企业AI知识库的主要应用场景，以及需求变化后带来的新挑战

• 六个知识库的真实企业应用场景；
• 限制AI在企业落地的关键原因是什么？

前段时间出差了一周，与合作伙伴聊到接下来排着的一些商机，他们不是专做知识库的，但发现几乎今年所有的商机需求里面都有知识库。在当下的AI浪潮中知识库声浪已经回落，但在真实的市场需求中却越来越旺盛。所以今天这篇文章，我会根据自己接触到的一些真实市场反馈聊聊知识库一般会有哪些应用场景，以及不断变化的需求带来了哪些产品上的新挑战。

一、客户价值地图

废话不多说，直接上我们接触到的真实业务场景和客户价值。

这张表里，其实藏着一个很重要的判断：虽然知识问答的需求依然是最多的，但企业AI的价值正在从“知识获取效率”走向“业务结果交付”。知识问答当然重要，它是很多客户最容易理解、最容易启动的场景。但如果一直停留在问答，AI 的价值很容易被限制在“查资料更方便”这一层。真正让客户愿意持续投入的，是AI能不能帮助业务人员把一件原来耗时、容易出错、依赖专家经验的工作做得更快更稳。

比如制度审核，价值不是“问制度”，而是发现冲突、遗漏和风险。比如审计复核，价值不是“解释准则”，而是减少资料核验、数据比对和底稿整理的重复劳动。比如汽车设计研发，价值不是“总结图纸内容”，而是从图纸、BOM、DVP、标准文件和设计变更履历中抽取结构化信息，并进入工程师真实工作流。

下面我可以为大家分享更进一步的行业案例，你会发现今年的企业AI需求比“知识问答”要多的多，但却也比目前自媒体上最热的“Multi-Agent”要少的多。除了代码相关的业务场景外，企业AI落地的核心还是会对业务流程、规则制度、研发工艺、案例等知识形成强依赖。

二、行业案例

这一章，我会结合我们接触过的相对典型的6个行业，分享一些具有代表性的 AI 应用场景。需要说明的是，涉及客户具体业务、数据细节以及个性化情况的内容不会再文章中出现。如果您所在的企业也在思考类似问题，欢迎与我取得联系。相比单纯讨论过往案例，我更希望结合您企业自身的业务现状和具体需求，一起探讨更适合您的AI落地路径。

2.1、金融行业：可信和可控

金融行业是最容易理解AI知识库价值的行业之一，也是最不容易真正做好的行业之一。

因为金融客户的知识密度很高，但容错空间很小。产品、权益、流程、制度、监管政策、风险提示，这些内容任何一个回答不准确，都可能引发合规问题。在TorchV已经实施落地的多个全行级AI知识库场景里，知识库可以把制度、流程、产品、监管政策、业务手册和标准问答统一接入，让员工在权限范围内获得有依据的答案。这里最重要的不是“能答”，而是“答得准、答得有出处”。

对客AI服务则更进一步。它不能完全依赖大模型自由生成，而是需要分层机制：标准问题优先使用QA问答库，复杂问题进入Agentic RAG，一般在流程中都会配置合规知识库和合规检查Agent，来防止承诺收益、诱导过度负债、客户隐私泄露等合规问题出现。还有就是敏感问题要触发安全策略，低置信度问题进入兜底引导或人工转接。这样做的目的不是让AI显得更保守，而是让它符合金融业务的风险边界。

制度审核是另一个典型场景。制度文本输入后，系统可以结合现行制度库、外部政策库和审核规则，识别冲突、遗漏、引用错误和风险表述，并输出初审报告。最终判断仍然由人来做，但AI可以把大量显性问题提前暴露出来，让审核人员把精力放在真正需要专业判断的地方。新的制度过审之后又可以成为新的审核依据，为理财产品描述检查、对客服务回复等提供制度依据。

2.2、审计与专业服务：把专家经验产品化

审计、税务、法务、咨询这类专业服务行业，有一个共同特点：大量工作依赖方法论、模板、规则和经验。

这些行业里，资深专家的判断当然很重要，但项目交付中也存在大量重复性工作。针对不同类型的项目，需要准备不同类型的资料清单，然后要对客户材料做核验，根据不同的资料做数据比对，然后就是整理底稿，起草报告，检查复核清单。过去这些工作需要新人一点点学，也需要资深人员不断纠错。

