采寫／陳紀英
編輯／萬天南
炫酷的參數比拼，殘酷的百模大戰，是ai大模型的盡頭嗎？
這一波大模型風潮中贏麻了的微軟，做法恰恰相反，其相繼與openai和meta旗下大模型合作，戰略重心放在了卷應用上。
這與百麗時尚的看法不謀而合：ai的價值終點，不止在技術創新上，更在落地於業務應用上。
其實，在這波ai大模型起風之前，百麗時尚就對ai青睞已久。早在2022年，百麗時尚內部確立的升級架構圖中，「最上面一層就是ai」。
不止設想，已經落地。
2023年11月，在百麗時尚的「數字化工作台」——釘釘群里，ai助理「商品數字員工」正式「入職」，「未來數萬名員工，人人都可以配一個ai助理」，這是百麗時尚的藍圖。
受益於ai的，也不止百麗這樣的大型鞋服企業。
芯片行業龍頭艾為電子，其ic智能客服可以7x24小時實時回答客戶各種關於芯片的專業問題；作為中小企業代表的有零有食，則在「ai+低代碼」探索上快人一步，實現了「客戶拜訪跟進」等銷售信息的自動填報與數據分析，走向更低成本更高質量的增長。
這些探索，印證了釘釘總裁葉軍的一個論斷，2024年，「不是大模型唱主角」，「c端ai原生產品以及b端ai產品，會成為主角」。
據葉軍預測，未來三年，將有1000萬個ai助理在釘釘上產生。
大象也能起舞，鞋王輕盈「智變」
百麗時尚對ai大模型的應用，既務遠，又務實。
作為中國鞋王，百麗時尚手握約20個自有品牌及合作品牌，近10000家門店遍布全國300多個城市。
於百麗時尚而言，必須做到「心中有數」，才能動態管理貨物進、存、出、補，持續優化供應鏈。
但面對如此浩瀚的終端，實時跟蹤銷量和庫存，殊為不易。
早些年間，數據統計要依賴於總部發佈郵件給大區，然後到省區、城市、門店，層層下發，再一層層向上彙報。漫長繁瑣的流程下，匯總統計一次數據，起碼要耗上3-5天。
2019年是個轉折點。彼時，百麗時尚全國所有大區的it人員，聚集到了釘釘群里，利用後者的表格在線編輯功能，實現各類業務相關數據的在線匯總，只需兩個小時，就能完成全國萬店的數據統計工作。
無論是3天，還是兩小時，統計總歸是滯後的，也是要耗費人力的。
如今，百麗時尚可以隨時調用ai，查詢10000多家門店以及每個店員的銷量業績，「店長可以隨時追問誰是門店銷冠；哪雙鞋賣得最好、哪雙鞋銷量增長最快等數據，ai也能實時相告」。
在百麗時尚，ai不止「識數」，還能協助推進流程，高效便捷地幫助完成系統操作，前面提到的百麗「商品數字員工」就是一例。
訂補迭模式下，庫存高效流轉，需要實時核對收發數據。
過去，一旦出現商品收發差異（發貨數目與收貨數目不符）時，百麗時尚數據管理人員需要介入並拉通收發方甚至第三方人員，進行溝通定責。
現在，當需要主動認責時收發方可以直接和ai數字員工發起對話，從數據核對，到主動認責，再到認責修正，以及單據完結，一整套流程行雲流水，ai都能全盤接手，不僅解放了人力，還大幅提高了業務效率。
上述嘗試跑通後，百麗時尚打算把ai落地拓展到單據執行跟進、調貨補貨等更多場景。
點狀應用，對於把ai確定為集團數字化轉型戰略重要方向的百麗時尚而言，只是開始。在百麗時尚的ai暢想中，替代人力、輔助決策、提升組織效率等，都在未來清單之中。
目前百麗時尚的數萬名員工中，很多都是一線人員，過去要耗費大量精力去學習各種數字化工具，「既要懂貨懂人，還要懂數懂工具，對一線門店人員來說，有些吃力」，百麗內部人士向《財經故事薈》透露。
而有了ai輔助，一線員工不用迷失在工具海洋里，只需在必要時調取相應ai應用，可以省出更多精力時間，專註在服務顧客上。
舉例來說，當百麗門店的某個鞋款缺貨時，過去銷售可能要登陸系統、輸入貨號查找庫存、打電話申請調貨等，耗時又耗力；有了ai助理的話，只要說句話，就能讓它幫忙查庫存，幫忙溝通調貨，幫忙下單給顧客送上門等。
