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      Edgewell全球AI轉型負責人付詠(Sylvia Fu):AI重塑消費品未來

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      AI時代沒有旁觀者,只有先行者和追隨者。

      在全球消費品行業面臨深刻變革的當下,付詠(Sylvia Fu)以她獨特的東西方跨界視野和“中國速度”的執行力,正在書寫一個關于AI如何重塑傳統行業的嶄新故事。從2022年到2025年作為Edgewell Personal Care大中華區副總裁,她交出了一份令人矚目的成績單,連續三年大中國區銷售和利潤增長全球第一,并在中國本土成功孵化出集團史上最具商業爆發力的新品之一。去年底,Sylvia正式履新Edgewell全球AI轉型負責人(Global AI Transformation Leader),直接向全球CEO匯報,標志著Edgewell將AI從“單點工具”升級為“核心戰略”。

      2026年3月底,她剛剛在拉斯維加斯參加了零售科技峰會Shoptalk Spring后回到紐約,36氪也終于有機會和她一起聊聊,站在新起跑線上,她將如何引領這場自下而上的文化變革?美國零售業和消費者正如何被AI重塑?這對中國企業的全球化之路又意味著什么?以下是本次專訪實錄。



      Edgewell全球AI轉型負責人 付詠 Edgewell Global AI Transformation Leader Sylvia Fu

      01. 戰略定調——拒絕“為了AI而AI”,三大支柱夯實“業務導向”

      36氪:Sylvia,作為全球AI轉型負責人,能跟我們聊聊你接下來打算怎么做嗎?Edgewell目前在AI實踐上走到了哪一步?

      Sylvia Fu:在剛剛向全球董事會完成的戰略匯報中,我們闡述了一個非常清晰的轉型框架。在接下來的AI布局上,我們的核心理念極其明確——“業務操盤手優先(Operator-First)”。

      很多企業的AI轉型是由純技術部門驅動的,容易陷入“為了技術而技術”的陷阱。但我過去是做業務一號位出身的,對P&L(損益表)負責,因此我評估AI的唯一標準,就是它能否轉化為實打實的商業杠桿:即驅動頂線增長(銷售額,賣得更多)、提升組織敏捷度(速度更快)、優化底線效率(利潤提升,成本更低),同時兼顧負責任的數據治理與文化建設。

      圍繞這個理念,我們搭了“三個版塊”的框架,我簡單分享一下:

      第一個版塊:讓AI融入日常工作流。AI轉型本質上是“人”的轉型。目標是讓全球每個崗位的員工都能將Copilot、ChatGPT等大模型作為常態化的“數字副手”。同時我們正為財務、采購、HR等職能開發專屬的“AI智能體(Agents)”以重塑工作流。我們在全球選拔了100多名跨部門骨干組建“AI倡導者俱樂部(AI Advocates Club)”作為文化傳播引擎,通過同儕學習形成組織轉型的燎原之勢。為消除業務端對數據安全的顧慮,我們將在年中發布權威的《安全港指南(Safe Harbor Guidelines)》,劃定合規邊界,讓大家敢于在安全區內“智慧工作”。

      第二個版塊:夯實數據和技術基礎。面對跨國企業普遍存在的數據孤島,我們采取了極其務實的“雙軌制(Dual-track)”:一方面,我們絕不苦等所謂的完美的數據,優先利用當前可獲取的內外部數據快速啟動試點,驗證商業ROI;另一方面,持續投資底層系統數據湖的基建,統一全球數據的定義與顆粒度,為AI的規模化爆發鋪平跑道。

      第三個版塊:聚焦核心商業場景。我最怕看到的是那種“什么火做什么”的模式——今天搞個聊天機器人,明天弄個圖片生成器,看著熱鬧但對業務沒什么實質幫助。我們的做法是,先看集團最大的幾個業務痛點在哪里,然后每個場景都配一個業務負責團隊和一個技術負責團隊,兩組人搭檔著干。這樣才能確保AI真的在解決問題,而不是在制造新的復雜性。

      這三個支柱其實是一個飛輪——數據基建給場景提供彈藥,場景應用給業務創造利潤,全員參與的AI文化讓這個飛輪轉得起來、轉得快。

      說完戰略,我講講實際進展。坦白說,速度比我預想的還快,讓我特別驚喜——

      研發創新端:我們與全球AI開放式創新平臺Halo合作,將尋找無PFAS涂層、新型UV吸收化合物等突破性技術的周期,從數月大幅壓縮至短短幾周,效率飆升90%。在刀片替代涂層項目中,過去三個月我們通過AI網絡收到了24份技術提案,迅速鎖定9個高潛力伙伴,現已進入深度技術盡調階段

