鞋王“智”變

采寫(xiě)／陳紀(jì)英

編輯／萬(wàn)天南

炫酷的參數(shù)比拼，殘酷的百模大戰(zhàn)，是AI大模型的盡頭嗎？

這一波大模型風(fēng)潮中贏麻了的微軟，做法恰恰相反，其相繼與OpenAI和Meta旗下大模型合作，戰(zhàn)略重心放在了卷應(yīng)用上。

這與百麗時(shí)尚的看法不謀而合：AI的價(jià)值終點(diǎn)，不止在技術(shù)創(chuàng)新上，更在落地于業(yè)務(wù)應(yīng)用上。

其實(shí)，在這波AI大模型起風(fēng)之前，百麗時(shí)尚就對(duì)AI青睞已久。早在2022年，百麗時(shí)尚內(nèi)部確立的升級(jí)架構(gòu)圖中，“最上面一層就是AI”。

不止設(shè)想，已經(jīng)落地。

2023年11月，在百麗時(shí)尚的“數(shù)字化工作臺(tái)”——釘釘群里，AI助理“商品數(shù)字員工”正式“入職”，“未來(lái)數(shù)萬(wàn)名員工，人人都可以配一個(gè)AI助理”，這是百麗時(shí)尚的藍(lán)圖。

受益于AI的，也不止百麗這樣的大型鞋服企業(yè)。

芯片行業(yè)龍頭艾為電子，其IC智能客服可以7x24小時(shí)實(shí)時(shí)回答客戶各種關(guān)于芯片的專(zhuān)業(yè)問(wèn)題；作為中小企業(yè)代表的有零有食，則在“AI+低代碼”探索上快人一步，實(shí)現(xiàn)了“客戶拜訪跟進(jìn)”等銷(xiāo)售信息的自動(dòng)填報(bào)與數(shù)據(jù)分析，走向更低成本更高質(zhì)量的增長(zhǎng)。

這些探索，印證了釘釘總裁葉軍的一個(gè)論斷，2024年，“不是大模型唱主角”，“C端AI原生產(chǎn)品以及B端AI產(chǎn)品，會(huì)成為主角”。

據(jù)葉軍預(yù)測(cè)，未來(lái)三年，將有1000萬(wàn)個(gè)AI助理在釘釘上產(chǎn)生。

大象也能起舞，鞋王輕盈“智變”

百麗時(shí)尚對(duì)AI大模型的應(yīng)用，既務(wù)遠(yuǎn)，又務(wù)實(shí)。

作為中國(guó)鞋王，百麗時(shí)尚手握約20個(gè)自有品牌及合作品牌，近10000家門(mén)店遍布全國(guó)300多個(gè)城市。

于百麗時(shí)尚而言，必須做到“心中有數(shù)”，才能動(dòng)態(tài)管理貨物進(jìn)、存、出、補(bǔ)，持續(xù)優(yōu)化供應(yīng)鏈。

但面對(duì)如此浩瀚的終端，實(shí)時(shí)跟蹤銷(xiāo)量和庫(kù)存，殊為不易。

早些年間，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)要依賴于總部發(fā)布郵件給大區(qū)，然后到省區(qū)、城市、門(mén)店，層層下發(fā)，再一層層向上匯報(bào)。漫長(zhǎng)繁瑣的流程下，匯總統(tǒng)計(jì)一次數(shù)據(jù)，起碼要耗上3-5天。

2019年是個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。彼時(shí)，百麗時(shí)尚全國(guó)所有大區(qū)的IT人員，聚集到了釘釘群里，利用后者的表格在線編輯功能，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的在線匯總，只需兩個(gè)小時(shí)，就能完成全國(guó)萬(wàn)店的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作。

無(wú)論是3天，還是兩小時(shí)，統(tǒng)計(jì)總歸是滯后的，也是要耗費(fèi)人力的。

如今，百麗時(shí)尚可以隨時(shí)調(diào)用AI，查詢10000多家門(mén)店以及每個(gè)店員的銷(xiāo)量業(yè)績(jī)，“店長(zhǎng)可以隨時(shí)追問(wèn)誰(shuí)是門(mén)店銷(xiāo)冠；哪雙鞋賣(mài)得最好、哪雙鞋銷(xiāo)量增長(zhǎng)最快等數(shù)據(jù)，AI也能實(shí)時(shí)相告”。

