政策问答、简历初筛、面试纪要三类场景里，先做政策问答：高频、有标准答案、错了能拦住。简历初筛只做硬条件淘汰，评价结论留给人；面试纪要先固定字段模板再上转写。三条排序标准与各场景边界见正文。
先做高频、有标准答案、答错了能在下个环节拦住的场景。政策问答、简历初筛、面试纪要三类里，政策问答三条全占，通常排第一位；简历初筛高频但存在偏差风险，只适合做硬条件淘汰；面试纪要价值稳定但使用频率偏低，适合排进第二梯队。排序错了，第一个上线的场景很容易变成第一个被停用的场景。
这套排序只适用于首批选型。如果部门刚经历组织调整或制度大改，高频问题的分布会在几个月内重新洗牌，按历史统计排出的顺序可能很快失效，建议每季度重新统计一次频次再决定下一批场景。
多数答错不是模型问题，而是库里有失效文档：旧版制度没下架、地方社保公积金政策已过有效期。先收齐现行文档、标好生效与废止日期、指定每类文档的更新责任人，再让智能体上线作答，准确率才有讨论基础。文档治理这步跳过去，问答做得再花也会被一条旧政策拖垮信任；这类治理动作在深云服务页的交付范围里有对应条目，配置前可以逐项对照。
| 文档类型 | 入库前要做的动作 | 更新节奏（经验值） |
|---|---|---|
| 公司制度类 | 核对版本号与发布日期，把旧版移出知识库 | 制度修订后 3 个工作日内完成换版 |
| 社保公积金类 | 核对当年缴费基数与比例是否已按年度调整 | 每年 7 月基数公布后集中核一遍 |
| 通知与临时口径 | 标注有效期，到期即移出回答范围 | 每月固定一天清理过期件 |
如果制度文档本身不齐全、版本靠口头传达，要先把文档补齐再上问答；跳过整理直接上线的问答机器人，会把口头版本里的错误放大给全公司，事后纠正的成本比一开始整理文档高得多。
机器只做硬条件淘汰：学历、年限、证书、工作地点这类可逐条核对的条款。淘汰理由要能复现，HR 定期抽查机器淘汰的案例，确认没有误杀再放量；主观评价、潜力判断、面试结论留在人这边，不交给模型出。模型一旦替人做录用倾向判断，出了偏差很难向候选人解释。
岗位描述写得模糊、硬条款不足两条时，机器初筛会放大描述里的偏差，比如把非核心偏好当成门槛刷掉合格人选；这类岗位宁可先人工筛一轮，把真实筛选标准沉淀成条款之后再交给机器。
转写、整理、归档可以交给 AI：面试录音转成结构化纪要，按固定字段归档进人才库，招聘负责人随时能调历史记录。评价与结论必须留在面试官：纪要里只记录面试官的原话判断，AI 不替面试官写录用倾向，也不做跨候选人的排序比较。纪要的价值在快和全，判断的价值在人。
纪要涉及候选人个人信息，归档范围与保留期限要先过公司的个人信息保护流程再启用自动转写；把录音原文不加处理地长期存进知识库，合规风险远高于纪要环节省下的那点时间。
部门内部先用、随用随调的场景，WorkBuddy 这类企业工作台起步更快：资料库放政策文档，问答、纪要归档、周报汇总都能在同一个工具里跑起来。面向全公司、要接人事系统数据、带审批流的场景，再用腾讯云 ADP 做系统化搭建。深云的服务页把 WorkBuddy 交付拆成六项范围，选路线前可以先逐项对照，看哪一段需要外部支持。
| 判断维度 | WorkBuddy 一类工作台 | 腾讯云 ADP |
|---|---|---|
| 使用范围 | 部门与项目组内部先跑通 | 全员使用或跨系统调用 |
| 知识来源 | 资料库直接放文档即可作答 | 要接人事系统与统一知识源 |
| 上线节奏（经验值） | 1 到 2 周可以先用到问答场景 | 按项目排期，含评测与灰度环节 |
如果 HR 场景要自动写回人事系统的休假、薪酬这类敏感字段，两条路线都得先过权限审批，不存在选对工具就能绕开审批的说法；写回权限怎么取舍，可参考站内 AI 接入 ERP、CRM 写回边界那篇的判断框架。
用人工基线对比，不看使用次数。上线前先统计同类工作的人工耗时与差错数：政策答疑的平均处理时长、简历初筛的单人日处理量；试点满 2 到 4 周后按同口径复测，数字变好才算有效，没有变化就回退流程查原因。使用次数只能说明有人点开，说明不了问题被解决。
对比时要控制变量：试点期的岗位、问题类型与上线前不一致，前后数字就不可比；只看「机器人回答了多少次」这类使用量指标，会把无效使用当成成绩汇报上去，回头再纠正口径要重做一轮统计。
服务范围与工具能力均以深云官网公开页面及官方文档为准；文中周次、天数、比例为经验值，不是效果承诺。
深云做企业 AI 生产化交付，可以先给一版场景判断与实施路径，再决定要不要做。
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