上海一家区域头部船舶供应链企业，全年询盘约 15–20 亿元，30 人的报价团队只能承接其中约四分之一。我们保留原有报价流程，让 Agent 接过解析、匹配与核价，人只做最后的判断。
企业约 100 名员工，其中约 30 人专职报价，服务上海、青岛、舟山等港口的船舶补给。市场需求一直在，但每多接一份询单，就要多占用一个熟练报价员的时间。
我们和报价员一起拆解真实订单后发现：瓶颈不在业务流程本身，而在流程之间的信息搬运。旧系统承载了数据，把数据串起来的工作却全部由人完成，判断和搬运长期混在一起。
| 环节 | 改造前的工作内容 | 性质 |
|---|---|---|
| 读取询单 | 逐份阅读邮件与 PDF，手工提取需求 | 重复执行 |
| 匹配物料 | 在 4 万+ SKU 中检索，处理名称和描述差异 | 重复执行 |
| 查询库存 | 跨表格与仓库系统查询可用库存 | 重复执行 |
| 核对价格 | 比对供应商外采价格，计算报价 | 重复执行 |
| 审核报价 | 检查报价合理性，处理特殊订单 | 经验判断 |
把 8 份执行交给 Agent，把 2 份判断留给人。
我们没有推翻企业的业务流程，也没有让员工“多用一个 AI 工具”。询单仍然要被理解，物料仍然要匹配，价格仍然要核对，报价仍然要审核，变的是每一步由谁来做。
在轻量化 PaaS 上打通邮件、PDF、仓库系统与 SKU 数据，形成 Agent 可调用的标准资产库。
多个 Agent 分别负责询盘解析、SKU 语义匹配、库存查询与核价，自动生成待审核报价。
报价员专注最终审核和特殊订单，AI 的输出进入企业既有的审核环节。
| 环节 | 改造前 | 改造后 |
|---|---|---|
| 读取询单 | 人工阅读邮件和 PDF | AGENT 解析并结构化需求 |
| 匹配物料 | 人工在 SKU 库中检索 | AGENT 语义匹配商品数据 |
| 库存与核价 | 人工跨系统查询比对 | AGENT 自动查询与核对 |
| 形成报价 | 人工整理数据组织报价 | AGENT 生成报价草稿 |
| 审核与例外 | 人工经验判断 | 人工 审核、处理特殊订单 |
报价 Agent 用到的数据、流程与审核，都构建在有信云 AI+PaaS 平台上。米纳斯负责把报价任务拆清楚、把 Agent 设计好；有信云提供平台与云服务。对企业来说，系统不依赖某个人或某段代码，业务变了也能持续迭代。
邮件、PDF、仓库系统与 4 万+ SKU 数据统一建模，成为 Agent 可调用的标准资产库。
解析、匹配、核价的结果以报价草稿进入既有审核环节，由报价员确认后发出。
业务规则调整时，在平台上修改数据对象与流程配置即可，不必推倒重写。
AI 负责快，平台负责稳：在规范的底座上用 AI，系统才能被维护、被审计、被复制。
处理能力与人数之间的线性关系被打破。新增询盘对应的是算力调用，而不是新增人手。
从解析、匹配、核价到审核，转为只做审核与特殊订单。
项目方口径，与人数降幅（约 77%）为不同指标。
7 名审核人员配合 Agent，按处理能力测算可覆盖全量询盘。
这不是让员工多用一个 AI 工具，而是把企业最堵的报价闭环拆开：Agent 负责解析、匹配、核价和生成报价，人只保留最终判断。MINAS / FDE 项目复盘
先弄清该改哪一段，再把 AI 做进业务。
先选一个值得改的流程，再谈全面转型。
