
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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