AI Agent 系统
能理解请求、调用工具、更新记录、整理信息，并在业务系统之间分派任务的 Agent。
AI 应用及自动化方案
按真实业务流程及阶段，设计 AI 应用。
technine.io 作为业务技术伙伴，设计 AI 应用、Agent 及自动化系统，协助团队按合适采用阶段处理数据、回应客户、整理信息、触发流程，并连接现有业务系统。
AI 自动化中枢
流程控制 · 已准备人工复核
对话
咨询分流
文件
OCR 提取
语音
通话摘要
流程
审批分流
Agent 执行
1分类请求
2提取背景
3更新 CRM
4请求审批
人工复核
高影响决策在执行前先升级处理。
我们构建什么
我们围绕实际流程设计 AI：客户对话、文件处理、内部运营、知识搜索、报告及系统执行。
对话式 AI 及 WhatsApp 自动化
通过聊天界面处理客服、查询、潜在客户资格、FAQ、自助预约及 CRM 交接。
OCR 及文件处理
从发票、收据、身份证、表格、牌照、扫描文件及图片提取文字及结构化数据。
生成式 AI 应用
支持内容生成、报告草拟、知识搜索、内部助理、数据摘要及图片相关流程。
语音处理
语音转文字、文字转语音、通话转录、翻译、语音助理及语言识别流程。
RPA 及流程自动化
自动处理重复及规则型工作，例如资料输入、发票处理、报告生成、系统更新及通知。
为何企业需要 AI 自动化
当 AI 能减少运营阻力、提升数据质量，并把判断连接到实际行动，才真正创造价值。
减少人工工作及重复资料输入
提升客户回应速度及一致性
把文件、图片、通话及消息转化为可用数据
通过更干净及可搜索的信息支持决策
把 AI 输出连接到流程、审批及后台系统
降低运营成本，同时保留关键人工复核
AI 自动化架构层
可靠的 AI 应用不只是模型。我们会连接输入、AI 处理、流程规则及系统集成，让自动化能被监控及控制。
输入层
文件、图片、聊天消息、邮件、通话、表格、数据库及系统事件。
AI 处理层
OCR、NLP、LLM、语音识别、分类、提取、摘要及推理。
流程层
业务规则、审批、例外处理、任务分派、通知及 RPA 动作。
系统集成层
CRM、ERP、支付系统、物流平台、管理后台、API、云端数据库及报告仪表盘。
模型选型
不同业务场景，应使用不同 AI 模型。
我们不把所有需求都交给同一个模型。technine.io 会根据数据敏感度、语言、速度、成本及部署方式，为每个流程选择合适的模型组合。
隐私
敏感数据可选择私有化或受控云端部署。
成本
大量、重复任务可用较轻量模型控制开支。
能力
文件、视觉、推理及中文场景使用不同模型优势。
OpenAI
OpenAI
Agent 推理
Claude
Claude
长文件处理
Gemini
Gemini
多模态应用
DeepSeek
DeepSeek
成本敏感任务
Qwen
Qwen
中文工作流
Llama
Llama
私有化部署
Mistral
Mistral
快速自动化
Azure
Azure AI
企业级管控
实际方案可以混合多个模型：例如用一个模型处理文件，另一个模型负责对话，再由业务规则控制审批与系统更新。
常见 AI 自动化用途
以下是企业在日常运营中应用 AI 自动化的常见方式，涵盖客户查询、文件处理以至内部审批。
客服聊天机器人
WhatsApp 查询自动化
FAQ 助理
发票及收据 OCR
身份证资料提取
支持工单分类
邮件分类
通话转录
内部知识助理
报告生成
数据清理
审批流程
AI 自动化适用场景
当团队需要反复处理查询、文件、记录、判断及跨系统交接，AI 自动化就最能发挥价值。
银行及金融服务
物业管理
客户服务团队
保安及对讲系统运营
零售及电子商务
教育及培训
医疗及社福服务
物流及后勤运营
实施流程
我们会先处理流程及控制要求，再选择 AI 模型或自动化工具。
评估
流程及数据检视
先检视现有流程、文件、系统、数据来源及人工瓶颈。
定义
自动化范围及人工控制
确认哪些任务可安全自动化、哪些需要审批，以及哪些应保留人工处理。
设计
AI 流程、提示词及集成设计
规划提示词、数据流、集成、角色、权限、回退处理及审计要求。
构建
应用及流程实现
开发 AI 应用、自动化流程、管理工具、API 及系统集成。
验证
准确度、边界情况及 UAT 测试
上线前测试准确度、隐私、审批路径、边界情况、用户验收及运营可靠性。
改进
监控及持续调整
上线后监控使用情况、检视输出、调整流程，并在流程成熟后扩展自动化。
AI 与智能系统
AI 与智能系统 | technine.io 香港技术伙伴
technine.io 构建实用 AI 助理、工作流自动化、文件处理、知识系统及保留人工审核的智能系统。
适合需要实用软件、AI、数据、流程或系统集成支持的业务团队。
常见应用场景
审视现有流程
规划可落地系统路线
构建或改善运营层
支持上线及后续采用
我们的工作方式
了解背景
定义范围
设计方案
构建系统
验证成效
支持采用
FAQ
常见问题
AI 与智能系统 通常适合什么情况？
当团队需要把分散工具、数据、流程或人工步骤整理成可持续运营的系统时，便适合先作评估。
technine.io 会如何开始？
我们会先了解业务目标、现有流程、用户、系统限制及时间表，再建议可执行的范围及下一步。
可以分阶段落地吗？
可以。我们通常会先处理最有价值或最高风险的部分，再按成效逐步扩展。
