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近日，“第二十三屆中國百貨零售業(yè)年會(huì)暨商業(yè)創(chuàng)新峰會(huì)”在上海勝利召開。與會(huì)嘉賓圍繞大會(huì)的主題“新周期、新趨勢(shì)、新跨越”，展開深入交流探討。同期，“2026零售數(shù)字化發(fā)展論壇”就數(shù)字化及AI應(yīng)用進(jìn)行專題交流。

會(huì)上，雅戈?duì)柤瘓F(tuán)CIO王歆先生分享了《AI生產(chǎn)力就是數(shù)據(jù)生產(chǎn)力》，以下為分享內(nèi)容：

王歆雅戈?duì)柤瘓F(tuán)CIO

AI到底能給企業(yè)帶來什么？沒人敢說AI能讓企業(yè)發(fā)生翻天覆地的變化，但我們都能感受到，AI能讓個(gè)人效率提升5-10倍。為什么企業(yè)端的AI效果遠(yuǎn)不及個(gè)人端？核心答案很簡(jiǎn)單：所有AI生產(chǎn)力，都與數(shù)據(jù)深度綁定。

企業(yè)流程的本質(zhì)，是數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的集合。很多企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展不及同行，根源不是業(yè)務(wù)本身不行，而是自身業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，沒有與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成聯(lián)動(dòng)，無法轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。企業(yè)要讓AI真正產(chǎn)生價(jià)值，關(guān)鍵是讓AI“跑在數(shù)據(jù)上”——而數(shù)據(jù)需要流程、定義、標(biāo)準(zhǔn)的支撐，絕非靠一個(gè)大模型就能實(shí)現(xiàn)。

結(jié)合雅戈?duì)柕膶?shí)操案例，聊聊傳統(tǒng)行業(yè)AI落地的“坑”與“路”。雅戈?duì)栆苑b起家，除自身品牌外，我們還擁有全球頂級(jí)戶外服裝品牌HELLY HANSEN等，覆蓋從棉花種植、紗線、面料、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)，到物流、分銷、零售、客服的全產(chǎn)業(yè)鏈，上下游涉及100多套系統(tǒng)。

一、AI落地破局：從“人干”到“機(jī)干”，重構(gòu)效率邏輯

過去，企業(yè)里高屋建瓴的精英掌握核心資源；現(xiàn)在，AI正在拉平這種能力差距，核心競(jìng)爭(zhēng)力轉(zhuǎn)向解決實(shí)際問題。雅戈?duì)柕牡谝粋€(gè)突破，就從系統(tǒng)開發(fā)場(chǎng)景開始。

以前開發(fā)一套系統(tǒng)，要先調(diào)研用戶需求、形成PRD文檔、交給開發(fā)團(tuán)隊(duì)、測(cè)試上線，全程需要幾個(gè)月。現(xiàn)在只需要用會(huì)議記錄器，3小時(shí)后通過大模型直接將會(huì)議內(nèi)容轉(zhuǎn)化為PRD文檔，精準(zhǔn)度達(dá)70%左右；產(chǎn)品人員修改2小時(shí)后，再通過面向結(jié)果編程，無需手動(dòng)寫一行代碼，就能直接落地。

基于此，從今年2月開始明確：未來考核程序員，誰寫的代碼越多，就淘汰誰。十幾年前，很多企業(yè)盲目建系統(tǒng)，打通成本極高；而現(xiàn)在，機(jī)器寫代碼能零成本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，程序員和傳統(tǒng)IT模式，反而成了數(shù)字化的最大阻力。

智能時(shí)代，企業(yè)不需要過多專家，更需要懂需求、懂標(biāo)準(zhǔn)、能定義產(chǎn)品的人。目前，雅戈?duì)柶骄?天就能產(chǎn)出一個(gè)非核心應(yīng)用系統(tǒng)，每天有300多人參與，核心成本只是大模型的token消耗，一天僅需千元。這些系統(tǒng)雖大多只應(yīng)用1-2周就會(huì)迭代，但真正實(shí)現(xiàn)了讓業(yè)務(wù)人員參與到數(shù)字變革中，打破了IT部門的壟斷。

二、小場(chǎng)景大價(jià)值：會(huì)議與培訓(xùn)，AI落地的輕量試金石

很多企業(yè)的會(huì)議都是無效消耗——每天工作8小時(shí)，其中6小時(shí)在開會(huì)，很多人參會(huì)前不知道會(huì)議主題，會(huì)后沒有結(jié)論、沒有行動(dòng)，完全浪費(fèi)資源。雅戈?duì)栍肁I重構(gòu)了會(huì)議流程：

通過釘釘日歷開放高管時(shí)間，自動(dòng)提醒參會(huì)；每一場(chǎng)會(huì)議都要求明確主題，AI自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要，識(shí)別率達(dá)70%-80%，能精準(zhǔn)提煉觀點(diǎn)，會(huì)后立即同步至知識(shí)庫，還能自動(dòng)定位會(huì)議中某個(gè)人的發(fā)言時(shí)間、內(nèi)容；更重要的是，會(huì)后可直接生成待辦事項(xiàng)，明確責(zé)任人，形成“計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-改進(jìn)”的PDCA閉環(huán)。

高管的時(shí)間成本極高，若會(huì)議無效，就是巨大的資源浪費(fèi)。AI讓會(huì)議從“形式化”走向“實(shí)效化”，讓每一次決策都能落地跟蹤，這就是小場(chǎng)景的大價(jià)值——AI沒有大小之分，只要行動(dòng)，就有收獲，就有ROI。

