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将订单处理速度提升至原来的 2 倍。
企业订单处理正在从“人工录入”走向“AI 协同”。 瑞士信息与通信科技公司 Hoshii 研发的 AI 助手, 选择从批发、制造企业最常见也最繁琐的订单流转切入: 把邮件、附件、表格、语音甚至手写照片中的采购信息, 转化为可进入 ERP 系统的结构化数据。
📌 问题:ERP 很强, 但不擅长理解非结构化信息
在不少批发商和制造企业中, 客户下单并不总是通过统一系统完成 。订单可能藏在邮件正文、PDF 附件、Excel 表格、扫描件、语音留言或手写图片里, 不同客户还会使用自己的产品简称、内部货号和计量方式。
这意味着员工需要先阅读、判断、匹配商品, 再把客户、数量、价格、交付日期等信息录入 ERP。流程看似日常, 却容易带来错录、漏录、重复录入和响应延迟。
🔍 核心: 让 AI 助手接入订单、邮件和任务流程
据介绍, 该助手可在订单处理、询价回复、客户邮件管理和供应商沟通等场景中工作, 自动完成信息识别、数据录入、任务分派和订单回复等环节 。其能力主要分为三类:
- 自动化处理: 读取邮件、PDF、Excel、语音文件及手写订单照片, 提取客户、产品、数量和交付要求。
- 协同工作: 通过统一收件箱或 Outlook、Gmail 插件, 让团队在原有工作界面中核对并推进任务。
- 智能运营: 通过 AI 同事、规则学习、经营预警和数据分析, 辅助发现积压、投诉上升或响应变慢等异常。
💡 判断: 价值不只在“录入更快”, 还在减少流程断点
Hoshii 的关键看点 , 是把 AI 放在企业已有 ERP 和邮箱之间, 而不是要求企业重建一套业务系统。员工仍然可以进行确认和修改,AI 则根据这些反馈持续学习客户的表达习惯和商品匹配规则。
例如, 当客户使用自有货号或非标准商品名称时, 系统可尝试匹配 ERP 中的正确商品; 当邮件到达时, 系统可判断其属于订单、询价、投诉还是无关信息, 并添加标签、分派负责人。
📊 看点: 已连接多种 ERP, 效率数据值得关注
目前,Hoshii 已在德国、奥地利和瑞士地区服务超过 50 家批发商和制造企业, 并与 20 多种 ERP 系统完成连接。实际应用数据显示, 其可帮助客户将订单处理速度提升至原来的 2 倍, 整体处理准确率超过 90%, 平均每位客户的客单价提高 15%。
这些数据说明,AI 在企业后台流程中的价值 , 正在从“演示能力”转向“运营效率”。不过, 对于不同企业而言, 最终效果仍取决于订单格式复杂度、ERP 接入质量、人工确认机制以及内部数据规范程度。
🚀 总结:AI 助手正在成为企业系统之间的“翻译层”
如果 AI 能稳定理解客户信息, 并安全、准确地写入 ERP, 它就不只是一个聊天助手, 而会成为连接邮箱、文档、团队与核心业务系统的“翻译层”。这类产品后续的竞争重点, 或将集中在准确率、可解释性、系统兼容性和行业规则沉淀能力上。