在百麗時(shí)尚，AI不止“識(shí)數(shù)”，還能協(xié)助推進(jìn)流程，高效便捷地幫助完成系統(tǒng)操作，前面提到的百麗“商品數(shù)字員工”就是一例。

訂補(bǔ)迭模式下，庫(kù)存高效流轉(zhuǎn)，需要實(shí)時(shí)核對(duì)收發(fā)數(shù)據(jù)。

過(guò)去，一旦出現(xiàn)商品收發(fā)差異（發(fā)貨數(shù)目與收貨數(shù)目不符）時(shí)，百麗時(shí)尚數(shù)據(jù)管理人員需要介入并拉通收發(fā)方甚至第三方人員，進(jìn)行溝通定責(zé)。

現(xiàn)在，當(dāng)需要主動(dòng)認(rèn)責(zé)時(shí)收發(fā)方可以直接和AI數(shù)字員工發(fā)起對(duì)話，從數(shù)據(jù)核對(duì)，到主動(dòng)認(rèn)責(zé)，再到認(rèn)責(zé)修正，以及單據(jù)完結(jié)，一整套流程行云流水，AI都能全盤(pán)接手，不僅解放了人力，還大幅提高了業(yè)務(wù)效率。

上述嘗試跑通后，百麗時(shí)尚打算把AI落地拓展到單據(jù)執(zhí)行跟進(jìn)、調(diào)貨補(bǔ)貨等更多場(chǎng)景。

點(diǎn)狀應(yīng)用，對(duì)于把AI確定為集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略重要方向的百麗時(shí)尚而言，只是開(kāi)始。在百麗時(shí)尚的AI暢想中，替代人力、輔助決策、提升組織效率等，都在未來(lái)清單之中。

目前百麗時(shí)尚的數(shù)萬(wàn)名員工中，很多都是一線人員，過(guò)去要耗費(fèi)大量精力去學(xué)習(xí)各種數(shù)字化工具，“既要懂貨懂人，還要懂?dāng)?shù)懂工具，對(duì)一線門(mén)店人員來(lái)說(shuō)，有些吃力”，百麗內(nèi)部人士向《財(cái)經(jīng)故事薈》透露。

而有了AI輔助，一線員工不用迷失在工具海洋里，只需在必要時(shí)調(diào)取相應(yīng)AI應(yīng)用，可以省出更多精力時(shí)間，專(zhuān)注在服務(wù)顧客上。

舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)百麗門(mén)店的某個(gè)鞋款缺貨時(shí)，過(guò)去銷(xiāo)售可能要登陸系統(tǒng)、輸入貨號(hào)查找?guī)齑?、打電話申?qǐng)調(diào)貨等，耗時(shí)又耗力；有了AI助理的話，只要說(shuō)句話，就能讓它幫忙查庫(kù)存，幫忙溝通調(diào)貨，幫忙下單給顧客送上門(mén)等。

于組織而言，從頂層來(lái)看，AI技術(shù)可以突破個(gè)體局限性和人腦算力不足，支撐組織體系全面、高效、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的分析決策，還能秉持公司戰(zhàn)略意志輔助終端智能決策。

類(lèi)似百麗時(shí)尚這樣的大公司，在AI的助力之下，可以更容易實(shí)現(xiàn)一桿子插到底，最終極致化提升組織運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

站在數(shù)字化和AI的舞臺(tái)上，大象也能輕盈起舞。

遇事不決問(wèn)AI

于企業(yè)而言，標(biāo)準(zhǔn)化的好產(chǎn)品不難，但個(gè)性化的好服務(wù)不易。

以問(wèn)答這一遍布售前、售中、售后的高頻交互場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，就槽點(diǎn)不斷——人工客服要么不夠?qū)I(yè)，自動(dòng)客服又常常表現(xiàn)“智障”。

