企业 AI 应用

Commexa 工业询价与报价

服务 8 名报价销售、2 名技术选品人员,帮助整理邮件、微信与采购清单中的商品需求,经候选比较和人工审核形成待审批报价草稿。

工作台与交互演示在本地运行,暂未开放在线访问;公开作品集展示实际页面截图、业务流程与项目成果。

用户问题

访谈 6 名销售、2 名技术人员,观察 30 份历史询价:客户俗称、错拼与厂家型号难以匹配目录;同型号多内部编码反复核对;漏行、漏数量与报价审批版次容易混淆。

据此优先设计逐行结构化、目录候选比较、例外分流与版本约束。

我的职责与协作

项目由 2 人核心团队协作推进。

负责需求、流程、方案取舍、页面交互、评测口径与业务验收;参与 RFQ 字段与 JSON Schema、DeepSeek 抽取接入、React 选品复核工作台和评测脚本三项实现。

开发者主要负责工程实现、检索与 ERP 联调、持久化、权限、并发和异常恢复;接口契约与端到端联调共同推进。

业务流程与人工边界

围绕询价接入、需求结构化、商品检索、人工复核、报价审批与 ERP 交接设计工作流程。

保留需求原文与候选依据,区分客户澄清、内部编码核对和目录资料核对;员工确认商品、数量与商业条件后,再推进报价。

产品方案与取舍

  • 完整型号精确召回,口语描述补充词项与向量召回,再重排和证据复核。
  • 多内部 SKU 与目录缺资料转内部核对;只有影响选型、客户能够回答的信息才发起澄清。
  • 员工确认商品和数量,价格来自权威业务来源;报价改版重校审批,模型不能自行发送或下单。

结果与迭代

10 名员工连续试用 4 周,共处理 240 份询价;另对 120 份询价、600 行需求进行逐行审计。

  • 30 份询价平均处理耗时由 60 分钟降至 32 分钟,下降约 46.7%,包含人工审核与纠错。
  • 提取无需修改 552/600;唯一推荐覆盖 420/600;推荐经人工审核原样采用 399/420。
  • 8 周内 300 份有效询价中,240 份完成审核并形成报价草稿,处理完成率为 80%。
查看完整验收记录、审计与统计口径

验收与失败迭代

按销售、技术、审批和管理员分别验收,覆盖多商品附件、缺数量、禁止替代、无匹配、ERP 断线、重复提交与旧版本操作,检查数据保存和实际业务状态。

依反馈迭代待处理队列、核对原因与版本提示;引用校验失败的 9 份保存输出,修复后离线回放 9/9 通过,原完整任务未全量重跑。

真实员工试用与逐行审计

10 名员工连续试用 4 周,共处理 240 份询价;从中审计 120 份询价、600 行需求。

  • 提取无需修改:552/600,92%;48 行需修改,其中数量或单位 20 行,描述或规格 18 行,漏拆或合并 10 行。
  • 唯一推荐覆盖:420/600,70%;其余进入内部核对、客户澄清或无匹配。
  • 推荐经人工审核原样采用:399/420,95%;21 行被更换,更换原因分别记录。该指标不是无监督准确率。

人工与平台辅助总耗时对照

选择 30 份含附件、每份 10–15 行商品的工业电气询价。计时从打开询价到完成审核并保存待审批报价草稿,包含模型等待与人工操作。

  • 阅读与整理附件:12→5 分钟;整理需求、数量与单位:8→2 分钟。
  • 检索商品与核对规格:25→10 分钟;人工审核与纠错:8→9 分钟。
  • 核价、检查条款与保存:7→6 分钟。
  • 平均总耗时:60→32 分钟,每份节省 28 分钟,下降约 46.7%。

不包含客户补资料、供应商回价与主管审批等待。节省主要来自资料整理和商品查找,人工复核保留。

8 周来询处理完成率

去重并排除非询价消息,共 300 份有效询价,240 份完成审核并形成可提交审批的报价草稿,完成率为 80%。

另 60 份尚未完成:22 份等待客户参数,23 份等待供应商资料或回价,15 份等待复杂技术方案评审,按主要原因分类,不重复计数。

该完成率不等同于模型准确率、采用率或成交率。4 周试用和 8 周来询统计分别报告,具体起止日期待补充。

开发实现与协作边界

参与 RFQ 字段与 JSON Schema、DeepSeek 抽取接入、React 复核页面及评测脚本实现;通过原文与结构化结果、候选与采用接口组织用户操作。检索底层、任务持久化、权限并发和 ERP 适配主要由另一位开发者承担,接口与端到端联调共同完成。

工具:React / TypeScript、DeepSeek、JSON Schema、Python 评测脚本。