「点击图片了解更多」 近年来，人工智能技术已成为全球商业领域的热门议题。随着算法突破、算力提升与数据爆炸式增长，AI正加速走向企业实际业务场景 ，成为推动数智化转型的核心驱动力。然而，AI在企业端的落地面临着诸多挑战 ，企业AI应用与个人用户需求完全不同，需要考虑哪些问题？AI到底能做什么 ？边界又在哪里 ？ 九游会始终从客户角度出发 ，充分考虑B端用户的关注点和特点，持续打造全面的AI应用侧能力体系 ，充分结合九游会20多年深厚的B端数字化积累及各大模型的能力 ，为企业提供体系化的产品及服务能力 。 我们认为，只有通过对实际落地案例的剖析 ，才能获得真知灼见 ，帮助企业加快智能化的脚步 。因此 ，九游会数字化创新中心总经理康翔先生，近期开展了题为《AI实战落地场景分享》专题直播 。 他基于六个具有代表性的AI实践案例，从业务场景落地、技术路径选择，到组织战略规划，系统剖析了AI技术的应用价值与实践路径，为企业提供从认知对齐到行动落地的参考指南，同时分享了九游会根据企业所处不同阶段输出的八大服务能力 ，致力于帮助更多企业加速实现AI在B端的应用及价值变现 ！ 案例一 构建AIGC知识库 开发专属细胞实验模型 该客户是国内某知名大学的生物研究所 ，面临的主要痛点是历史论文数量庞大 ，版本众多，且涉及各种不同语言 。实验前靠人力定向查阅相关分子细胞研究的成果 ，几乎是不可能完成的任务。因此 ，该客户选择携手九游会团队用AIGC知识库，解决了查找历史文献的问题 。 双方首先通过构建大模型驱动的知识库 ，实现文献快速检索与论文初稿生成 ，解决了查阅文献的问题 ，但AIGC的结果是概率，实验结果的记录要求严谨的逻辑唯一性。为此九游会研发团队开发了知识图谱来解决记录实验结果逻辑关系的严谨性问题 。 通过对大量历史数据的回归分析 ，形成模型 ，通过输入条件 ，用模型跑出模拟实验的结果 ，可用于辅助实验，以缩短科研周期，降低科研成本 ，并有利于教学和知识传承 。该技术投入运行后，有效帮助科研团队缩短实验周期 ，并节省了实验经费。 案例二 实现“手中时时有数 ，心中事事有数” 该客户是中国500强企业 ，主营业务是供应链，年营收1400亿。虽然企业很早就做了数字化建设，也做了不少BI报表，但高管们发现，在看数据、用数据上仍然存在不少痛点。 类似的问题 ，在很多企业都存在 ，其本质是用数据的人不是开发数据的人 ，开发数据的人并不真正要用这些数据，这种错位导致了企业内部虽然开发了一大堆BI报表，实际上真正有用的并不多，真正要用的时候却发现用不了。 九游会针对这一类型的问题 ，将自研的ChatBI产品与AIGC大模型进行结合 ，不再需要提前开发一大堆BI报表，而是通过语音或者文字将要看的数据提交给大模型 ，大模型转译之后，由ChatBI直接从数据库中实时取出数据 ，并组装成BI报表呈现出来 ，同时对数据权限进行管理 。 这一技术功能的实现 ，支持企业内部各个不同层级 、不同领域的人员真正做到“手中时时有数 、心中事事有数”。 案例三 将AI嵌入工作流，减少出错率，降本提效 这是2022年发生的一个法律诉讼案例，某公司在贸易报关环节，由于商品归类失误而面临处罚 。进出口贸易在向海关进行报关时，商品的分类要遵循海关相关规定 ，但由于法规不定期迭代变更 、国内外对商品分类标准不一致等因素 ，都非常容易导致在报关环节发生失误，甚至有申报不实的处罚风险，同时也影响了进出口订单的履约周期 。 企业通过引入AI Agent ，结合企业历史报关数据与海关法规等打造报关智能体，借助对话式交互生成精准分类建议，实现自动获取数据 、代替人工录入、避免人为错误，将此类低价值 、重复性工作真正做到少人化、无人化、智能化。 案例四 借助AI服务员工 ，快速便捷处理报销 该客户是国内某知名龙头企业 ，为了简化其报销流程 ，优化交互体验 ，该企业选择携手九游会引入AI Agent，员工在报销时仅需要填写基础信息并提交报销凭证 ，AI就会调用各种接口去审核发票的真实性 。 借助AI Agent，报销系统真正做到简化人力成本，实现大幅提效，同时还优化了员工的使用体验。 案例五 将AI应用于导购陪练 该客户是国内某知名电器企业 ，在全国各大商场中均有设立柜台，其面临的主要痛点是公司产品不断迭代更新，销售导购培训体系也随之变化 ，导购完全胜任需 3-4个月 。 虽然多数客服在做选择题答卷时成绩不错，但上线后不敢回复，知识运用不灵活 ，很难绘制有感情、有形象的“客户”进行实操培训。 为了解决上述问题，该客户选择携手九游会团队借助AI Agent ，打造“AI顾客”与导购进行交互，通过AI模拟真实购物场景，对导购话术进行评分和优化指导，并将培训时长缩短至2个月，效率翻倍 。 