流转效率。通过公文收办数字员工实现自动归集多渠道外来公文，智能来文信息抽取并派发至内部对应经办岗位，大幅提升收文管理工作效率。
励齿医疗商城
通过工单处置数字员工Agent以及智能质检数字员工Agent有效解决客服人工成本高、客服人工效率低、客服系统与业务系统割裂等问题，破解 “成本 - 效率” 双痛点，实现降本与提效双向突破，打通医疗电商全业务闭环，消除数据与流程断点。
卡蒂姆二手车电商平台
通过档案分拣数字员工Agent、合同风控数字员工Agent、智能质检数字员工Agent、工单处置数字员工Agent，打造 “大模型 + 智能体” 全栈底座，重构二手车出口业务流程，打通全业务闭环，破除数据与流程壁垒，升级客户服务及知识管理，提升服务能力，强化资产监管与系统保障，筑牢业务安全防线。
国内某医保局
通过医保价格稽核数字员工Agent以及医保表单标准化数字员工Agent有效提升医保服务效率、监管精准度与决策科学性，全面支撑医保业务智能体的全生命周期管理。
