问题——成人学习者的“夜间空窗”与高频招生的运营压力叠加，倒逼服务模式升级； 德弗莱大学是一所线上与线下混合办学机构，开设技术、商业、医疗健康等方向课程，校学生超过3.2万人。学校管理层发现，成人学习者占比较高，许多学生需要同时兼顾全职工作与家庭事务，学习时间主要集中在下班后。校方数据显示，学习活动在晚间7点后明显增加，并延续至深夜。随之而来的是服务供给的时间错配：教师、导师与人工客服在非工作时段覆盖不足，学生在完成作业、理解课程要点、处理注册缴费等事务时，容易出现“找不到人”的体验落差。 另一上，学校实行高频滚动招生，平均每八周一个学期，新生规模较大。过去招生沟通与学生触达上，需要在学习管理系统、学生社区平台与营销系统之间反复转移清单、同步信息，人工链条长、成本高，也更容易出错。 原因——学习结构变化与数字化触点增多，传统流程的“集中式”架构暴露短板。 从教育供给侧看，混合教育与在线课程的发展让学生与学校的互动更分散、更实时，咨询、选课、缴费、职业服务等需求被拆分为大量高频、碎片化的服务请求。对成人学习者而言，需求更常发生在晚间，且强调“及时回应”。一旦无法迅速获得解答，容易出现学习中断或拖延，进而影响留存与完成率。 从运营侧看，多系统并行与分工细化，使一些流程仍依赖集中式审批或单一入口。面对访问高峰与跨平台数据流转时，容易出现排队、滞后与责任边界不清等问题。校方信息化负责人指出，如果在原本就存在缺口的流程上直接叠加新技术，往往会放大既有矛盾，甚至带来新的拥堵。 影响——服务可用性与运营效率成为学校竞争力的重要变量。 在高等教育竞争加剧、学生选择更趋理性的背景下，学习体验与服务响应速度正影响招生转化、学生留存与口碑传播。尤其对以在职人群为主要服务对象的机构而言，能否在学生需要的时间提供支持，不仅关系到满意度，也直接影响学习连续性与学业进展。 同时，招生与教务服务中的重复性工作若长期依赖人工跨系统处理，将持续推高管理成本，并削弱对新生集中入学高峰的承载能力。校方认为，提升服务弹性与规模化能力，是应对不确定招生环境、稳定办学质量的关键举措。 对策——构建智能代理体系，提供7×24小时服务，并建立“机器+人工”协同闭环。 据介绍，德弗莱大学于2025年4月部署首个智能代理应用，面向潜在学生开设咨询入口，为课程设置、注册流程与在线学习体验等提供即时答复，并引导完成选课、注册及缴费等操作。面向在读学生，智能代理通过学校门户提供学业与事务支持，替换原有传统聊天机器人，提升信息检索与对话能力。 在信息来源上，该系统可从学生手册、学术目录、职业服务材料等非结构化内容中提取并组织答案，覆盖常见问题与制度性查询。为保证质量与风险可控，校方同步设置人工介入机制：当学生提出超出权限或需要个性化判断的复杂问题时，系统将请求转交学生支持顾问，并附带完整对话背景，提升人工接续效率，减少重复沟通。 校方信息化负责人表示，学校希望通过“随时可用”的服务供给与可扩展的技术架构，在不显著增加服务成本的情况下覆盖更多需求，并更早识别学习过程中的困难、及时介入，减少因问题积累导致的学习断裂。 前景——技术落地的关键在治理与再造：高管统筹、流程工程与数据标准缺一不可。 校方强调，智能代理不只是工具升级，更是组织运行方式的再设计，需要高管层牵头推进跨部门协同，统一目标、权限边界与绩效评价。实践表明，流程工程对项目成败至关重要：应优先找出业务链条中的瓶颈环节，尤其是接近服务时限或处理周期异常拉长的节点，先补齐断点，再引入自动化能力。 同时，数据治理被视为基础工作。随着应用场景扩展，知识库的准确性、时效性与可追溯性将直接决定回答质量与合规水平。校方认为，越早在推进过程中暴露问题并迭代规则与流程，越有利于沉淀可复制的方法，为后续在学业辅导、职业规划、学生关怀等场景的拓展打下基础。
德弗莱大学的实践表明，教育数字化转型的关键不在技术本身，而在于围绕技术重塑服务流程与组织架构。对服务对象存在特殊时间需求的教育机构而言，智能代理系统为突破传统服务的时间与空间限制提供了新的路径。但要取得预期效果，离不开管理层的统筹推动与组织变革执行力，单靠技术投入往往难以奏效。随着在职教育需求持续增长，如何在提升效率的同时保持必要的人文关怀与服务温度，仍是教育机构需要持续探索的课题。