客户FAQ话术
面向意向客户（尤其是上市公司/大型企业）的常见问题与标准应答话术。 原则：展示产品价值、商业化包装、不泄露技术实现、保留神秘感。
一、产品定位
Q：清海到底是什么产品？
清海是一个具备组织认知能力的 AI 同事。它不是一个工具面板，不是一个问答机器人，而是一个能认识公司每一个人、记得跟每个人说过什么、知道每个人在忙什么的 AI。
市面上大部分企业 AI 产品是"工具型"——员工去找工具，用完就走。清海不同，它就像公司来了一个超级新同事，只是这个同事碰巧认识公司所有人，记忆力还特别好。
Q：和市面上的企业 AI 助手有什么区别？
一句话：别家是给员工装了个 AI 工具，我们是给公司加了一个超级同事。
核心差异在于"组织认知"——清海不只是能回答问题，它理解你的组织结构、知道每个人的角色和关注点，能够根据不同人的身份和场景，用不同的方式沟通。我们内部叫这个"千人千面"。
Q：千人千面怎么理解？
举个例子：一线开发问"项目进展怎么样"，清海会告诉他手上具体哪个任务卡住了；部门总监问同样的问题，清海会用数据汇报整体完成率和风险点；CEO 问同样的话，清海只说关键结论和需要关注的异常。
不是给不同角色开不同的功能面板，而是 AI 对每个人有不同的认知，自然地用不同方式沟通——就像一个真正了解公司的资深员工那样。
Q：清海适合什么样的企业？
清海最适合 20-500 人规模、部门协作频繁、信息流通效率是痛点 的企业。特别是以下几类：
- 科技公司：研发团队多、工具链复杂（GitLab/Jira/飞书），信息散落在各系统
- 快速成长期企业：人员增长快，管理层难以掌握全局
- 集团化企业：子公司/事业部多，跨部门信息断层严重
- 上市公司：对数据安全、合规有高要求，需要私有化部署
本质上，只要你的企业存在"管理者花大量时间了解情况"的问题，清海就能帮上忙。
二、核心能力
Q：清海具体能做什么？
四个阶段能力，层层递进：
阶段 能力 价值 能认识 自动对接组织架构，识别每个人的身份和汇报关系 AI 知道在和谁说话 能记住 记住跟每个人的对话，认知随时间自然生长 越用越懂你，不需要重复交代背景 能观察 对接内部系统（代码/日历/任务/文档），感知工作状态 不用你说，AI 也知道你在忙什么 能主动 异常提醒、进度跟踪、按组织层级升级汇报 关键信息不遗漏，不过度打扰 我们是场景化交付，不搞大而全，一个业务场景一个闭环，先跑通价值再扩展。
Q：具体有哪些业务场景？
目前已跑通和正在落地的场景包括：
- 组织架构智能识别 — 自动同步飞书/钉钉组织架构，AI 自动认识每个人
- 研发管理 — 代码提交、MR 审核、CI/CD 流水线状态的智能汇总与异常预警
- 日程协调 — 会议安排、时间冲突检测、空闲时间查询
- 任务追踪 — 待办查询、逾期提醒、按汇报线升级
- 企业知识库 — 基于内部文档的智能问答，制度查询、流程引导
- 会议纪要 — 会议录音自动转写，AI 生成结构化纪要和 Action Items
每个场景独立可用，不需要全部上线才能体验价值。
Q：能举一个具体的使用场景吗？
场景：周一早上，技术总监想了解项目情况
总监在飞书发一句"这周项目情况怎么样"，清海 30 秒内返回：
- 上周代码提交 147 次，核心项目提交活跃
- 3 个 MR 超过 48 小时未审核，建议关注
- CI 流水线成功率 94%，有 2 次失败发生在 XX 模块
- 本周有 5 个任务到期，其中 2 个存在风险
总监不需要打开 GitLab 挨个翻，不需要拉人开会问进展——一句话拿到决策级信息。
Q：清海能代替哪些现有工具或流程？
清海不是替代工具，而是把散落在各工具里的信息聚合起来，按人、按角色、按场景推送。
具体能优化的流程包括：
- 每日站会/周会中"信息同步"的部分 → AI 提前汇总，会议聚焦决策
- 管理者在多个系统间切换查看进度 → 一句话问清海
- 新员工反复问 HR 同一批问题（考勤、报销、制度）→ 清海 24 小时秒答
- 异常事件的发现和上报 → AI 主动监测、按层级推送
Q：清海的"主动能力"是什么意思？
大部分 AI 产品是被动的——你问它才答。清海不一样，它会在合适的时机主动找你。
举几个例子：
- 有人连续 3 天任务逾期，清海会主动关心是不是卡在什么地方
- CI 流水线突然失败，清海主动通知相关开发
- 有个 MR 超时没人审核，清海提醒审核人
- 部门本周完成率明显下降，清海在总监下次问起时主动提及
关键是：清海有防打扰机制，不会像机器人一样狂发通知。它会判断这件事够不够重要、对方现在方不方便、这条通知有没有意义，才决定要不要发。
三、技术与安全
Q：底层用的什么大模型？
