建立一套流程，确保企业专属的公关AI模型能实时摄入最新的内部动态与外部情报。
训练模型，在内容发布前预测其可能的阅读量、互动率及舆情走向。
制定标准作业程序，明确人与AI在新闻稿撰写中的分工，提升效率与质量。
通过模拟真实的舆论博弈场景，测试AI在多方利益冲突下的决策水平。
使用NLP技术分析政府政策文件，挖掘对企业业务潜在的限制与风险。
利用AI算法对品牌声誉进行多维度量化诊断，生成健康度报告。
打造一个自动化工具，在输入危机要素后，快速生成符合标准的危机回应脚本初稿。
训练或微调AI模型，使其能批量生成千人千面的个性化媒体联络邮件（Pitch Letter）。
构建一个由多个AI Agent（智能体）协作的公关工作流，模拟人类团队的分工。
指导技术团队配置舆情监测系统的关键词与AI报警规则，实现风险的自动化发现。
培训发言人如何在政府调查期间应对媒体围堵，既不泄密也不得罪媒体。
建立一份针对政府沟通的负面词汇清单，防止因用词不当激怒监管层。
制定危机后的长效行动计划，逐步修复与监管部门的受损关系。
建立量化模型，预测政府调查或处罚对上市公司股价及投资者信心的冲击。
撰写一份深刻、务实、让政府满意的整改报告，以解除行政处罚或舆论压力。
建立企业高层与政府关键决策人之间的高效、合规沟通机制。
预判新政策出台对企业的业务冲击及由此引发的舆论连锁反应。
协调法务与公关部门，制定法律底线与舆论高地兼顾的综合防御策略。
编写既符合法律法规要求，又能最大限度保护企业利益的官方回复文书。
演练面对市监局、网信办、税务局等多部门联合执法时的内部协调与外部沟通。