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Aisera

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  • 工具介绍:
    面向企业的Agentic AI平台:Copilot、语音机器人、AIOps,支持AI搜索、工作流编排与智能总结
  • 收录时间:
    2025-11-06
  • 社交媒体&邮箱:
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工具信息

什么是 Aisera

Aisera 是面向企业的 Agentic AI 平台,聚焦以自主智能体驱动的业务自动化与对话交互,帮助组织提升生产力、加速营收增长并降低运营成本。平台围绕多场景智能助手构建,包括 AI Copilot、Agent Assist、AI 语音机器人与 AIOps 运维智能,既能进行自然语言理解与知识检索,也能通过可编排的动作流在各类业务系统中直接执行操作。Aisera 提供 AI Search、AI Agents、Dynamic Action Flows、AI Agent Orchestration、Enterprise LLM、AI Workflow Builder 与生成式摘要等能力,将检索增强、智能体编排与流程自动化打通,覆盖从客户服务、IT 服务台到运营维护的全链条。通过统一的知识与工作流底座,Aisera 支持网页、聊天与语音等多渠道接入,在保证企业级安全与可控性的前提下,为员工与客户提供一致、可追踪、可衡量的智能体验。

Aisera主要功能

  • AI Copilot 与 Agent Assist:为员工与坐席提供实时建议、步骤指导与自动摘要,减少重复操作并提升处理一致性。
  • AI 语音机器人:支持电话/语音场景的自然对话、身份确认与任务办理,承接高频来电并与坐席无缝协作。
  • AI Search 与知识检索:以语义搜索与生成式回答整合企业知识库、文档与工单,提供可溯源的高质量答案。
  • Dynamic Action Flows:以可视化方式构建业务动作流,连接票务、监控、CRM 等系统,实现端到端自动化。
  • AI Agent Orchestration:编排多个智能体的分工协作,基于意图与上下文选择最佳策略与工具调用。
  • Enterprise LLM 策略:面向企业场景优化的模型治理与提示工程,结合检索增强与权限控制,提升准确性与合规性。
  • AIOps 运维智能:告警去噪、事件关联、根因定位与自动修复,缩短故障定位与恢复时间。
  • 生成式摘要与记录:自动生成对话、会议与工单摘要,结构化关键信息,便于知识沉淀与复用。

Aisera适用人群

适用于寻求以对话式与自动化方式提升效率的中大型组织,包括:IT 服务台与共享服务中心、客户服务与联络中心、SRE/运维与网络运营团队、销售与营收运营团队、市场与客户成功、HR 与财务共享、法务与采购等需要标准化流程与知识复用的部门,以及负责数字化转型与企业架构的管理者。

Aisera使用步骤

  1. 开通企业环境与权限,明确目标场景与关键指标(如自助率、处理时长、一次解决率)。
  2. 选择所需方案与模块(AI Copilot、Agent Assist、语音机器人、AIOps 等)。
  3. 连接数据源与业务系统,纳入知识库、文档、工单、监控与CRM等关键数据。
  4. 配置 AI Agents 与意图识别规则,设定知识检索范围与回答策略。
  5. 使用 AI Workflow Builder 设计 Dynamic Action Flows,定义跨系统的自动化步骤。
  6. 开通多渠道入口(网页、聊天、工单门户、语音电话),设置路由与升级策略。
  7. 进行沙箱测试与安全校验,优化提示词、同义词、槽位与权限。
  8. 灰度发布与监控,跟踪效果看板与反馈日志,持续迭代优化。
  9. 沉淀复用最佳实践,将高频流程模板化并推广到更多业务线。

Aisera行业案例

在企业 IT 服务台场景,Aisera 通过语义搜索与动作流自动处理密码重置、权限申请与设备报修,大幅提升自助率并降低工单量。在零售与电商客服,AI 语音机器人与聊天助手可完成订单查询、退换货进度与常见问题解答,复杂问题再智能转接坐席。在金融与保险领域,AI Copilot 为坐席实时检索政策条款并生成合规话术摘要,缩短平均处理时长。在 AIOps 场景,平台对监控告警进行去噪与聚类,辅助根因定位并触发自动化修复脚本,提升可用性与稳定性。对于 SaaS 型企业,销售与客户成功团队可用 Copilot 自动整理会议纪要、更新系统记录并输出后续跟进清单。

Aisera收费模式

采用企业订阅与模块化授权的方式,通常按功能模块、使用规模(如坐席/用户数、请求量或语音通话分钟等)与服务级别计费;支持根据合规与集成复杂度提供定制报价。部分场景可先进行概念验证或试点评估,具体价格与试用政策以官方沟通为准。

Aisera优点和缺点

优点:

  • 以智能体为核心的全链路自动化,覆盖文本与语音多渠道。
  • 强大的工作流与动作流编排,能在多系统间直接执行任务。
  • 结合语义搜索与生成式回答,提供可溯源、高一致性的知识服务。
  • 企业级模型治理与安全策略,便于合规与权限控制。
  • 模块化架构,适配 IT、客服、运维与营收等多种场景。

缺点:

  • 前期集成与知识治理需要投入,流程沉淀质量影响效果。
  • 在专业术语密集或噪声数据场景,意图识别与语音识别需持续调优。
  • 偏向企业级的方案与交付模式,对中小团队可能门槛较高。
  • 跨系统自动化带来变更管理与权限配置的复杂度。

Aisera热门问题

  • 与传统聊天机器人相比有何不同?

    Aisera 以智能体驱动,除对话问答外可编排并执行跨系统动作流,结合企业级 LLM、语义检索与工具调用,实现从理解到办理的闭环自动化。

  • 如何对接现有系统与数据?

    通过连接器、API 与文件同步接入知识库、票务、监控、CRM 与协作平台,并在平台内完成字段映射、权限与数据范围配置。

  • 需要自建大模型吗?

    无需自建即可使用平台提供的企业级模型策略与检索增强能力;具体模型选择与治理方案可按合规与场景要求配置。

  • 支持哪些使用渠道?

    支持网页与聊天入口、工单门户、电子邮件以及语音电话场景,并通过统一编排保障一致体验与可追踪性。

  • 怎样评估上线效果?

    常用指标包括自助解决率、平均处理时长、一次解决率、告警噪声降低、坐席生产力与客户满意度等,并结合业务目标设定阈值持续优化。

  • 数据与安全如何保障?

    通过权限与角色控制、审计与日志留存、数据隔离与脱敏等治理机制,并与企业安全策略和合规流程协同落地。

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