近期，以“驅動增長的力量‘AI’”為主題的有贊春季發布會在上海盛大啟幕。伯俊科技受邀參加，與來自全國的各大品牌商共同交流探索新零售實踐案例與經驗。

伯俊科技CTO陳雨陸以《零售企業AI建設的階梯式演進》為題進行分享，提到伯俊深耕零售行業26年，積極助力企業AI化轉型，歸納總結出AI在零售企業建設路徑分三階段：工具體驗、業務融合與流程創新。

工具體驗階段，企業初步探索AI。伯俊推出AI云助手，以“不要表單，要指令”口號，改造表單驅動模式為指令驅動，讓員工快速感受AI提效。同時，AI問數與AI大屏讓數據查詢便捷主動，還能自動監測異常并觸發工作流。

業務融合階段，AI與業務深度加成。針對線下導購能力問題，AI分析優秀導購經驗形成標準語料，結合會員數據提供話術提示，提升業務轉化率。

流程創新階段，伯俊打造24小時在線AI智慧導購，滿足消費者不同場景搭配需求，形成創新閉環。

未來，AI將融入商品、庫存、私域及組織運營。陳總鼓勵零售企業抓住AI機會，分階段推進，實現AI多做事、人少做事，達成業績增長。

在伯俊科技展位前，伯俊科技聯席總裁顏偉接受了有贊直播采訪，顏總表示，伯俊自1999年成立以來主要做兩件事：一是助力零售品牌搭建全域零售數字化體系，二是構建數字化解決方案。

有贊在私域運營、會員管理方面具備強勁實力，而伯俊在全渠道庫存管理以及商品領域優勢突出，雙方攜手合作，能夠為品牌提供有力支持，助力品牌實現業績增長。

在大會展區中，伯俊科技的展位吸引了大批零售行業專業人士駐足交流。參會嘉賓們對伯俊科技展示的成功案例和產品表現出了極為濃厚的興趣。

展位工作人員滿懷熱情，向嘉賓們詳盡闡述了伯俊數字化解決方案助力品牌實現業績增長的典型案例，并深入講解了產品特點。通過與參會嘉賓的深度交流與思想碰撞，大家共同探索零售企業的創新發展路徑。

以下文本為速記稿，在不影響原意的基礎進行編輯整理。

演講實錄：

大家好，我來自上海伯俊軟件科技有限公司，我們伯俊在零售行業26年，現在AI時代下話題有很多，比如說企業私有化大模型的落地、基于企業MaaS的打造以及圍繞零售企業的成熟應用、企業如何在AI建設落地中選擇這些，我們也走訪了一些企業，一直在探索，因為背后是給企業賦能，讓AI加持到整個業務當中。

今天就把我們走訪的這些溝通和企業的交流，包括我們自己在AI的實踐總結了一下，我們目前對于AI在零售企業這一塊的總結就是零售企業要在AI建設路徑上分三個階段，這三個階段是：第一是工具體驗，第二是業務融合，第三是流程創新。

工具體驗很好理解，因為目前企業在AI過程當中都是一個初步的階段，無論是品牌，包括領導、老板，我們如何快速地通過工具或通過一些能夠快速拿來的東西，就讓整個品牌的所有員工都可以了解到AI、知道AI在工作中是不是能提效、產生什么樣的價值，后面再進行相應的思考。所以我們對于當前的階段定義為工具體驗。

第二是業務融合，相應的改變大家在辦公桌上通過define、MI的智能投放，包括各個軟件里面的AI工具。

最后一個是流程創新，這也是我們去一些頭部公司中他們在考慮的問題，沒有AI，這個事情就必須靠人傳導、運營整個生意或者整個體系，現在這個情況下是不是AI可以在新的場景里面完整閉環。基于這三個階段，我給大家分享一下我們的一些探討和實踐和展望。

第一是工具階段，在這一塊我們也推出了一個產品，跟白鴉老師講的有贊助手有點類似，我們這邊叫AI云助手，基于這個產品我們也提出一個口號，這個口號很好記，就是不要表單，要指令。因為我們是做ERP的，不論是SAP還是國內的ERP廠商，在整個數字化業務驅動中大量都是表單，表單驅動的是數據，所有企業都是這些。對于POS、線上線下任何的載體來說，其實都是靠數據、表單相互驅動的，但在當下的時代，最讓大家能夠快速感受到AI的就是將原有的流程進行大的改造，就是把所有的流程化操作通過簡單的語音或者文字直接把原來做表單一連串的動作讓AI、大模型、小助手直接做，所以在這個角度上就是從原來做表單的方式做指令。

