行业资讯 · 2026-09-27
Aderant基于亚马逊Nova搭建智能工单分拣系统 降本提效显著
本文分享法律科技服务商Aderant搭建AI智能工单分拣系统的落地实践，拆解AI优化运营流程的路径，为企业降本增效提供参考。
优秘智能观察：全球法律行业管理软件服务商Aderant的AI工单分拣实践，为各行业企业解决运营类重复性工作耗人耗时的共性问题，提供了可参考的落地路径。
企业运营的共性痛点：重复性工单处理挤占核心产能
Aderant是面向法律行业的全球业务管理软件服务商，其38人的SierraOps团队要为全球268个客户环境提供运维支持，每周需处理34-40张支持工单。在上线AI系统前，每张工单需要15-25分钟的人工调研才能进入实际解决环节，工程师需要手动核实客户信息、匹配负责团队、检索历史工单与解决方案，不仅占用大量核心产能，还存在错派工单、新人上手需资深员工带教等额外成本。
落地路径：带人工兜底的AI工单分拣系统
Aderant基于亚马逊Nova Lite大模型，通过亚马逊Bedrock接入能力搭建了带人工安全兜底的智能工单分析系统，整套流程分为5个环节：
- 识别：工作日每小时定时从工单系统拉取未分配工单
- 信息补全：从内部知识库、客户信息库、历史工单库调取对应上下文数据
- 分类派单：大模型基于全量信息给出结构化分类结果与派单建议
- 自动执行：高置信度结果直接自动派单、通知对应负责人，常规可解决问题自动推送解决方案
- 迭代优化：低置信度结果转人工审核，运营数据每周复盘反哺优化模型逻辑
落地效果：低成本实现运营效率提升
上线首2.5周的运营数据显示，这套系统共处理109张工单，派单准确率约96%，每周可节省8-14小时的工程师工时，而系统月运营总成本不到30美元，大模型推理成本每月不到1美元。节省下来的人力可投入到复杂问题排查、产品迭代、主动运维等更具价值的核心工作中。
优秘智能给企业主的启示
这类AI承担重复性流程工作的场景，在各行业企业的运营、客服、营销等岗位中普遍存在。企业推进AI化转型不需要追求一步到位的大而全方案，从单个高频、低复杂度的场景切入，搭配人工兜底机制，就能快速拿到降本增效的结果。
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