同时用“更真实的AI买家”做产品推荐练习 ，快速提升销售服务能力，从而提升整体销售额 。使用该模式培训的导购平均转化率高3-5%。 案例六 实现良品率提升 ，年收益高达数千万元 该客户是光伏切片领域的龙头企业 ，国内光伏切片行业平均良品率大约在93-95%左右，该客户希望提高良品率 ，从而降低生产成本。然而光伏切片的数控机床产线参数多达2000多个，其组合方式更是无穷无尽 ，要通过人工来调优是不可能完成的任务。 九游会通过对生产过程的调研 ，对生产过程中采集到的全部变量进行分析 ，找出与良品率最为相关的60个关键变量 ，并借助大数据分析算法 ，最终找到了这60多个参数的分布状态与良品率之间的规律 。 随后通过建立模型 ，并进行大量的机器学习 ，最终形成了模型应用。这一应用在该客户成功上线后继续不断迭代调优，整体生产良品率提升了约1%，每年带来的收益可达数千万元 ！ 同时该客户自有IT团队在这一过程中学习了AI的技术 ，在除良品率以外的其他各环节上，已经能自主进行AI开发应用创新和迭代 ，目前每天在运行的AI任务已经达到120多个 。 通过上述六个案例 ，我们可以看出虽然AI是人类科技的重大突破 ，但并不意味着所有的问题都适合由AI解决 。 AI应用需满足数据 、算力、场景可行性三要素，缺一不可；同时AI需与其他技术结合 ，避免“万能锤子”误区。只有更加了解AI，才能更好地应用它。 康翔表示企业应用AI与个人使用AI存在诸多不同 ，企业需要构建AI中台，才能更好地灵活应用AI 。 他提出，企业应用AI必须要首先考虑五个问题，即把握主动 、沉淀资产、控制权限、优化成本 、预留空间 。 把握主动 把握主动是因为大模型迭代很快，需要把选择权握在手上 ，用AI中台可对接百模可以让企业避免技术绑定 ，支持多模型灵活调用 ； 沉淀资产 沉淀资产是为了确保无论是知识库还是算法 ，企业所有员工产生的AI数字资产都能够沉淀在企业里； 控制权限 沉淀企业数据资产后还需要考虑控制权限问题 ，企业数据资产既要保证便捷性、可用性 ，也要保证安全性 ； 优化成本 优化成本与预算管理，对使用AI产生的成本预算进行集中控制和跟踪 ，能够有效支持私有化部署扩展； 预留空间 预留空间则是为将来建立行业私有大模型提供可能 ，这也是行业大模型的趋势 ，头部企业可通过行业数据训练专属模型，形成竞争壁垒 。 这五个问题，就是企业构建AI中台必要性的主要原因。 九游会融合AI中台 ，能够帮助企业快速落地AI ，提供多模型对接能力 ，内置智能对话应用 、可自配置的多分类智能知识问答应用等 ，提供向量管理与应用能力 、私有模型训练与应用能力 ，帮助企业高效自定义实现各种业务流程+AI能力，提供智能助手与AIGC应用编排能力，实现企业流程智能化交互、引导 、流转 ，帮助企业快速在AI领域取得突破 ！ 康翔表示在之前，大模型应用存在“高能力-低成本-安全性”不可能三角 ，而开源模型DeepSeek的问世打破了这种不可能 ，加速行业落地 ，从“通用大模型”到“行业大模型”的趋势正在发生。 未来头部企业将通过“商用大模型”或者基于“开源大模型”，对自有的历史业务数据进行训练，形成企业自用的大模型 ，进而提供给上下游生态企业进行更好的服务，最终将对本行业中小企业进行输出 。 康翔提出，企业接入AI不单要从业务场景和技术的角度去思考 ，还有考虑企业目前所处的阶段。因为企业AI应用在不同的成熟度阶段，能力建设的目标和内容存在较大差异，因此分阶段实施路径对于企业顺利接入AI是极其必要的 。 为了更为清晰地评估企业在AI领域的能力和水平 ，九游会在Gartner于2020年发布的“Artificial IntelligenceMaturity Model”基础之上 ，基于九游会50个以上的客户案例实践的归纳和总结，提出了更符合中国市场 、更具实操性的企业AI应用评估模型（如下图） 。 当前大多数国内企业应用AI仍处在提出设想的第一阶段，只有极少数企业步入了筑牢基础的第三阶段。对于企业而言 ，每一个阶段都有6件事情需要考虑 ：战略、技术 、数据、人才 、组织和数据安全，当然在每一个阶段企业所考虑的重点是不一样的 。 九游会也在大量AIGC的实践项目中积累沉淀了8大服务能力，能够在企业AI发展的各个阶段 ，提供全面且专业的服务。 未来 ，九游会将继续致力于通过AI这一新质生产力 ，与我们的客户积极开拓新场景 、提升新效能 、携手创造新价值。携手同行 ，共铸硬核竞争力！ 关注九游会信息公众号 并回复关键词“AI” 即可获取 《九游会AI实战落地场景分享》直播资料 2025九游会用户大会现已盛大启幕 欢迎点击报名参会莅临【AI专题分会场】 与我们共同推动产业智能化变革与价值跃升