而客服問(wèn)答環(huán)節(jié)的質(zhì)量，又直接關(guān)系到潛在用戶（客戶）的轉(zhuǎn)化、復(fù)購(gòu)等。

對(duì)于上述痛點(diǎn)，芯片公司艾為電子深有體會(huì)。其芯片產(chǎn)品SKU上千，涉及四十多種子類(lèi)別，涵蓋不同領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，而且，每款產(chǎn)品參數(shù)也高達(dá)幾十個(gè)，客服想要回復(fù)得足夠快速、準(zhǔn)確、專(zhuān)業(yè)，殊為不易。

如果客服全部由經(jīng)驗(yàn)豐富技術(shù)專(zhuān)家擔(dān)任，一方面，可能會(huì)大幅提升招聘、培訓(xùn)成本；另一方面芯片產(chǎn)品更新迭代很快，人工客服的學(xué)習(xí)能力未必未必與時(shí)俱進(jìn)跟得上?？头膫鹘y(tǒng)做法是，在官網(wǎng)下載產(chǎn)品文檔，然后再到海量信息中尋找參數(shù)答案，自然難以做到即時(shí)專(zhuān)業(yè)的響應(yīng)。

為此，2023年，艾為電子與釘釘一起打造了艾為專(zhuān)屬模型，以此為基礎(chǔ)，搭建了“AI智能客服”，可以7×24小時(shí)回答客戶問(wèn)題。

相比之下，傳統(tǒng)問(wèn)答機(jī)器人無(wú)法理解上下文意思，只能采取被動(dòng)機(jī)制，被觸發(fā)關(guān)鍵詞時(shí)，才能給出提前設(shè)置好的標(biāo)準(zhǔn)答案，難免答非所問(wèn)。

而艾為的AI智能客服，則能理解上下文對(duì)話，生成回答更為自然精準(zhǔn)，也無(wú)需依靠人工頻繁維護(hù)關(guān)鍵詞和問(wèn)答庫(kù)，既能提升用戶體驗(yàn)，也能極致降低成本。

當(dāng)智能客服在問(wèn)答中，識(shí)別高潛客戶時(shí)，還能提醒產(chǎn)品顧問(wèn)第一時(shí)間接入對(duì)話。后者可以根據(jù)智能客服總結(jié)的顧客咨詢摘要，跟進(jìn)需求，鎖定商機(jī)，拉動(dòng)轉(zhuǎn)化。

智能問(wèn)答不僅能化身智能客服，還能變身企業(yè)內(nèi)部的“老師傅”，培訓(xùn)、賦能員工。

三菱電梯的一線人員，過(guò)去在現(xiàn)場(chǎng)遇到維修難題時(shí)，需要臨時(shí)翻資料，或者詢問(wèn)相關(guān)專(zhuān)家，但這種模式既耗時(shí)耗人，還影響客戶體驗(yàn)。

現(xiàn)在，三菱維修人員遇到難題，可以直接請(qǐng)教AI，后者不僅可以實(shí)時(shí)作答，還標(biāo)注了答案的權(quán)威來(lái)源，精準(zhǔn)率更高，維修人員省力省心，客戶也能省時(shí)；不止維修人員，一線員工同樣可以遇事不決問(wèn)AI，在群里@問(wèn)答機(jī)器人，就能隨時(shí)得到答案。

如今，包括智能客服在內(nèi)的智能問(wèn)答，已經(jīng)成為AI大模型最快落地的場(chǎng)景之一。根據(jù)沙利文預(yù)測(cè)，智能客服預(yù)計(jì)到2027年規(guī)模有望增長(zhǎng)至181.3億元，五年內(nèi)復(fù)合增長(zhǎng)率可達(dá)到20%以上。

AI+低代碼，中小企業(yè)也能玩轉(zhuǎn)

與百麗時(shí)尚等巨頭在AI布局上，眼望十年，深謀遠(yuǎn)慮不同。

中小企業(yè)在AI探索上，偏重小輕快準(zhǔn)解決實(shí)際需求。AI疊加低代碼，則給了中小微企業(yè)輕量級(jí)、低成本登上AI高列的普惠機(jī)會(huì)。

零售公司有零有食總部位于福建晉江，當(dāng)?shù)豂T人才稀缺，公司IT部門(mén)只有區(qū)區(qū)幾位技術(shù)員。為此，有零有食捷徑通幽，基于低代碼模式，在釘釘上完成了數(shù)字化系統(tǒng)的打造。

