让AI变得可信，让效率变得确定
用工程化思维打造可靠的超级员工，向企业持续交付可靠的结果。
以业务为本，不是以AI为本
先梳理业务场景，再决定AI如何介入。
“用好”AI，不是用“好AI”
发挥AI能力优势，完成指定任务。
交付结果，不是交付AI
交付业务结果，AI支撑业务运转。
为什么不直接使用大模型？
通用AI更适合一次性的内容生成，SupaAi超级员工更擅长持续稳定地产出结果。
通用AI
临时生成内容
AI解决问题的方式
通过对话即时生成答案或内容，每次使用都是一次独立的请求。
AI如何工作
AI直接面对人，由人判断结果是否可用。
AI交付什么
生成内容或建议，需要人工再处理和执行。
SupaAi超级员工
系统性解决端到端问题
AI解决问题的方式
AI形成模块化能力，完成系统要求的具体任务。
AI如何工作
AI在后台运行，由系统结构保证结果可用。
AI交付什么
交付指定的端到端结果。
SupaAI并不是替代通用AI，而是解决通用AI无法承担的系统性问题。
保险理赔 / 分散诉讼，这套方式用得上吗？
我们不卖通用 AI 工具，而是把这两类业务里最容易“漏、卡、慢”的环节，做成可运行的系统。
场景一：保险理赔
当前痛点
- 材料多、案件多，人工易跟丢，导致客诉和甲方满意度折损
- 规则多、判定多，人工易犯错，导致案件提报退回率高
- 任务多、事项杂，人工易疲劳，导致作案效率低下
SupaAi解决方案
- 系统维护案件跟进状态，进行待跟进案件提醒
- 系统维护规则和判定逻辑，并实时提示规则触发情况
- 人工只负责和客户沟通，其余事项都由机器完成，人工确认即可
场景二：分散诉讼
当前痛点
- 案件多，组卷环节重复性工作量大，人工效率瓶颈明显
- 文书生成环节靠人工比对，容易出错，导致立案驳回多
- 案管环节案件状态多，信息来源多，容易混淆导致跟丢
SupaAi解决方案
- 只需10分钟，人工用1个样例配置1批次案件方案，系统自动批量化组卷
- 文书模板变量可视化点选配置，配置完成后批量自动填充
- 案管环节系统自动抓取案件状态，并生成TODO，人工“照章办事”即可
快速验证机制
2周快速验证，先试后决策
场景选择原则
- ✓规则明确：判断标准清晰，可用规则描述，不依赖主观判断。
- ✓高频重复：日常发生、工作量稳定，人工成本长期存在。
- ✓责任边界清晰：结果可复核，最终责任仍由人工或制度兜底。
验证评估约定
- ✓范围可控：仅覆盖选定场景，不影响现有正式流程。
- ✓结果可验收：质量标准提前约定，结果透明可复核。
- ✓是否继续由您决定：验证结束后再决定扩大或终止。
安全与合规
验证过程不越界，合作过程可审计
01
数据使用与边界控制
- •数据仅用于选定验证场景，不做跨场景使用。
- •支持脱敏、字段裁剪或样本化处理。
- •验证结束后按约定清理或返还数据。
02
系统与权限控制
- •访问权限最小化，仅限参与验证的必要角色。
- •操作过程留痕，支持日志审计与问题回溯。
- •支持对接客户现有系统或文件方式对接。
03
可配合的安全与合规措施
- •配合客户 IT/合规完成必要安全评估。
- •提供验证范围内的数据处理说明与责任边界说明。
- •支持签署验证阶段的数据处理与保密约定。