TorchV AIS在这个行业的价值，是把法规政策、审计规则、培训资料、底稿模板、报告模板、复核重点和历史项目经验沉淀为专业知识库，再通过Agent、规则引擎、RPA、OCR 等能力，进入项目交付流程。比如一个审计项目启动后，系统可以根据项目类型自动生成资料清单，客户上传（或给过来）材料后，系统检查完整性和缺失项。进入数据处理阶段，系统对财务数据、公示信息、合同信息、底稿数据做比对。到了底稿和报告阶段，系统结合模板生成初稿，并标出需要人工确认的差异和风险点。

这里的关键不是让 AI 变成“审计师”，而是把专家经验和项目方法论产品化。新人可以更快上手，资深人员可以减少重复检查，团队交付质量也更容易保持稳定。

2.3、政企与公共治理：规则审计

政企与公共治理场景里，AI的价值往往不在“生成”，而在“规则执行”和“过程留痕”。

招标文件评审、合同结构化管理、行政执法辅助、合规专项治理、文书审核，这些场景都有一个共同特征：规则多、材料多、流程严，且结果需要可解释、可追溯、可复核。比如招标文件评审，业务人员要检查评分规则是否合理，保证金比例是否合规，时间逻辑是否冲突，金额标准是否正确，模板内容是否一致。人工评审当然可以做，但当材料数量上来以后，效率和一致性都会成为问题。

TorchV AIS 可以把制度依据、法规政策、招采规则、合同模板、执法标准、文书模板和历史案例纳入统一知识库，再通过规则抽取、模板比对、语义检索、风险识别和报告生成等AI能力，帮助业务人员完成初步评审。但这里必须强调一点：政企场景中的AI，最好不要被包装成“替代人判断”的工具。它更适合成为一个合规辅助系统，把问题提前发现，把依据清楚列出来，把过程完整记录下来，让业务人员在更充分的信息基础上做决定。

所以，这类场景的产品形态更像“评审工作台”。用户上传文件后，系统按照规则体系生成问题清单，每个问题都能定位到原文和依据，业务人员可以逐条处理、补充意见、导出报告。AI在这里的价值，是让规则执行更统一，让风险前置，让协同过程更清楚。

2.4、汽车研发设计：特殊文档问答

汽车工业与高端制造，是最能体现企业 AI 深度价值的场景之一。

因为这里的知识并不只是文字。图纸、BOM、DVP、3D 数据、标准文件、产品结构树、设计变更履历、DFMEA，这些资料背后有复杂的工程语义、结构关系和专业规则。如果只把它们当成普通文档做问答，价值一定有限。

以图纸识别和特殊特性清单生成为例，工程师需要从产品图纸中提取零件号、零件名、CCSC 项、功能件等信息，再形成特殊特性清单，并校验图纸与清单之间是否一致。这个过程过去依赖人工反复核对，既耗时，也容易出错。BOM 场景也类似。输入产品 BOM 后，系统要抽取项目号、零件号、零件名称、材料、单车用量、料性等字段，并生成功能件清单。这里不仅是表格解析，还涉及字段理解、规则匹配、系统联动和变更差异比对。再往前走，DVP 与分供方清单可以生成技术协议，客户风格定义和原材料代码可以生成配置式样书，法规校核标准文件可以支撑法规校核报告，设计变更履历可以辅助生成基础 DFMEA 草稿。这些都不是“问答”能概括的，而是典型的工程工作流。

当然，我们也要客观地看边界。对于三维几何计算、CAE 分析、CAD 自动操作等高度专业的任务，TorchV AIS 更适合承担知识引擎、规则管理、标准检索、报告生成、结果解释和 Agent 编排角色，具体计算和操作可以通过对接专业 CAD、CAE、PLM 工具实现。

汽车研发场景给企业 AI 一个很重要的启发：越是高价值的专业场景，越需要把知识、规则、工具和工作流连接起来。

2.5、工业制造：把经验变成组织能力

制造企业做 AI，经常会从售后开始。

原因很简单：售后现场的问题非常具体，价值也容易衡量。设备出了故障，一线人员要判断原因、查维修步骤、找历史案例、确认备件和处理方案。如果每次都依赖老师傅远程指导，响应速度和服务质量都会受限制。

TorchV AIS可以把设备手册、维修资料、历史工单、故障案例和培训内容沉淀为售后知识库，再结合故障问答、多模态资料解析和 Agent流程，让一线人员在权限范围内获得更接近专家经验的支持。