今年4月，隨著釘釘開(kāi)啟全面智能化，以及后續(xù)宜搭（釘釘旗下低代碼平臺(tái)） AI等智能化產(chǎn)品的陸續(xù)上線，近水樓臺(tái)的有零有食又迅速跟上，進(jìn)一步通過(guò)AI解放了生產(chǎn)力。

有零有食此次的切入口是在銷(xiāo)售流程的AI化改造上。

過(guò)去，一線銷(xiāo)售在拜訪前、拜訪后，都需要進(jìn)入釘釘?shù)囊舜钇脚_(tái)，打開(kāi)“客戶拜訪”系統(tǒng)以及“客戶管理/客戶拜訪計(jì)劃…”等表單，然后手動(dòng)填報(bào)相關(guān)信息。

但銷(xiāo)售原本應(yīng)該奔波在一線，繁瑣低效的錄入，導(dǎo)致銷(xiāo)售不得不壓縮拜訪客戶的時(shí)間和精力。而對(duì)于管理者而言，想要了解銷(xiāo)售拜訪客戶的進(jìn)展，也只能訪問(wèn)公司CRM系統(tǒng)，入口步驟多、數(shù)據(jù)查詢不方便。

為此，借力釘釘宜搭上搭建的AI助理，有零有食的銷(xiāo)售們通過(guò)對(duì)話形式，即可完成客戶拜訪的計(jì)劃制定、自動(dòng)填報(bào)、檢查執(zhí)行等，提升了工作效率，也能留出更多精力用戶客戶拜訪和服務(wù)上。

公司管理者同樣受益，通過(guò)對(duì)話形式，即可迅速跟蹤銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)進(jìn)展。

比如管理者可以直接發(fā)問(wèn)，“幫我看下截至目前團(tuán)隊(duì)內(nèi)S級(jí)客戶還有多少個(gè)沒(méi)有拜訪過(guò)？”“幫我查看下XXX銷(xiāo)售拜訪了多少客戶”等，AI助手便會(huì)即時(shí)以指標(biāo)卡或列表等形式，反饋有零有食低代碼系統(tǒng)里的相關(guān)數(shù)據(jù)，讓管理者一目了然。

根據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2023年結(jié)束，全球低代碼市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到269億美元；到2025年，預(yù)計(jì)有70%的企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用，將都由低代碼平臺(tái)構(gòu)造。

尤其是對(duì)中小微企業(yè)而言，“AI+低代碼”堪稱“最佳CP”，AI是“大腦”，低代碼則是“手和腳”。

有零有食對(duì)此的探索，尚處于初級(jí)階段；未來(lái)，AI與低代碼更深度的結(jié)合，是“自然語(yǔ)言下達(dá)需求，AI獨(dú)立完成開(kāi)發(fā)”，屆時(shí)，任何一個(gè)業(yè)務(wù)人員，都可以隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)需求，幾句話、幾十秒就能變更、生產(chǎn)、調(diào)用相關(guān)應(yīng)用。

以戰(zhàn)代練，AI應(yīng)用有何啟示？

從前述百麗時(shí)尚等案例來(lái)看，AI已經(jīng)開(kāi)始滲透到企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的各個(gè)流程和環(huán)節(jié)里。

企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用的嗷嗷待哺，也印證了微軟的戰(zhàn)略選擇。

與微軟不謀而合，立志“全面智能化”的釘釘，也沒(méi)有卷自研大模型，“卡也沒(méi)囤，回歸到根本，是讓大模型產(chǎn)生價(jià)值”。

葉軍很篤定，“在生產(chǎn)、供應(yīng)、銷(xiāo)售、設(shè)計(jì)、管理研發(fā)等過(guò)程中，把大模型真正應(yīng)用下去，才有價(jià)值?！?/p>

而從橫向來(lái)看，AI大模型，有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)智化平權(quán)，大中小微企業(yè)都能找到應(yīng)用之道。

過(guò)去，企業(yè)數(shù)字化的進(jìn)程，很多程度上取決于管理者的數(shù)字化思維、企業(yè)員工的數(shù)字化素養(yǎng)，企業(yè)的資金投入規(guī)模等。

