青橙數科第一個真正落地的 AI 小專案，來自一家連鎖洗衣店。
客戶叫潔雲洗護，在江城有六家門店，老闆姓馬，四十多歲，講話很快，像嘴裡也裝了一個進度條。馬老闆來公司那天，穿一件淺藍色襯衫，夾著一個黑皮包，一坐下就把問題講得明明白白。
“我們門店客服太忙。”他說，“顧客天天問衣服能不能洗、多久能取、皮衣怎麼保養、羽絨服多少錢、染色了咋辦。小姑娘們回訊息回到手抽筋，還老回錯。你們這個 AI，能不能先幫我們答一部分？”
錢總聽完，眼睛亮得像看見了宣傳冊封面。
“完全可以。AI 客服就是現在非常成熟的應用方向。”
林凡坐在會議室角落，心裡自動把“完全”兩個字劃掉，把“成熟”兩個字打上問號。
趙哥比較穩，問了一堆細節：客服渠道有哪些，常見問題多少，價格表是否固定，特殊衣物怎麼判斷，投訴問題誰處理。馬老闆帶來一個資料夾，裡面有門店價格表、洗護注意事項、員工培訓手冊，還有客服聊天記錄截圖。
資料不算少，但亂。
有些價格表是去年的，有些話術是店長自己總結的，有些規則互相打架。比如一份手冊說羊絨大衣建議乾洗，另一份聊天截圖裡客服說“可以水洗但風險自擔”。馬老闆自己看了也頭疼。
“所以我才想弄 AI。”他說，“讓它統一。”
趙哥看向林凡。
“你前段時間整理過工具清單，這個你先跟一下。”
林凡愣了一下。
他入職才沒多久，平時做的都是小需求和邊角料。突然讓他跟客戶專案，雖然只是輔助，也讓他後背發緊。
錢總倒是很滿意這種安排。
“年輕人懂 AI，讓林凡試試。我們也要培養內部 AI 應用人才。”
林凡心想，帽子來得太快，脖子還沒準備好。
專案目標聽起來簡單：做一個洗衣店 AI 客服知識庫，讓顧客在公眾號裡提問時，系統先自動回答常見問題，答不了再轉人工。預算不高，週期兩週。
真實幹起來，第一天就卡住了。
AI 客服不是接一個模型就能用。它要先吃“知識”，而一些知識必須清楚、統一、可檢索。潔雲洗護的資料像一鍋煮久了的面，價格、規則、員工經驗和老闆口頭承諾黏在一起，先得一點點拆開。
林凡、王啟和潔雲那邊的客服主管小羅拉了一個工作群。
小羅二十七八歲，聲音有點啞。她說自己每天要帶三個客服，最忙時同時回十幾個顧客，看到“親，在嗎”三個字就想原地關機。
林凡讓她把高頻問題整理出來。
小羅發來一個表格，裡面一百多條。
羽絨服多久能洗好？
皮衣能不能水洗？
衣服染色能不能恢復？
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