演讲主题

确定性工作流与Agent协同：飞猪机票履约AI落地实践

机票履约中，AI生成的结果还需经过业务规则、系统状态与人工操作的承接，才能真正转化为实际处理。本分享从履约研发视角，围绕材料审核、规则执行与方案判断三类任务，结合病退审核、AI-SOP与履约智能助理三个落地案例，介绍AI能力如何分别通过识别服务、确定性工作流与Agent的形式接入现有系统与作业流程。重点讨论存量系统接入、业务语义对齐、异常处理与人工衔接等共性挑战，并区分服务调用成功、结果被采用与业务完成三个层次，呈现AI能力从可调用到真正进入作业的工程取舍。 大纲； 1. AI能力进入履约系统需要解决什么？ 以三类典型任务说明AI服务、工作流、Agent与领域系统的分工，明确接入现有流程的前提条件。 2. 病退审核：AI识别结果如何进入履约流程？ AI材料识别结果结合订单信息与业务规则形成审核结论，自动承接与异常转人工的策略与实践。 3. AI-SOP：可运行流程的交付如何从研发岗转向业务岗？ 业务主导定义与维护可运行工作流，研发只补工具并验收，版本执行、检查点与异常恢复机制。 4. 履约智能助理：Agent如何进入复杂业务场景的客服作业？ 上下文、知识与工具的组织方式，业务人员自主修订能力，结论与方案类任务的人工衔接差异。 5. 工程方法归纳与业务验证 横向比较三类方案的适用条件，归纳共性问题，明确能力边界与改进定位。 听众收益： 1. 获得面向行业任务的AI选型思路，理解识别服务、确定性工作流与Agent的适用条件，明确各类方案的能力边界。 2. 理解业务主导、研发支撑的协作方式，掌握将业务规则与经验转化为可维护系统能力的工程思路。 3. 建立面向实际作业的效果评价方法，识别从技术可用到业务完成之间的关键问题，并据此确定改进优先级。