金山辦公總裁章慶元曾對(duì)外提出過(guò)一個(gè)“二八法則”，80%的用戶只使用了20%的數(shù)字化工具的功能，另外八成功能用戶弄不懂、學(xué)不會(huì)、用不好，在傳統(tǒng)企業(yè)與中小微企業(yè)，這一癥結(jié)尤為凸顯。

而AI大模型的應(yīng)用，則極大降低了一線人員的“上車(chē)門(mén)檻”，大中小微企業(yè)可以按需“智”變。

釘釘也正在力圖降低企業(yè)“智”變的門(mén)檻。在1月9日的發(fā)布會(huì)上，釘釘正式對(duì)外發(fā)布了定價(jià)980元/年的創(chuàng)業(yè)版，并向1萬(wàn)家新注冊(cè)企業(yè)提供1年的免費(fèi)使用支持，降低開(kāi)放平臺(tái)傭金最高100%返傭等。

葉軍解釋?zhuān)鲜雠e動(dòng)是“希望每一個(gè)人、每一家企業(yè)都能低門(mén)檻地創(chuàng)造AI超級(jí)助理，推動(dòng)智能化普惠?！?/p>

而從前述公司的AI探索中，也能總結(jié)出共性方法論。

一方面，要登上AI高列，企業(yè)的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)，與平臺(tái)的外部推動(dòng)，缺一不可。

即便頭部巨頭，手握充足的資金和高級(jí)人才團(tuán)隊(duì)，想要完全從0到1自研AI，也是不可承受之重，周期太長(zhǎng)來(lái)不及，成本太高不劃算，因此，眾多企業(yè)才選擇了和釘釘、滴普等外部伙伴共創(chuàng)。

今年8月 22 日，釘釘將智能化底座（AI PaaS）開(kāi)放給生態(tài)伙伴和客戶，計(jì)劃用大模型幫助生態(tài)上下游把產(chǎn)品全面AI化，多款智能化場(chǎng)景方案和智能化行業(yè)方案陸續(xù)上線，這是釘釘智能化已全面進(jìn)入生態(tài)層的起點(diǎn)。

1月9日，釘釘7.5 又推出 AI 助理等產(chǎn)品，每個(gè)人、每家企業(yè)都可以定制個(gè)性化的、專(zhuān)屬的超級(jí)助理，這標(biāo)志著釘釘AI戰(zhàn)略開(kāi)啟了B端、C端雙線并行的全面化普及。

截止目前，已有超過(guò)70 萬(wàn)家企業(yè)在釘釘上落地智能化應(yīng)用。

另一方面，AI玩得轉(zhuǎn)的前提，其實(shí)是數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的在線化。

以前述公司為例，無(wú)論是艾為的智能客服，還是三菱的智能老師傅，都是把企業(yè)內(nèi)部與相關(guān)行業(yè)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)，接入釘釘AI PaaS層能力，才能孵化、調(diào)優(yōu)企業(yè)專(zhuān)有的AI應(yīng)用，讓AI從“通用”升級(jí)到“懂行”。

而百麗時(shí)尚能在AI落地上快人幾步，也離不開(kāi)長(zhǎng)期持續(xù)投入的數(shù)字化基建。

因此，在數(shù)字化上跑得更快，積累更深的企業(yè)，在AI轉(zhuǎn)型時(shí)往往更為得心應(yīng)手。僅以釘釘平臺(tái)為例，截止到2023年年末，就有高達(dá)2500萬(wàn)家企業(yè)，在此跑通數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而他們?cè)贏I探索上，可謂近水樓臺(tái)。

AI的布局，同樣具備很強(qiáng)的先發(fā)效應(yīng)。企業(yè)以戰(zhàn)代練，平臺(tái)以戰(zhàn)代訓(xùn)，積累的大量數(shù)據(jù)、行業(yè)Konwhow可以喂養(yǎng)和孵化AI，而AI落地探索中沉淀的新數(shù)據(jù)，又能反向推動(dòng)AI能力的迭代升級(jí)，最終形成正向增長(zhǎng)的飛輪。

因此，于企業(yè)而言，盡快躬身入局，而非猶疑觀望，才是優(yōu)選項(xiàng)。

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