京東、飛豬、云知聲、螞蟻專家復盤，揭秘 AI 提效的 4 本實戰賬本 | AICon

編輯 | 李忠良

在企業內部，AI 到底是在“畫餅”，還是真的在“造血”？這是當前所有 CTO 和業務負責人都必須直面的靈魂拷問。如果 AI 僅僅停留在生成一些文案或圖片，那它還不足以成為驅動增長的核心力量。真正的 AI 提效，必須深入到企業的核心業務流中——去重塑銷售的轉化鏈路，去重構繁瑣的自動化流程，去發現那些被傳統手段忽略的細分市場。

為了探尋 AI 在商業實戰中的真實價值，在12月19 日 -20 日AICon 全球人工智能開發與應用大會（北京站）上，我們特邀值得買科技 CTO 兼集團 AI 應用研究院院長王云峰擔任本專題出品人。

作為本碩博均畢業于清華大學計算機系的科班專家，他曾在搜狗、搜狐、阿里云、糯米等多家互聯網大廠擔任技術要職。如今在值得買科技，他不僅主導了集團 AI 應用實踐，更推動 MCP Server 與中國大部分 AI 大模型產品達成合作。在他的專業甄選下，本專題將避開空泛的概念探討，聚焦于京東、飛豬、云知聲和螞蟻集團的一線實戰案例，深度解析 AI 如何從“輔助工具”進化為“業務主導者”，為企業帶來可量化的提效與增長。

京東物流：從“AI 賦能”到“Agent 主導”，B 端營銷的數據閉環實戰

傳統 B 端物流營銷長期面臨一個痛點：高度依賴銷售個體的經驗，難以復制和規模化。如何將金牌銷售的經驗沉淀為組織能力？如何讓 AI 不僅是“打電話”，而是真正主導“數據感知—智能觸達—銷售承接—閉環運營”的全流程？京東經營 AI 算法部技術專家王春陽將深度復盤京東物流 B 端營銷的智能化進階之路。

他將詳細介紹如何以 AI 外呼和企微智能營銷機器人為抓手，構建起貫穿營銷全鏈路的智能體系。這不是簡單的工具堆砌，而是一個嚴密的系統工程：通過上下文工程實現長短期記憶與執行過程反思，解決模型在垂域場景下的幻覺問題；利用通用數據飛輪與 Bad Case 數據飛輪，持續優化樣本構建與模型訓練。

更具參考價值的是，王春陽將分享如何打通 CDP 客戶數據平臺與 CRM 系統，實現“數據—模型—流程”的三閉環。這套體系成功賦能了銷售團隊，重構了營銷觸達與運營管理流程，有效拉升了轉化效率與收入規模。

飛豬：RPA 已死？用 GUI Agent 重塑流程自動化

在企業自動化領域，RPA 曾是絕對的主角，但面對復雜的動態界面和非結構化任務，傳統 RPA 往往顯得力不從心。阿里巴巴高級技術專家梁筱武將分享飛豬如何利用 GUI Agent 代替傳統 RPA，在機票值機等核心業務流程中實現顯著的效率提升。

他將深入剖析飛豬 GUI Agent 的整體架構設計，揭秘其核心工作流。這套架構包含四大支柱：Planning Engine 作為任務規劃大腦，UI-Tars 模型作為視覺定位專家，OCR 負責輔助文字識別，以及 Agent Memory 構建長期記憶系統。通過這些模塊的協同，AI 能夠真正“看懂”界面，不再依賴死板的坐標腳本。

在技術細節層面，他將分享如何通過精細化 Prompt 設計與上下文增強策略，提升大模型對界面的理解能力；如何定義結構化動作空間，并優化動態坐標預測的成功率。此外，針對 AI 操作中不可避免的錯誤，飛豬設計了一套完整的錯誤處理與自愈機制，并在速度與精度之間找到了最佳平衡點。

云知聲：從按天計算到秒級響應，大模型重構醫療理賠審核

在傳統保險理賠流程中，醫療審核一直是個“重體力活”。面對復雜的醫療單據和晦澀的保險條款，人工審核往往需要耗費數天時間，且難以保證標準的一致性。云知聲研發副總裁劉升平將帶來一場關于效率革命的演講，揭秘大模型技術如何將醫療審核從“按天計算”推進到“秒級響應”時代。這項變革的核心，在于利用大模型理解復雜的醫療文檔與條款，通過自動化信息提取與智能核賠，實現幾乎零人工參與的自動化作業。

劉升平將系統闡述支撐這一變革的“雙引擎”技術架構。第一個引擎是基于高分辨率多模態模型的自動化信息提取技術，它能夠精準識別并提取醫療票據中的關鍵信息，支持超過 200 種不同類型的保險和醫療文檔。第二個引擎則是基于思維鏈（Chain of Thought）技術的自動化核賠系統，它能夠模擬資深理賠專家的推理邏輯，逐步分析申請材料、匹配保險條款，并最終給出有理有據的審核結論。

螞蟻集團：打造人人都喜愛的支付寶，AI 驅動細分人群精準增長

對于像支付寶這樣擁有億級用戶的國民級應用而言，一套通用的信息架構已經難以滿足所有人的需求。國際用戶需要翻譯，長輩需要大字版，學生需要校園服務。螞蟻集團高級技術專家張天偉將分享支付寶如何利用 AI 技術打破“千人一面”，通過建設國際版、學生模式和青少年模式等細分人群版本，實現用戶體驗與運營效率的雙重增長。

張天偉將重點剖析 AI 在這一過程中的三大核心應用場景。首先是人群預測，利用深度學習網絡結合認證體系，精準識別潛在的細分人群，解決“找不到人”的問題。其次是人群理解，利用大模型深度洞察特定人群在服務、內容、商品及權益上的偏好，構建多維度的人群畫像。最后是動線優化，通過大模型分析用戶的操作路徑與行為動線，動態優化版本的信息架構。演講將展示如何將這些 AI 能力與現有的推薦體系深度融合，通過定制化的供給不僅提升了用戶體驗，更顯著增強了業務的運營效果。

結語

從京東物流的Agent 主導營銷，到飛豬的GUI Agent 流程再造；從云知聲的醫療單據自動化，到螞蟻集團的人群精細化運營。這四場演講清晰地展示了 AI 在商業落地中的進化路徑：它不再僅僅是生成一段文字或一張圖，而是深入到了企業的核心業務流中，去替代繁瑣的人工操作，去優化復雜的決策流程，去發現潛在的增長機會。

對于渴望看到 AI 帶來真實 ROI（投資回報率）的技術管理者而言，這四個案例提供了從 B 端到 C 端、從通用流程到垂直行業的全方位參考，展示了 AI 如何真正成為企業提效與增長的新底座。

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