销售和售前也是制造企业很典型的场景。产品资料、行业案例、客户方案、竞品对比、报价说明、投标素材，往往散落在不同团队手里。销售人员面对客户时，需要快速理解客户行业，匹配相似案例，组织产品价值，形成方案初稿。这里 AI 的价值不是替销售写几段漂亮文案，而是把企业过去积累的方案资产、案例资产和产品知识重新组织起来，提高销售团队的整体作战能力。

研发知识沉淀则更强调安全。实验报告、工艺参数、测试数据、失败案例、核心配方，这些内容既要被复用，又不能失控。对于一些工业客户来说，私有化部署、内网运行、知识库隔离、权限硬隔断，不是“高级功能”，而是项目能不能启动的前提。

所以工业制造里的AI落地，本质上是在做一件事：把个体经验转化为组织能力，并在安全边界内让更多岗位复用。

2.6、智能情报与研报：压缩低价值信息

大宗商品、贸易、投研和产业研究场景，另一个典型问题是信息太多。

研究人员每天面对产业链资料、供需数据、价格变化、政策信息、企业动态、舆情内容和历史报告。真正有价值的不是把这些资料简单汇总，而是建立分析框架，形成判断，并支撑经营决策、投资判断和风险管理。

TorchV AIS可以围绕品种情报、智能研报、智能获客和报告管理提供支持。比如系统可以在多源采集和知识库的基础上，生成品种概况、产业链结构、供需关系、市场格局和风险机会；也可以基于报告模板和历史研报，生成专题研究报告初稿；还可以结合工商信息、舆情和内部客户数据，帮助识别潜在客户。

这里AI最现实的价值，是压缩低价值的信息收集和结构整理时间，让研究人员把更多精力放在判断、假设、观点和决策建议上。

报告类场景尤其要避免一个误区：AI 生成一篇看起来完整的文章，并不等于完成了研究工作。真正可用的智能研报，需要有稳定的信息来源、清晰的引用依据、可复用的历史知识、可编辑的结构化输出，以及让研究员继续加工的空间。

三、需求变化导致知识库产品挑战

3.1 CUI是否限制AI企业场景渗透

很明显今年企业侧的需求在快速升级，虽然比不上自媒体和短视频上那般时髦，但已经不再满足仅仅知识问答这一类场景，而是快速向企业内部的业务流程作业在渗透。这一变化会让产品设计面临两个挑战：

• 如何将各类业务流程嵌入到系统中？
• 问答框形式的CUI（命令行用户界面）交互是否还能在更广泛的受众层面适用？

从某种层面上来说这两个问题其实是一个问题。如果我们对AI说一句话，AI就能把你要做的事情按精准的流程一步步走完，而且给出一个至少85分以上的结果，那么CUI无疑是最好最原生的交互。但我们都知道，事实上这很难，不然Anthropic、OpenAI和Google的那些大神们就不需要写Loop了，那可是财富（Tokens）自由之后的特权。

那么务实一些，我们来说说现在，或者接下来一两年，当技术还没有发展到这么AGI的时候可以如何在产品设计上应对需求的升级。

首先说业务流程嵌入。

目前最直接的方式就是配置SKILL.md来引导Agent自动执行。Claude Code带来的SKILL堪称革命级的创新，使用内部的循环和判断分支自动化执行业务流程，在一问一答的Prompt模式和一股脑的循环执行之间找到了均衡。但是很多次我在为一个多步骤的业务流程编写SKILL的时候，都会想到上古程序员在使用纸带和打孔机进行编程的场景。问题是中间其实很难做过程中的控制，所以目前我们的考虑是可以把业务流程分成多个部分，由多个Agent来分别执行，中间可以增加人的控制。比如之前说的工商审计业务，有资料收集、知识提取和比对、底稿整理、报告编写和复核等过程。面对资料不全的问题你不可能让Agent自己想办法，有些比对内容死活就是缺失了只能由人来看是否可以不提供或者想另外的方式来交叉验证。

再说第二点，问答框形式CUI交互。

对于在AI浪潮前沿的人来说，这就是AI原生，这是最AI的交互方式，至少在“世界模型”没有强势起来之前是这样的。我之前也是对CUI有一些执迷，但当我真正去了解业务人员的业务流程之后，我发现仅仅靠CUI确实不容易。这就回归到了Shell和Dos时代，对于很多技术人来说这就是最万能的交互方式了。直到施乐的图形化界面出现，然后是Apple和Microsoft在自己的操作系统中使用了GUI（图形化用户界面）和鼠标，电脑才被大众接受，使用场景也被成千上万倍的扩大。

