话就行，是解决用户问题，是提升满意度，是降低运营成本。每一个技术决策，都必须能对应到业务价值上。”
“回到数据，就是把埋在日志里的问题挖出来。我们分析了上亿条客服对话，发现80%的用户问题集中在20%的知识点上。那就先把这20%做到极致，用AI自动回答，解放人工客服去处理复杂问题。”
“回到用户，就是站在用户角度看系统。一个客服系统好不好，不是看算法多牛逼，是看用户问题能不能快速解决，看客服人员用起来顺不顺手。我们重做了整个交互流程，把平均问题解决时间从5分钟压到2分钟。”
他每说一点，大屏幕上就出现对应的数据图表：问题分布热力图、AI回答准确率曲线、用户满意度提升趋势……每一个数字都扎实，每一条曲线都向上。
台下安静下来。很多人开始拿手机拍屏幕，前排的几个投资人凑在一起低声讨论。
“这套方法，我们内部叫‘天工体系’。”林辰说出这个准备好的名字，“它不是什么神秘黑科技，而是一套完整的落地方**。从业务诊断，到数据治理，到架构设计，到效果度量，全流程标准化。”
他切换到最后一张PPT。
上面只有一行大字：AI的价值，不在实验室，在业务现场。
“我的演讲就到这里。”林辰说，“但今天我来，不只是讲方**。我还带来了一份礼物。”
他朝台下点点头。工作人员推上来一个展示台，上面放着一台笔记本电脑。
“我们在‘天工体系’的基础上，封装了一个轻量级工具包，叫‘天工·启航版’。”林辰走到展示台前，电脑屏幕投影到大屏幕上，“它包含了我们三个月趟过的所有坑、总结的所有经验、沉淀的所有模板。今天起，完全开源，免费使用。”
全场哗然。
开源？免费？这可是一个能直接产生商业价值的体系！
摄像机全部对准了屏幕。林辰操作电脑，打开GitHub页面，项目主页上已经有一千多个star。文档齐全，示例丰富，代码结构清晰。
“我知道有人会问：你们图什么？”林辰走回演讲台，看着台下，“我的答案是：我们图这个行业能少走弯路。图那些还在为AI落地发愁的团队，能有个起点。图我们自己——当所有人都用更好的方法做AI时，这个市场才会真正变大，我们才有更大的舞台。”
他停顿，目光扫过前排的周建国，扫过脸色复杂的
本章未完，请点击下一页继续阅读！