在品牌零售行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型浪潮中,一個(gè)普遍存在的困境逐漸顯現(xiàn):技術(shù)團(tuán)隊(duì)致力于通過(guò)復(fù)雜的模型和算法優(yōu)化來(lái)提升效率,然而業(yè)務(wù)部門(mén)卻經(jīng)常抱怨這些系統(tǒng)難以理解和使用。自2023年起,隨著企業(yè)數(shù)字化對(duì)大模型技術(shù)的熱情高漲,這一矛盾在C端市場(chǎng)取得顯著成效后,卻在B端市場(chǎng)遭遇了瓶頸。
中大型企業(yè)尤其感受到了這一挑戰(zhàn)。盡管AI技術(shù)在單點(diǎn)場(chǎng)景中有所應(yīng)用,但缺乏體系化的切入點(diǎn),使得技術(shù)與業(yè)務(wù)之間的鴻溝難以逾越。在這樣的背景下,百麗時(shí)尚集團(tuán)探索出了一條獨(dú)特的路徑,通過(guò)讓業(yè)務(wù)成為技術(shù)的引導(dǎo)者,實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)質(zhì)性突破。
百麗時(shí)尚,這家在中國(guó)擁有超過(guò)8000家門(mén)店的時(shí)尚鞋服巨頭,在過(guò)去兩年中自主構(gòu)建了一套AI落地方法論。他們意識(shí)到,大模型技術(shù)的幻覺(jué)問(wèn)題在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中會(huì)被顯著放大,因此,不是簡(jiǎn)單地用技術(shù)來(lái)顛覆業(yè)務(wù),而是將業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)化為AI能夠理解的語(yǔ)言。這一理念體現(xiàn)了企業(yè)在面對(duì)技術(shù)浪潮時(shí)的主動(dòng)性和主體性。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),百麗時(shí)尚與長(zhǎng)期的Data+AI服務(wù)商滴普科技進(jìn)行了深度合作。他們通過(guò)整合模型棧,基于滴普科技的Deepexi大模型和百麗時(shí)尚的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),精調(diào)訓(xùn)練了推理模型Deepexi-RM,專(zhuān)門(mén)用于商業(yè)流通行業(yè)的落地應(yīng)用。這一垂類(lèi)模型與滴普科技的FastAGI智能體平臺(tái)相結(jié)合,構(gòu)建了Agentic AI(代理型人工智能)應(yīng)用的邏輯,從而實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的精確度,有效消除了大模型的幻覺(jué)問(wèn)題。
在AI產(chǎn)業(yè)化落地的過(guò)程中,百麗時(shí)尚還面臨了數(shù)據(jù)治理和業(yè)務(wù)對(duì)齊兩大痛點(diǎn)。為了解決數(shù)據(jù)治理問(wèn)題,他們開(kāi)始設(shè)計(jì)標(biāo)注體系,基于業(yè)務(wù)價(jià)值密度進(jìn)行場(chǎng)景化拆解,通過(guò)“標(biāo)簽+標(biāo)注”體系,將靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)上下文,使AI能夠更容易地理解和推理。這一舉措實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)沼澤”到“數(shù)據(jù)金礦”的轉(zhuǎn)變,為企業(yè)向“AI工業(yè)化”邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。
在業(yè)務(wù)對(duì)齊方面,百麗時(shí)尚通過(guò)系統(tǒng)性策略平衡數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型效果,構(gòu)建業(yè)務(wù)思維鏈,將經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的思考過(guò)程轉(zhuǎn)化為可溯源、可計(jì)算、可優(yōu)化的智能決策體系。他們針對(duì)關(guān)鍵場(chǎng)景優(yōu)化數(shù)倉(cāng)管理機(jī)制、沉淀企業(yè)知識(shí)平臺(tái)、開(kāi)發(fā)人機(jī)協(xié)同的AI Agent,初步實(shí)現(xiàn)了決策落地的核心推理挑戰(zhàn)。
在智能化數(shù)倉(cāng)的實(shí)踐中,百麗時(shí)尚進(jìn)一步推動(dòng)了數(shù)據(jù)的“活性”標(biāo)準(zhǔn)重構(gòu)。傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)作為靜態(tài)規(guī)則容器,限制了業(yè)務(wù)洞察的深度。而智能化數(shù)倉(cāng)則以實(shí)時(shí)化的業(yè)務(wù)分析和應(yīng)用決策為核心,讓模型動(dòng)態(tài)生成規(guī)則,實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)洞察規(guī)則的快速生成和執(zhí)行。這一轉(zhuǎn)變使得業(yè)務(wù)端和管理端的協(xié)同更加高效,實(shí)現(xiàn)了從需求響應(yīng)式分析到操作引導(dǎo)式?jīng)Q策的轉(zhuǎn)變。
百麗時(shí)尚還通過(guò)構(gòu)建決策類(lèi)AI和執(zhí)行類(lèi)AI,打散傳統(tǒng)固化的數(shù)字化流程,將中臺(tái)能力后置,前方通過(guò)AI的學(xué)習(xí)能力靈活調(diào)用API接口,實(shí)現(xiàn)了中后臺(tái)能力的靈活復(fù)用。特別是在決策類(lèi)AI中,他們引入了多模態(tài)模型棧,構(gòu)建了B端決策的物理約束系統(tǒng),有效遏制了AI在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的幻覺(jué)漂移。
百麗時(shí)尚還基于釘釘?shù)绕髽I(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同底座,構(gòu)建了輕量化應(yīng)用,通過(guò)Agentic AI的智能化手段自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)指令和審批流,提高了實(shí)時(shí)效率。Agentic AI不僅通過(guò)自動(dòng)化指令釋放生產(chǎn)力,還將原本分散在各個(gè)系統(tǒng)中的文件格式和動(dòng)作收束為連貫的數(shù)據(jù)流,讓整個(gè)執(zhí)行過(guò)程可追溯、可干預(yù)、可由大模型實(shí)現(xiàn)智能化判斷。
通過(guò)這一系列舉措,百麗時(shí)尚成功地將企業(yè)管理流程中的“操作痕跡”轉(zhuǎn)化為數(shù)字化軌跡,為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供了基于真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的“細(xì)胞級(jí)”數(shù)據(jù)養(yǎng)分。這一轉(zhuǎn)型不僅體現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的深刻理解,也充分重視了人和技術(shù)底座的價(jià)值。未來(lái),隨著Agentic AI的廣泛應(yīng)用,百麗時(shí)尚的智能化轉(zhuǎn)型之路將繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展。
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