於組織而言，從頂層來看，ai技術可以突破個體局限性和人腦算力不足，支撐組織體系全面、高效、動態、實時的分析決策，還能秉持公司戰略意志輔助終端智能決策。
類似百麗時尚這樣的大公司，在ai的助力之下，可以更容易實現一杆子插到底，最終極致化提升組織運轉效率。
站在數字化和ai的舞台上，大象也能輕盈起舞。
遇事不決問ai
於企業而言，標準化的好產品不難，但個性化的好服務不易。
以問答這一遍布售前、售中、售後的高頻交互場景來說，就槽點不斷——人工客服要麼不夠專業，自動客服又常常表現「智障」。
而客服問答環節的質量，又直接關係到潛在用戶（客戶）的轉化、復購等。
對於上述痛點，芯片公司艾為電子深有體會。其芯片產品sku上千，涉及四十多種子類別，涵蓋不同領域的專業知識，而且，每款產品參數也高達幾十個，客服想要回復得足夠快速、準確、專業，殊為不易。
如果客服全部由經驗豐富技術專家擔任，一方面，可能會大幅提升招聘、培訓成本；另一方面芯片產品更新迭代很快，人工客服的學習能力未必未必與時俱進跟得上。客服的傳統做法是，在官網下載產品文檔，然後再到海量信息中尋找參數答案，自然難以做到即時專業的響應。
為此，2023年，艾為電子與釘釘一起打造了艾為專屬模型，以此為基礎，搭建了「ai智能客服」，可以7×24小時回答客戶問題。
相比之下，傳統問答機械人無法理解上下文意思，只能採取被動機制，被觸發關鍵詞時，才能給出提前設置好的標準答案，難免答非所問。
而艾為的ai智能客服，則能理解上下文對話，生成回答更為自然精準，也無需依靠人工頻繁維護關鍵詞和問答庫，既能提升用戶體驗，也能極致降低成本。
當智能客服在問答中，識別高潛客戶時，還能提醒產品顧問第一時間接入對話。後者可以根據智能客服總結的顧客諮詢摘要，跟進需求，鎖定商機，拉動轉化。
智能問答不僅能化身智能客服，還能變身企業內部的「老師傅」，培訓、賦能員工。
三菱電梯的一線人員，過去在現場遇到維修難題時，需要臨時翻資料，或者詢問相關專家，但這種模式既耗時耗人，還影響客戶體驗。
現在，三菱維修人員遇到難題，可以直接請教ai，後者不僅可以實時作答，還標註了答案的權威來源，精準率更高，維修人員省力省心，客戶也能省時；不止維修人員，一線員工同樣可以遇事不決問ai，在群里@問答機械人，就能隨時得到答案。
如今，包括智能客服在內的智能問答，已經成為ai大模型最快落地的場景之一。根據沙利文預測，智能客服預計到2027年規模有望增長至181.3億元，五年內複合增長率可達到20%以上。
ai+低代碼，中小企業也能玩轉
與百麗時尚等巨頭在ai布局上，眼望十年，深謀遠慮不同。
中小企業在ai探索上，偏重小輕快准解決實際需求。ai疊加低代碼，則給了中小微企業輕量級、低成本登上ai高列的普惠機會。
零售公司有零有食總部位於福建晉江，當地it人才稀缺，公司it部門只有區區幾位技術員。為此，有零有食捷徑通幽，基於低代碼模式，在釘釘上完成了數字化系統的打造。
今年4月，隨着釘釘開啟全面智能化，以及後續宜搭（釘釘旗下低代碼平台） ai等智能化產品的陸續上線，近水樓台的有零有食又迅速跟上，進一步通過ai解放了生產力。
有零有食此次的切入口是在銷售流程的ai化改造上。
過去，一線銷售在拜訪前、拜訪後，都需要進入釘釘的宜搭平台，打開「客戶拜訪」系統以及「客戶管理/客戶拜訪計劃…」等表單，然後手動填報相關信息。
但銷售原本應該奔波在一線，繁瑣低效的錄入，導致銷售不得不壓縮拜訪客戶的時間和精力。而對於管理者而言，想要了解銷售拜訪客戶的進展，也只能訪問公司crm系統，入口步驟多、數據查詢不方便。
為此，借力釘釘宜搭上搭建的ai助理，有零有食的銷售們通過對話形式，即可完成客戶拜訪的計劃制定、自動填報、檢查執行等，提升了工作效率，也能留出更多精力用戶客戶拜訪和服務上。
公司管理者同樣受益，通過對話形式，即可迅速跟蹤銷售團隊進展。