再看導(dǎo)購培訓(xùn)場(chǎng)景。我們發(fā)現(xiàn)，優(yōu)秀導(dǎo)購的銷售能力比普通導(dǎo)購高出37%，但傳統(tǒng)培訓(xùn)流于形式：精英寫培訓(xùn)文檔、督導(dǎo)盲目評(píng)價(jià)、效果無法量化。雅戈?duì)柕慕鉀Q方案很簡(jiǎn)單：

為全國100名優(yōu)秀導(dǎo)購配備電子工牌，可連續(xù)錄音36小時(shí)，記錄其與顧客的溝通全過程（抹去消費(fèi)者聲音）；每天100名導(dǎo)購接待20位顧客，產(chǎn)生2000筆銷售錄音，AI自動(dòng)提煉培訓(xùn)內(nèi)容，同時(shí)綁定零售小票時(shí)間，為會(huì)員打上精準(zhǔn)標(biāo)簽（非人臉等敏感信息，而是消費(fèi)行為、潛在需求等）。

這些標(biāo)簽觸發(fā)相應(yīng)場(chǎng)景推送，轉(zhuǎn)化率比手動(dòng)推送高出十幾倍；AI還會(huì)根據(jù)錄音內(nèi)容，對(duì)所有導(dǎo)購進(jìn)行自動(dòng)打分，評(píng)分精度超過優(yōu)秀督導(dǎo)，分?jǐn)?shù)直接接入人事系統(tǒng)，與導(dǎo)購晉級(jí)（銅牌、銀牌、金牌、鉆石牌）掛鉤。以前需要上千萬投入的培訓(xùn)體系，我們僅用9萬元就落地，實(shí)現(xiàn)了“導(dǎo)購產(chǎn)生內(nèi)容、內(nèi)容提升導(dǎo)購”的閉環(huán)。

三、核心突破：數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與智能運(yùn)營，告別孤立系統(tǒng)

零售的核心公式的是：銷售=流量×進(jìn)店率×駐留率×試營率×成交率×進(jìn)單價(jià)×客單數(shù)×復(fù)購率。雅戈?duì)査蠥I應(yīng)用，都圍繞這個(gè)公式展開，核心原則是：不做孤立系統(tǒng)。

比如客流統(tǒng)計(jì)，我們?cè)陂T店投錢安裝客流設(shè)備，卻因?qū)з彽钟|（認(rèn)為是監(jiān)視）、數(shù)據(jù)不被認(rèn)可而失敗。后來我們簡(jiǎn)化方案：導(dǎo)購?fù)ㄟ^釘釘語音記錄客流，AI自動(dòng)生成記錄，結(jié)合訂單時(shí)間綁定客流與CRM，形成完整數(shù)據(jù)鏈路。

此外，還將數(shù)據(jù)拆解為行政、財(cái)務(wù)、運(yùn)營、IT等角色，老板想查看具備財(cái)務(wù)視角的門店運(yùn)營數(shù)據(jù)，只需點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)角色的Agent，AI就能快速生成接近80分財(cái)務(wù)水平的報(bào)告，無需財(cái)務(wù)人員找IT寫SQL、用BI拖拉拽，大幅提升決策效率。

很多企業(yè)的痛點(diǎn)的是：業(yè)務(wù)人員要“銷售數(shù)據(jù)”，財(cái)務(wù)要“回款數(shù)據(jù)”，IT給的是“零售數(shù)據(jù)”，各說各的、互不認(rèn)可，機(jī)器無法判斷對(duì)錯(cuò)。這就是數(shù)據(jù)治理的缺失——以前數(shù)據(jù)治理全靠IT，業(yè)務(wù)人員不參與，只能被動(dòng)提意見，效率極低。

我們從2020年開始持續(xù)做數(shù)據(jù)治理，因?yàn)椤袄M(jìn)、垃圾出”，只有數(shù)據(jù)質(zhì)量高，AI能力才能發(fā)揮。這也是很多人問“雅戈?duì)柕臄?shù)據(jù)為什么用起來順”的核心答案——數(shù)據(jù)治理沒有捷徑，唯有持續(xù)投入、持續(xù)優(yōu)化。

OpenAI的出現(xiàn)，讓通用人工智能的雛形逐漸顯現(xiàn)——它能根據(jù)需求調(diào)用不同模型，生成解決方案并執(zhí)行。雅戈?duì)柲壳耙佯B(yǎng)了三只AI（龍蝦）：一是抓取競(jìng)品IT建設(shè)情況，打分70分，卻能節(jié)省我?guī)仔r(shí)的工作量；二是運(yùn)營公眾號(hào)，只需把PPT或演講內(nèi)容交給它，15分鐘就能生成推文，確認(rèn)后即可發(fā)布；三是審核程序員周報(bào)，自動(dòng)生成評(píng)論，雖有AI味，但精準(zhǔn)度足夠。

這里要強(qiáng)調(diào)：API（數(shù)據(jù)質(zhì)量）+SOP（流程）=SKILL（能力），企業(yè)內(nèi)部的流程相對(duì)固定，將傳統(tǒng)軟件通過API+SOP改造成SKILL，結(jié)合大模型，就能打造數(shù)字員工，未來完全可以驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)線和流水線。

很多企業(yè)上AI的第一反應(yīng)是“砍人”，這是完全錯(cuò)誤的。正確的邏輯是：降本是生存需求，增效是核心目標(biāo)，AI是實(shí)現(xiàn)能力。應(yīng)該先通過AI構(gòu)建企業(yè)能力、提升效率，再通過效率提升實(shí)現(xiàn)降本；若反過來先砍人，大概率會(huì)失敗。

最后想強(qiáng)調(diào)：所有AI落地的前提，都是有質(zhì)量的數(shù)據(jù)。