#工单方案简介

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#1. 背景（Why）

#解决什么行业 / 岗位 / 管理问题

企业在日常运营中面临多种类型的服务请求：设备维修、IT支持、客户投诉、咨询建议等。这些请求来源分散（CRM系统、现场工程师、邮件、公开表单等），处理流程各异，缺乏统一的追踪和管理机制。

典型业务场景举例：

• 设备维修：售后团队处理设备报修，需记录设备序列号、故障代码、备件等专属信息
• IT 支持：IT 部门处理内部员工的密码重置、软件安装、网络故障等请求
• 客户投诉：客服团队处理多渠道客户投诉，部分客户情绪激动需要优先处理
• 客户自助：终端客户希望方便地提交服务请求并了解处理进度

#目标用户画像

#现有主流解决方式的痛点

• 成本高 / 定制慢：SaaS 工单系统价格高，定制开发周期长
• 系统割裂、数据孤岛：各类业务数据分散在不同系统，难以统一分析和决策
• 业务变化快，系统难以演进：业务需求变化时，系统难以快速调整
• 服务响应慢：请求在不同系统间流转，无法及时分派
• 过程不透明：客户无法追踪工单进度，频繁询问增加客服压力
• 质量难保障：缺乏 SLA 监控，超时和差评无法及时预警

#2. 参考产品与方案对标（Benchmark）

#市面主流产品

• SaaS：如 Salesforce、Zendesk、Odoo 等
• 定制系统 / 内部系统

#对标维度

• 功能覆盖
• 灵活性
• 可扩展性
• AI 使用方式

#NocoBase 方案的差异点

平台级优势：

• 配置化优先：从底层数据表，到业务类型、SLA、技能路由等通过配置管理
• 低代码快速搭建：比自研更快，比 SaaS 更灵活

传统系统做不到或成本极高的：

• AI 原生集成：借助 NocoBase 的 AI 插件，实现智能分类、辅助填单、知识推荐
• 所有设计可被用户复制：用户可以基于模板自行扩展
• T 型数据架构：主表 + 业务附表，新增业务类型只需添加附表

#3. 设计原则（Principles）

• 低认知成本
• 业务先于技术
• 可演进，而非一次性完工
• 配置优先，代码兜底
• 人与 AI 协同，而非 AI 替代人
• 所有设计都应可被用户复制

#4. 解决方案概览（Solution Overview）

#概要介绍

基于 NocoBase 低代码平台构建的通用工单中台，实现：

• 统一入口：多源接入，标准化处理
• 智能分发：AI 辅助分类，负载均衡分派
• 多态业务：核心主表 + 业务附表，灵活扩展
• 闭环反馈：SLA 监控、客户评价、差评闭环

#工单处理流程

多源接入 → 预处理/AI分析 → 智能分派 → 人工执行 → 反馈闭环
    ↓            ↓              ↓           ↓           ↓
 去重检查     意图识别        技能匹配    状态流转    满意度评价
             情绪分析        负载均衡    SLA监控     差评跟进
             自动回复        队列管理    评论沟通    数据归档

#核心模块列表

#核心界面展示

#5. AI 员工（AI Employee）

#AI 员工类型和场景

• 客服助理、销售助理、数据分析员、审核员
• 辅助人类，而非替代

#AI 员工价值量化

在该解决方案中，AI 员工可以：

#6. 亮点（Highlights）

#1. T 型数据架构

• 所有工单共享主表，统一流转逻辑
• 业务附表承载特有字段，灵活扩展
• 新增业务类型只需添加附表，不影响主流程

#2. 完整的工单生命周期

• 新建 → 分派 → 处理 → 挂起 → 解决 → 关闭
• 支持转交、退回、重新打开等复杂场景
• SLA 计时精确到挂起暂停

#3. 多渠道统一接入

• 公开表单、客户门户、API、邮件、客服代录
• 幂等性检查防止重复创建

#4. AI 原生集成

• 不是"加个 AI 按钮"，而是融入每个环节
• 意图识别、情绪分析、知识推荐、回复润色

#7. Roadmap（持续更新）

• 系统嵌入：支持将工单模块嵌入到 ERP、CRM 等不同业务系统中
• 工单互联：上下游系统工单接入与状态回调，实现跨系统工单协同
• AI 自动化：AI 员工嵌入工作流，支持后台自动运行，实现无人值守处理
• 多租户支持：通过多空间/多应用横向扩展，可分发给不同客服团队独立运营
• 知识库 RAG：自动对工单、客户、产品等全量数据进行向量化，实现智能检索与知识推荐
• 多语言支持：界面与内容支持多语种切换，满足跨国/跨地区团队协作需求