我们的核心竞争力不在模型层，而在模型之上的组织认知引擎和上下文工程。
大模型是能力底座，我们对接全球顶级的模型能力，并且架构支持多模型切换和热更新。但市面上谁都能调模型 API，真正的壁垒在于：如何在有限的上下文窗口内，让 AI 精准"想起"跟你相关的一切——这背后是一整套认知建模和信息检索技术。
Q：数据安全怎么保证？我们是上市公司，合规要求很严。
数据安全是清海的架构级设计，不是事后补的功能。三个层面：
层面 机制 数据隔离 每位员工的对话记录完全隔离，管理层无法查看原始聊天内容，CEO 也看不到 认知脱敏 AI 可以形成判断（"某同事最近状态不太好"），但绝不向任何人透露原始对话内容 私有化部署 所有数据留在客户自己的环境，不出内网，符合上市公司信息安全和合规要求 此外，员工有知情权和遗忘权：可以问清海"你对我了解什么"，也可以要求"忘掉某些事"。隐私不是功能，是产品红线。
Q：支持私有化部署吗？成本如何？
完全支持。我们的架构天然为私有化设计，数据库、向量引擎、AI 推理服务全部可以部署在客户自有环境。
私有化部署的硬件需求很轻量，不需要 GPU 集群。具体配置和成本会根据企业规模和接入场景定制，通常远低于自建团队研发的成本。
Q：对接我们现有系统复杂吗？需要改造吗？
不需要改造现有系统。清海通过标准 API 对接，对你的系统是"只读"的——读取数据但不修改任何东西。
我们设计了标准化的数据源接入框架，主流企业系统的对接方案都是成熟的：
系统 对接方式 周期 飞书 / 钉钉 / 企业微信 官方 API + Bot 3-5 天 GitLab / GitHub / Jira REST API 3-5 天 自建系统 标准 Webhook 或 API 适配 1-2 周 渐进式接入——先接一个看效果，满意了再接下一个，没有一刀切的大改造。
Q：如果 AI 回答错了怎么办？有没有风控机制？
清海内置了分级风控机制，对每条输出做实时评估：
风险等级 处理策略 无风险 直接发送给用户 低风险 发送，但内部记录备查 高风险 拦截，升级给管理员审核后再发送 极高风险 拦截并立即通知管理员 涉及敏感信息（薪资、人事变动、商业机密等）的内容，清海会自动识别并走审核流程，而不是直接回答。这在上市公司环境中尤其重要。
Q：AI 会不会泄露公司内部信息？
不会。清海有严格的信息边界控制：
- 对外部人员完全不可用（没有通过身份验证的人无法与清海对话）
- 对内部人员按组织架构做信息范围隔离（你只能问到你职责范围内的信息）
- AI 的认知是分层的，不会把 A 部门的敏感信息透露给 B 部门
- 所有对话都在内网环境完成，不经过公网
四、竞品对比
Q：跟飞书/钉钉自带的 AI 有什么区别？
飞书和钉钉的 AI 是平台级通用能力——帮你总结文档、写邮件、做 PPT，本质是效率工具。
清海解决的是完全不同的问题：
维度 飞书/钉钉 AI 清海 定位 效率工具 组织认知 AI 是否认识人 不认识，每次对话独立 认识每个人，有持续认知 是否跨平台 绑定单一平台 跨平台统一（飞书+钉钉+企微+TG） 主动能力 无 异常预警、主动提醒、升级汇报 信息聚合 仅限平台内数据 跨系统聚合（代码+日历+任务+文档）
Q：跟 ChatGPT/Claude 企业版有什么区别？
ChatGPT Enterprise 和 Claude 企业版是优秀的通用 AI 对话平台，但它们不认识你的人、不了解你的组织、不知道谁在做什么。
清海的核心差异就三个字：认识人。它对公司每个人有持续积累的认知，能根据组织关系做信息路由和升级决策。这不是在通用 AI 上套一层壳能做到的——背后需要完整的组织认知建模和上下文工程体系。
Q：跟企业知识库/RAG 方案有什么区别？
知识库/RAG 解决的是"从文档中找答案"的问题，是清海能力体系中的一个子集。
清海不仅能做知识问答，更重要的是它理解"谁在问"和"为什么问"：
- 新员工问"请假怎么请"→ 清海会给详细的步骤引导
- 老员工问同样的问题 → 清海直接给链接，不啰嗦
- HR 问"最近有多少人问过请假制度"→ 清海能汇总趋势
知识库是静态的，清海是动态的、有认知的。
五、商业模式
Q：怎么收费？
我们目前以年度订阅 + 私有化部署服务费的模式为主，按企业规模和接入场景数量阶梯定价。
不做按 API 调用量收费——那种模式会让客户在使用时有心理负担，不利于产品价值的发挥。我们希望客户放心用、多用。
具体方案需要根据贵公司的规模和需求定制，建议安排一次需求沟通后出正式报价。
Q：ROI 怎么衡量？
三个维度，都可以量化：
