上周客户临时发来500份历史合同，让我整理里面的客户类型、合同金额、服务周期和常见需求。原本这个事情交给人工处理，至少需要一个人整理半天甚至一天。但客户第二天上午就要结果，我只能临时测试一下，现在的AI到底能不能处理这种真实工作。我先把合同按照类型拆分，然后分别测试了3种方案。第一个方案是直接把合同丢给大模型分析。优点很明显，理解合同内容很快，能够提取关键字段，比如甲方名称、金额、付款方式。但是问题也很明显，面对大量文件时，上下文限制比较明显，而且输出格式容易不统一。第二个方案是让AI配合代码处理。先用Python批量读取合同文件，再让模型负责理解内容。这个方案速度最快，因为机器负责重复工作，AI负责判断和总结。最后500份合同基本可以自动完成分类和信息提取。第三个方案是使用带知识库能力的AI工具。它对于长期积累的企业资料比较友好，比如查询“过去三年哪些客户购买过某类服务”，效率会更高。但前期整理资料和搭建知识库，需要额外投入时间。这次测试下来，我发现一个问题：很多人问AI能不能替代人工，但实际工作中，更重要的问题是：哪些环节适合交给AI？如果只是让AI写总结，价值有限。但如果把一个完整流程拆开：文件整理 → 信息提取 → 分类判断 → 生成结果。AI真正能帮你省下大量重复劳动。现在很多企业做AI应用，最大的误区就是先找模型。实际上应该先找：每天有哪些事情，占用了大量人工时间。这些地方，才是AI最容易产生价值的地方。以后再遇到类似任务，我不会先问“哪个模型最强”。我会先拆流程，再决定哪个环节交给AI，哪个环节保留人工判断。大家平时工作中，有没有哪些重复任务最想交给AI？
发布于 河南
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