行业资讯 · 2026-09-27
荷兰零售HEMA落地AI知识助手 破解内部知识分散痛点
本文分享荷兰百年零售企业HEMA解决内部知识分散、员工查信息效率低问题的实践，为企业AI化内部管理提供参考。
优秘智能观察：AI对企业效率的提升不止于前端获客，内部知识管理的数字化也是降本增效的重要场景，本次荷兰零售品牌HEMA的落地实践，为各行业企业内部知识AI化改造提供了可参考的样本。
企业内部知识管理的普遍痛点：跨门户找信息的效率损耗
成立已超百年的荷兰零售品牌HEMA在全球拥有750多家门店，其技术团队支撑着全公司的数字化转型。过去团队遇到的核心问题是：内部知识分散在不同的wiki、服务目录、IT门户中，员工找答案需要反复跳转多个平台，被业内戏称为「门户跳查」。
这类痛点在规模扩张的企业中普遍存在：当团队规模较小时，员工可以通过询问身边同事解决问题；当团队扩张后，「口口相传」的知识传递模式彻底失效，最终导致新员工入职周期拉长、同一个问题得到的答案不统一、员工频繁切换工具浪费大量工作时间。据HEMA测算，原本需要员工花一下午跨3-4个门户查找的答案，现在通过AI助手几秒就能得到结果。
解决方案选型：兼顾统一知识源与原生工具适配
HEMA最终选择了MCP（模型上下文协议）+Amazon Bedrock AgentCore的组合方案，核心满足两个核心需求：
- 统一知识源：把分散在各个系统的结构化服务目录、操作流程文档、API规范等内容整合为统一的可检索知识库，不需要员工再记忆不同内容的存放位置
- 不改变员工使用习惯：通过MCP协议把知识库能力接入员工日常使用的IDE、聊天工具、 Claude等应用中，不需要员工额外学习新的平台，降低落地阻力
同时方案兼顾了企业级安全要求，通过微软Entra ID做身份验证，严格匹配现有企业权限体系，保障内部数据安全。
落地路径：分步迭代降低试错成本
HEMA的AI助手HAL并没有追求一步到位，而是分为两个阶段推进：
第一阶段先推出独立的网页版聊天助手，优先导入高频查询的服务目录、操作手册等高价值内容，验证查询准确率和员工接受度；第二阶段验证可行后，再通过MCP协议把能力接入员工日常使用的各类办公工具，实现全场景覆盖。目前HAL已经从最初的开发者工具，升级为覆盖技术、产品、业务分析等多角色的通用内部助手，未来还将从只读的知识查询工具，升级为可直接执行操作的动作层工具。
优秘智能点评
内部知识分散、流程不透明、新员工上手慢是绝大多数成长型企业都会遇到的共性问题，AI知识助手是投入产出比极高的升级方向，不需要推翻现有IT架构，分步落地即可快速见效。
优秘智能聚焦企业AI经营工具的研发，旗下企业智脑、超级数字员工等产品可覆盖内部知识管理、营销全链路AI化等多个场景，有需求的企业主可前往官网umi6.com咨询了解。