维度 衡量方式 预期效果 管理效率 中层管理者"了解情况"的时间 减少 60% 以上 信息流通 问题从发现到决策的平均链路 缩短 50% 风险预警 异常事件的发现时效 从"事后追溯"到"实时感知" 上线后我们会和贵公司一起定义具体衡量指标，按月复盘效果。
Q：有没有成功案例？
我们目前处于定向合作阶段，不走 SaaS 规模化路线。每个客户都是深度服务，确保跑通价值。
现有合作伙伴涵盖科技公司和互联网企业，在研发管理和组织协同场景取得了明显效果。具体案例涉及客户信息，签署 NDA 后可以详细交流。
Q：你们团队什么背景？
核心团队来自一线科技公司，在 AI 产品化、企业级架构、大模型应用 方面有深厚积累。
我们不是一个"套壳"团队——从认知引擎、上下文工程到风控机制，全部自研。产品的竞争力在于技术深度和产品理解，而非团队规模。
六、落地与实施
Q：上线周期多长？
标准落地流程：
阶段 周期 交付物 需求对接 + 环境准备 3-5 天 接入方案、权限清单 系统对接 + 组织架构导入 5-7 天 AI 认识每个人 首个场景内测 3-5 天 核心用户可体验 调优 + 全员推广 5-7 天 全员可用 2-4 周跑通第一个场景，不搞大而全的项目制交付。
Q：需要我们 IT 部门投入多少？
非常轻量。初期需要 IT 协助 2 件事：
- 开通系统 API 对接权限（如飞书管理员授权）
- 准备私有化部署的服务器环境（我们提供配置清单）
日常运维接近零——清海是自运行的，有问题会自动告警。不需要专人维护。
Q：员工会不会排斥？觉得被 AI 监控？
这是我们产品设计的第一优先级，两个核心设计保证这一点：
- 完全透明 — 员工清楚知道在和 AI 对话，不伪装、不偷偷收集。所有交互是主动发起的
- 隐私红线 — 聊天原文绝不暴露给任何人（包括管理层和老板），员工有知情权和遗忘权
实际落地的体验是：员工从"好奇"到"依赖"大概只需要一周。因为清海真的能帮他们省时间、解决问题，而不是增加负担。
Q：如果试了效果不好怎么办？
我们对产品有信心，所以可以给出两周 POC 的承诺：选一个痛点场景，快速跑通，用效果说话。
POC 期间如果没有达到预期效果，不收取任何费用。我们不靠合同锁客户，靠的是产品本身的价值。
Q：后续升级和维护怎么安排？
签约客户享受持续的产品迭代和技术支持：
- 新场景上线：按需求优先级排期，通常 1-2 周交付一个新场景
- Bug 修复：工作日 4 小时响应
- 模型升级：全球大模型能力迭代时，清海同步更新，客户无感知
- 定期复盘：每月一次效果复盘，持续优化
七、深度追问应对话术
当客户追问技术细节、想了解更多底层实现时，用以下话术保持神秘感的同时不失专业。
| 客户追问 | 标准回答 |
|---|---|
| 具体用什么模型/架构？ | "我们有自研的组织认知引擎和上下文工程体系，模型层会持续迭代升级。核心竞争力不在某个模型，而在组织认知的建模和应用层。" |
| 代码怎么实现的？ | "涉及核心技术不便展开。可以安排技术团队做架构级交流，签署 NDA 后深入探讨。" |
| 能看后台或源码吗？ | "私有化客户我们提供架构白皮书和安全审计报告。源码级开放在深度合作框架下讨论。" |
| 数据具体怎么存储？ | "私有化方案下，所有数据在客户环境内。数据架构在技术方案阶段详细说明。" |
| 你们团队几个人？ | "精锐团队，核心成员均有头部科技公司 AI 产品经验。产品竞争力在于技术深度，而非团队规模。" |
| AI 会不会产生幻觉/编造信息？ | "我们有多层校验机制，包括知识溯源、置信度评估和分级风控。对关键信息，清海会标注信息来源，不确定时会明确告知。" |
| 你们拿了融资吗？ | "我们目前专注产品打磨和定向合作，暂不方便透露资本层面的信息。" |
| 能对接我们的 XX 系统吗？ | "我们的数据源接入框架是标准化的，主流系统都有成熟方案。具体的对接评估可以在需求沟通时确认。" |
| 跟 XX 竞品比有什么优势？ | "每个产品定位不同，建议安排一次产品演示，直观感受差异。清海的核心差异在于组织认知——这不是功能层面的比较，而是产品范式的不同。" |
八、促成合作的关键话术
适用于对话即将结束、需要推进下一步时：
- "建议先做一个两周 POC，选一个最痛的场景，免费跑通给你们看效果。效果好再谈合作。"
- "我们目前只做定向合作，每个客户深度服务，不是 SaaS 走量的模式。名额有限。"
- "上市公司最关心的数据安全和合规，我们架构设计第一天就考虑了，这一块可以做到行业最严。"
- "清海不是替代人，是让优秀管理者的效率放大 10 倍。最终决策还是人做的。"
- "你们现在团队多少人？我先评估一下场景匹配度，出一份初步方案给你参考。"
- "可以先约一次线上演示，20 分钟就能看到实际效果。"