痛点：原来怎么干的

每天几十单异常工单要人工读备注、归类、派单人，分拣近 2 小时；相似问题处理口径不一致。

做法：分几步改

  1. 第一步：把历史工单处理口径与责任划分喂给 AI
  2. 第二步：AI 按类型归类、提取关键信息、给处理建议初稿
  3. 第三步：调度只批高风险（丢件 / 高额理赔）工单，常规项批量派单

效果：改完变成什么样

异常工单分拣
2 小时 → 30 分钟
同类问题处理口径一致性
提升

可以直接抄的三条

  • 用历史处理口径做底座，AI 归类不乱来
  • 高风险工单强制人工批，常规项批量处理
  • 提取关键信息字段，减少人工读长备注
适用边界：该做法在本案例的规模与工具条件下成立，换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值，不构成效果承诺。
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来源：从业者分享整理（网点为化名），效果为用户自述参考值
涉及工具：大模型 API、工单系统导出、表格处理　·　标签：异常工单、归类、调度提效