我們在這些場景里面，因為我們是負責企業人貨場整個全方位場景的，在系統上面有前端的銷售人員，也有后端的操作人員，我們的主要場景是這個貨品有可能預警值過了，這個時候告訴他趕緊下架，現在企業中有很多信息化是連在一起的，那我是不是跟他說一下幫我執行一個指令、讓某些營業員講一下，立馬就打通門店到線上相應的管理流程，直接數字化進行驅動。除了這一塊，我們還在數據分析和數據使用上相應做了兩個場景：第一個是AI問數，第二個是AI大屏。

對于數據BI的普及來講，所有的零售企業都使用到了，大多數在使用BI的時候其實都有一個問題，就是不夠便捷或者主動性不強，我們在這邊采用AI的互動，你這邊問一下今天晚上的零售排名是什么樣的、最好賣的SKU是哪些，都會快速便捷地展示，其實增加了大家的使用頻次，目的是友好的體驗。第二是在整個企業的過程中有很多大屏，往往大屏放在那邊就是做了以后希望大家都看，大家上面的數字變化卻沒有人細細地關心。基于AI，我們給企業按照參數做好指標，AI發現某個平臺超賣了、價格線上線下不統一，導致毛利降低了，這些紅字標出，并且自動觸發工作流，到企微、釘釘等，就是讓所有的品牌和員工能快速地體驗到AI，而且不影響原先的業務，不去改造任何的流程。

到了第二個階段是業務融合，這個階段AI不再是一個工具，而是我們在一個業務場景上面讓AI跟我們的業務進行相互的加成，能夠把業務的價值輸出出來。這個也是我們現在零售品牌企業里面在做的，現在所有在私域、線上的溝通，包括在平臺，我們所有的數據都是留痕的，包括消費者退貨。

但是我們有一個最大的問題，就是線下，線下怎么搞？線下所有都是人與人溝通，線下沒有記錄，我們之前所有的行政命令、對于線下的賦能提高都是通過培訓，通過一層一層到店長。我們現在是這樣的，通過AI，通過以往的數據，我們肯定能過濾出來哪些優秀導購，基于這些優秀導購采取他們的話術、交易方式，包括對于商品的理解和推薦，這些就形成一個標準的語料，這個時候會用到企業的數據，會把這些語料送到會員成交大模型里面。

現在對于線下來說，大家對于會員資料很敏感，會員資料的質量也越來越高，所以目前對于會員的身高、年齡、男女，包括一些標簽，其實企業都已經慢慢開始完善了，基于這兩塊，我們做了一個成功經驗對于在線下導購的能力場景復制，我們的消費者到了線下，如果他跟我們的導購進行互動，互動以后他發現跟我們的成功經驗匹配得很好，自動就反映出相應的導購話術的提示，最終觸發成單的轉化。如果丟單了，我們也會把這個記錄下來。

還有一些客戶，尤其在線下，這些客戶對于品牌以外的東西比較關注，尤其是對于面料、功能或者等等，我們都知道營業員的學習不是主動的，我們有一個品牌是做女裝的，一個季大概有300到500個SKU，導購其實沒有辦法把所有的都看一遍，有一些優秀的導購已經動起來了，這個時候對于客戶來說相應的提示也會給到他們，這些方面也會用到一些合作的外部設備，包括電子工牌、自動化語音采集，把這些抓錄起來。這個場景不是一次性的，就是一個循環、反復的，整理出來變成一個完整閉環的場景，最終是我們把這個場景定位成發現成功、復制成功。在這個角度上，我們就復制所有的交易、復制所有的話術、復制所有的成功場景。對于這一塊場景來說，我們認為是AI的第二階段，也就是業務融合，已經開始給業務產生了相應的增量和價值。

第三個階段是流程創新，工具體驗、業務融合都可以看到AI在這一塊都沒有改變整個企業業務或者是單獨出現一個新的場景，它都是在原來的流程上進行人機的交互、人與人通過AI的賦能讓工作產生價值的提升。

我強調一下，在零售行業里面，消費者為什么買東西？我們發現消費者先滿足了情緒價值，在情緒價值的基礎上有購物的需求。我們現在在整個零售的過程中，很多這一塊都是取決于人與人的溝通，然后一點一點觸達消費者的心，最終產生了交易的轉化。

我們現在做的場景就相當于給客戶有一個24小時在線的AI智慧導購，在這個過程當中根據以往的銷售，我知道她買過哪些衣服，在搭配的過程中我就給她一些智能的搭配。為什么我講到國外的人，因為他們對于穿衣的場合要求比較高，比如party的時候要穿什么、某某場所穿什么，在toC的市場會有相應的博主在做，但是在toB方面有一個最大的問題，就是很多的客戶對于衣服的搭配和這一塊并沒有完整的系統性，所以我們無論在線上還是線下，其實很多的過程中都在通過衣服、通過交流來滿足客戶的認可和情緒價值之后，客戶對于這個東西覺得沒有問題，最終下單。