比如管理者可以直接發問，「幫我看下截至目前團隊內s級客戶還有多少個沒有拜訪過？」「幫我查看下xxx銷售拜訪了多少客戶」等，ai助手便會即時以指標卡或列表等形式，反饋有零有食低代碼系統里的相關數據，讓管理者一目了然。
根據gartner預測，到2023年結束，全球低代碼市場規模預計將達到269億美元；到2025年，預計有70%的企業數字化應用，將都由低代碼平台構造。
尤其是對中小微企業而言，「ai+低代碼」堪稱「最佳cp」，ai是「大腦」，低代碼則是「手和腳」。
有零有食對此的探索，尚處於初級階段；未來，ai與低代碼更深度的結合，是「自然語言下達需求，ai獨立完成開發」，屆時，任何一個業務人員，都可以隨時根據業務需求，幾句話、幾十秒就能變更、生產、調用相關應用。
以戰代練，ai應用有何啟示？
從前述百麗時尚等案例來看，ai已經開始滲透到企業運轉的各個流程和環節里。
企業對ai應用的嗷嗷待哺，也印證了微軟的戰略選擇。
與微軟不謀而合，立志「全面智能化」的釘釘，也沒有卷自研大模型，「卡也沒囤，回歸到根本，是讓大模型產生價值」。
葉軍很篤定，「在生產、供應、銷售、設計、管理研發等過程中，把大模型真正應用下去，才有價值。」
而從橫向來看，ai大模型，有助於實現數智化平權，大中小微企業都能找到應用之道。
過去，企業數字化的進程，很多程度上取決於管理者的數字化思維、企業員工的數字化素養，企業的資金投入規模等。
金山辦公總裁章慶元曾對外提出過一個「二八法則」，80%的用戶只使用了20%的數字化工具的功能，另外八成功能用戶弄不懂、學不會、用不好，在傳統企業與中小微企業，這一癥結尤為凸顯。
而ai大模型的應用，則極大降低了一線人員的「上車門檻」，大中小微企業可以按需「智」變。
釘釘也正在力圖降低企業「智」變的門檻。在1月9日的發佈會上，釘釘正式對外發佈了定價980元/年的創業版，並向1萬家新註冊企業提供1年的免費使用支持，降低開放平台傭金最高100%返佣等。
葉軍解釋，上述舉動是「希望每一個人、每一家企業都能低門檻地創造ai超級助理，推動智能化普惠。」
而從前述公司的ai探索中，也能總結出共性方法論。
一方面，要登上ai高列，企業的內部驅動，與平台的外部推動，缺一不可。
即便頭部巨頭，手握充足的資金和高級人才團隊，想要完全從0到1自研ai，也是不可承受之重，周期太長來不及，成本太高不划算，因此，眾多企業才選擇了和釘釘、滴普等外部夥伴共創。
今年8月 22 日，釘釘將智能化底座（ai paas）開放給生態夥伴和客戶，計劃用大模型幫助生態上下游把產品全面ai化，多款智能化場景方案和智能化行業方案陸續上線，這是釘釘智能化已全面進入生態層的起點。
1月9日，釘釘7.5 又推出 ai 助理等產品，每個人、每家企業都可以定製個性化的、專屬的超級助理，這標誌着釘釘ai戰略開啟了b端、c端雙線並行的全面化普及。
截止目前，已有超過70 萬家企業在釘釘上落地智能化應用。
另一方面，ai玩得轉的前提，其實是數據和業務的在線化。
以前述公司為例，無論是艾為的智能客服，還是三菱的智能老師傅，都是把企業內部與相關行業的專業知識庫，接入釘釘ai paas層能力，才能孵化、調優企業專有的ai應用，讓ai從「通用」升級到「懂行」。
而百麗時尚能在ai落地上快人幾步，也離不開長期持續投入的數字化基建。
因此，在數字化上跑得更快，積累更深的企業，在ai轉型時往往更為得心應手。僅以釘釘平台為例，截止到2023年年末，就有高達2500萬家企業，在此跑通數字化轉型，而他們在ai探索上，可謂近水樓台。
ai的布局，同樣具備很強的先發效應。企業以戰代練，平台以戰代訓，積累的大量數據、行業konwhow可以餵養和孵化ai，而ai落地探索中沉澱的新數據，又能反向推動ai能力的迭代升級，最終形成正向增長的飛輪。
因此，於企業而言，儘快躬身入局，而非猶疑觀望，才是優選項。
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