我们现在也一样可以来思考，是不是CUI也在限制AI进入更多场景。就像我前面举的一些例子，比如上图的审计过程，以及银行的制度审核人员也一样，他们面对的是一份新制度、几份现行制度、外部监管政策、审核规则和一张风险清单。他不是坐在那里和 AI 闲聊，而是要完成一项有流程、有记录的审核工作。很多场景工作都是多步骤的，而且大多数业务人员更习惯的是在过程中去调整和优化工作，而不是在一切开始之前就把工作中所有可能会遇到的问题处理方式，一股脑儿地全部刻在“纸带”上。就算有对话的形式，那种文字的阅读理解也不会比点击“下一步”，一步步往下走更轻松。

3.2 为AI加上流程界面

针对这两个调整，TorchV给出的方案是在原来的知识库、Agent之外，增加了Facade。

Facade不是简单做一个漂亮页面，而是把底层复杂的 AI 能力，封装成业务人员熟悉的工作方式。它让用户不必理解什么是RAG、什么是 Agent，只需要在自己的业务界面里完成“上传资料、选择规则、查看风险、确认结果、生成报告”这些动作。

底层可以很复杂，表层一定要贴近业务。这也是我们在很多客户现场得到的经验：企业AI落地，不是让业务人员去适应AI 的交互方式，而是让AI融入业务人员原本的工作方式。

如果把企业 AI 落地拆开看，大概可以分成四层。

最一层是知识加工。

企业资料不是天然适合 AI 使用的。一个 PDF 里可能有正文、表格、图片、页眉页脚、扫描件；一个 Excel 里可能有合并单元格、跨表引用、隐藏字段；一套工程资料里可能同时包含图纸、BOM、DVP、标准文件和变更记录。知识加工要做的，是把这些复杂资料解析、清洗、切片、标签化、结构化抽取，并转化为后续可检索、可推理、可生成、可追溯的知识资产。

第二层是知识引擎。

知识引擎解决的是“知识如何被稳定调用”的问题。它不仅要支持自然语言检索和问答，还要处理引用追溯、复杂问题拆解、标准问答库、Agentic RAG、低置信度兜底、用户反馈闭环等能力。企业不只是需要 AI 给出答案，更需要知道答案从哪里来、为什么这样回答、有没有依据、能不能被复核。

第三层是知识治理。

这层经常被低估，但在企业场景里非常关键。因为企业知识有权限、有版本、有密级、有生命周期，也会出现重复、冲突、过期和缺失。如果没有治理能力，知识库越大，风险可能越大。金融、审计、政企、制造这些行业尤其明显：AI 不能引用过期制度，不能越权回答敏感资料，不能在合规问题上自由发挥，也不能在没有依据时装作很确定。

第四层是 Agent 和 Facade。

Agent 负责任务编排，把检索、比对、判断、生成、调用工具、输出报告这些动作组织成一个可执行流程。Facade 则负责把这个流程变成业务人员真正愿意使用的产品界面。一个好的企业 AI 应用，往往不是“一个 Agent 加一个聊天框”，而是“知识引擎 + Agent + 业务工作台”的组合。

这四层合在一起，才是企业AI从演示走向落地的关键。

结语：企业AI的下一步，是把知识、流程和界面重新连接起来

过去我们谈企业AI，很容易把注意力放在大模型和RAG上面，但企业AI真正的难点，往往不在技术本身，而在于如何让流程进入AI系统，以及进入企业现场后如何让受众真正接受。企业现场有知识，有规则，有权限，有流程，有历史经验，也有很多不能被简单改变的工作习惯。AI 要真正落地，就必须尊重这些东西，而不是让业务人员围着一个聊天框重新组织自己的工作。

所以我更愿意把企业AI理解成一套业务生产力系统：

• 知识加工负责把资料变成知识。
• 知识引擎负责让知识可检索、可调用、可追溯。
• 知识治理负责让知识安全、合规、可信、可运营。
• Agent负责把知识、规则、工具和任务组织成流程。
• Facade负责把复杂能力变成业务人员熟悉的工作台和应用界面。

这几件事连接起来，AI 才能真正从“回答问题”走向“解决问题”。

如果说过去一年，很多企业是在尝试“把AI接进来”，那么接下来更重要的问题会变成：

如何让AI在企业规则内做事，在业务流程里交付，在组织知识上持续成长。这可能才是企业 AI 落地真正开始的地方。