【标杆客户项目展示】Shiko AI 针对华东某头部人力资源与招聘派遣客户的真实业务痛点，为其量身定制研发 Helen 智能招聘与线索分发中枢。基于 FastAPI 大脑与 Next.js 15+ CRM，融合 RPA 全自动跨平台巡检、LLM 9大关键事实提取及 PostgreSQL RLS 物理级隔离，助客户将高意向线索转化率提升 42%。
01 客户背景与痛点：海量简历与多平台碎片化的“三重失血”
本期展示项目客户为华东地区一家年服务数十万求职者的大型人力资源与劳务派遣集团。客户在多个主流招聘平台开设了数百个招募账号，日常面临着极其严峻的运营瓶颈：
一是晚间与节假日响应滞后：求职者通常在夜晚或周末高频投递咨询，人工客服下班导致大量意向求职者在 3 分钟内得不到回复而转投竞品，夜间意向流失率高达 60% 以上；
二是人工初筛跟进慢且标准不一：每天面对上万条碎片化私信，人工业务员来回打字询问基本信息，不仅耗费巨大人力，更经常遗漏到岗时间、持有证书等硬性筛选指标；
三是销售飞单与内部抢单冲突：缺乏精细化权限隔离与智能分单机制，业务员之间偶发客户资产归属争议。
02 Shiko AI 定制研发架构：三层高可用工业级中枢
针对客户业务特征，Shiko AI 研发团队为其定制了“底层自动化抓取 + 中台智能理解提取 + 前台响应式工作大盘”的闭环系统：
1. RPA 智能巡检抓取中枢：基于无头浏览器与自动化调度，毫秒级轮询客户授权的各大招聘平台，侦测新消息并即时触发多轮结构化应答。
2. FastAPI 语义解析大脑：集成针对蓝领与白领用工场景专项微调的轻量化 LLM，在 3-5 轮对话内精准提取 9 项关键业务事实（姓名、年龄、意向工种、联系方式、工作经验、期望薪资、期望地区、到岗时间、技能证书）。
3. Next.js 15+ 现代响应式 CRM：为客户业务员与管理层定制的看板大盘，支持线索状态拖拽流转、超时预警、公共抢单池与实时业绩战报。
- ✦ 9大业务事实秒级入库：结合正则与大模型语义抽取，结构化准确率达到 98.6%，自动生成候选人标准画像。
- ✦ PostgreSQL RLS 物理级权限隔离：在数据库层面严格限制业务员仅可查看本组或领取的线索，彻底杜绝飞单与客户隐私外泄。
- ✦ 动态抢单与公海流转算法：高意向线索触发全员弹窗抢单，领取后 30 分钟内未完成初联自动退回公海池，盘活每一条商机。
03 项目交付成效：业务员人均产出翻倍，线索转化跃升 42%
项目完成验收并全面投产后，Helen 智能招聘系统在客户集团内部取得了瞩目的量化成果：
上线首月，系统累计自动接管全平台咨询 32,000 余次，夜间与节假日线索响应时效由原先的“次日处理”压缩至 5 秒以内，直接助力夜间意向捕获率提升 140%；
业务员彻底告别了繁琐的基础信息盘问，精力 100% 聚焦于高意向候选人的深度沟通与签约交付。整个人力资源集团的意向综合转化率提升 42%，单月新增招募交付规模超百万元。