在這個基礎上，不僅是對于商品的搭配，我們也跟小紅書這邊做了相應的信息溝通、數據的采集，比如這個品牌只提供上裝，鞋子不是他們家的，這時候有一個很好的鞋子，我把這個鞋子放在里面，我跟它說我今天要出席一個晚宴，讓它搭配一下，這時候就有一個方案，還有一個打分，這時候客戶覺得整體的分析和分數滿足了互動的價值以后，最終還是觸達了相應的交易最終結果。

所以在這個背景下，我們認為是創新的，因為只有在AI時代才會有，不然不會有這個場景，因為這個場景要不間斷、24小時，通過采集各類的數據，滿足消費者，進行相應的互動，最后形成一個完整閉環的創新性場景，這個就是流程創新。

基于工具體驗、業務融合、流程創新，對于AI在零售企業的能力發展背后，我們要看它是不是止于此了，因為我們剛才看到的都是一點點或者只是在某個業務場景里面，我們現在看到的是在每個企業，在零售企業的背后最終的數字化或者是AI+數字化最終就是運營，因為所有的企業現在離不開數字化，在經驗學和企業在各個數字化的背后，其實大家考核的是我如何通過數字化、AI加持把我的業務做上去。我們看到了整個零售企業可以跟AI加持，將我們的業務運營完全地自動化或者達到AI決策。

我們這邊主要有四個方面：商品運營、庫存運營、私域運營、組織運營。

商品應很好理解。另外，我們有很多渠道，但是就這些庫存，現在做生意最大的口號是用最小的貨盤做最大的生意，現在最難辦的是晚上12點或者每天到了封貨的時候應該給哪些平臺上哪些貨，因為這些貨都是放大的，但是原來是拍腦袋的，在AI的加持下，我的動銷平臺、今年簽的戰略、投流了多少，這個時候自動就分貨，分貨完以后AI產生的分貨指令和調撥，人工只要審核，或者在一個閾值下人工不需要審核，這時候動銷就提高了。

一樣的，尤其在門店或者在線上，對于商品這一塊創質效，我如何發現創質效，基于這個就出現“二八”定律，好的商品很好賣，不好的東西不好賣，AI是不是可以在中間進行搭配以及在門店形成相應的促銷進行試銷，最終能夠把這個商品也消化出去，我們認為這一塊是AI在原來的流程轉化里面直接產生運營的價值，這就是商品和庫存。

私域運營所講的是名流師，因為我們已經有一個成熟的場景，也就是創新的場景，創新場景就是AI智慧導購，除了這個場景之外，現在平臺側也會看到AI客服，這些場景出來之后，有了企業化數據，企業通過數據通過觸達，AI直接跟消費者產生閉環，最終我們企業對于運營的考核就是名流師。

最后一個是組織運營，企業當中有很多部門，我們之前出現的問題就是零售團隊很大，相應的都是一個KPI考核，我只管OTB的采購計劃、對應的貨盤，我把這個KPI做好之后。但其實公司不是講你只是單線考慮，因為中間單線肯定會打架，而且這個貨肯定會卡在某個階段，會導致不流通。AI做的事情運營過程當中的數據和堵點直接暴露出來，告訴你上下游會產生什么問題，而不是你原來做一個單據，你只管自己的，其他不知道，就像還有一個場景，就是我們在做促銷的時候。

我的很多客戶之前講到線下做個促銷的時候，能不能告訴我線上所有的平臺加在一起貨價是什么。線下做了，我線上跟線下這個時候又不同價，消費者體驗不好了，對于平價的定價可能導致我的毛利又降低了，我們希望的就是零隔閡，產生組織化運營的協同。圍繞這四點運營，我們希望未來AI在企業里面最終局的就是AI形成零售企業自己的戰斗力，我們認為這個戰斗力是企業獨有的，也是每個企業自己去打造出來的，而且這是一個分階段，也就是從工具、到業務到融合。

基于我剛才講了這么多，我也要收個尾，用一句話總結一下。

從體驗到運營，AI正在重寫商業底層的語法，從工具、業務融合到流程創新再到后面的運營，把原來數字化的流程變一變，AI做多一點，人做少一點。我們也在思考，在AI的當下，每個AI流程、AI元素都在重新做一遍，在重新做一遍的背后，所有的零售企業，包括我們自己都在做商業化的重新梳理，雖然這個時間我不知道什么時候能登頂到企業和AI高度融合，但是我覺得每個企業在當下值得去思考，值得去抓住，希望各位伙伴、各位零售同仁在AI當下、洪流下一點一滴分三個階段抓住AI的機會，希望大家的業績長虹，謝謝！