      營銷洞察端,就在今年2月,我們和北美團隊一起做了一件很酷的事——用大語言模型分析了19萬多個社交和評論數據點,給防曬品類定義了5個全新的消費者圈層。這些洞察正在直接指導我們Banana Boat和Hawaii Tropic兩個品牌的產品開發和營銷方向。以前做這種深度消費者洞察,少說3個月、花費上百萬。現在呢?幾周就搞定了,而且顆粒度更細。

      全球運營端:歐洲供應鏈團隊正運用機器學習模型推進包括網絡重心模擬(CoG Simulation)、需求感知預測等5個活躍工作流。全球法務端新開發的AI工具已覆蓋合同審核等6大場景,節省了25%的工作時間。

      02. 洞察前沿——美國零售業全面擁抱AI與消費者的“信任悖論”

      36氪:這半年你大部分時間都在美國。從你的第一視角看,美國零售業和消費者對待AI的態度發生了怎樣的質變?

      Sylvia Fu:這半年給我最強烈的沖擊是:美國零售巨頭對AI的態度已經徹底跨越了早期的“概念驗證(PoC)”階段,全面進入核心價值鏈的深度重構。

      我們清晰地看到巨頭們正在構建“AI優先”的底層生態。剛履新的沃爾瑪美國CEO David Guggina明確指出,“代理式AI(Agentic AI)”正被廣泛嵌入到沃爾瑪的日常運營與結賬流程中。百思買(Best Buy)正利用生成式AI為數萬名客服提供實時情感分析,釋放員工精力去建立“客戶共鳴”;Costco則將AI深度應用于預測性需求洞察和無感結賬。

      EMARKETER最新的預測極為震撼:AI平臺驅動的美國電商銷售額將從2025年的54億美元,飆升至2029年的1,445億美元(占比約9%)。在激進場景下,這個數字甚至可能高達2,250億美元。這意味著,每一個品牌都必須重新思考自己在全新AI生態中的新商機。



      Edgewell旗下品牌

      但硬幣的另一面,是消費者端展現出的一個極具啟發性的現象——我稱之為“信任悖論”。根據Publicis Commerce在2026年1月發布的調研:高達64%的美國消費者已使用過AI購物工具,其購物行為正從簡單的“關鍵詞搜索”向基于復雜意圖的“問題解決”模式轉變。然而悖論在于:盡管92%的人認為AI有幫助,卻只有52%的人真正信任AI的產品推薦。

      非常有意思的是,只有當消費者“原本就熟悉某個品牌”時,他們才最有可能去信任AI的推薦;而且60%的人在收到AI推薦后的第一反應,是“去Reddit等真實人類社區進行交叉驗證”。

      這給我們上了一堂極其深刻的戰略課:在AI時代,“高科技(High Tech)”必須搭配“高感知(High Touch)”。 當AI讓產品比較變得毫不費力時,品牌自身沉淀的信任感、情感聯結和真實的人類體驗,才是打破信任壁壘、促成轉化的終極護城河。

      03. 核心戰役——Edgewell AI發力的四大方向

      36氪:面對這種快速演進,Edgewell接下來的AI“核心戰役”會是什么?

      Sylvia Fu:我們現在在跟一些很厲害的合作伙伴緊密評估,主要有四個方向,我一個一個說:

      第一,智能供應鏈與需求預測。這是快消品的命脈。說實話,傳統的SKU級別預測已經跟不上了,尤其是新品上市的時候,歷史數據幾乎沒有參考價值。我們在研究用“數據編織層”的方式,不動現有系統、不搞大拆大建,而是在上面加一層AI智能層來打通數據孤島,再用數字孿生的方式做更精準的預測。哪怕預測準確率只提升10個點,對我們的銷售和庫存健康度來說都是巨大的提升。

      第二,數據基建與系統就緒。AI模型再聰明,你喂給它的數據是亂的,出來的結果也是亂的。我們現在最務實的做法就是:先把SAP系統真正變成“AI-ready”的狀態,數據湖的清理和建設是中期的戰略重點。這個活兒是我們中期的重點,但不做的話后面所有AI應用都是空中樓閣。

      第三,AI時代的品牌發現——從SEO到GEO。這個我特別想多說兩句,因為它真的在改變游戲規則。現在60%的Google搜索已經是零點擊了——消費者不再“翻鏈接”,而是直接要“答案”。當有人問ChatGPT“敏感肌用什么防曬好”的時候,如果AI的回答里沒有你的品牌,你就在數字貨架上消失了。所以我們在不斷測試GEO(生成式引擎優化),具體就是把產品信息和消費者評論轉化成大模型能“讀懂”的結構化格式,讓AI在回答消費者問題時能主動推薦我們。這場仗才剛開始,但誰先動誰就有優勢。

      第四,品牌內容與產品創新的AI加速。在中國,AI已經幫我們在電商每月生產2,000多個視頻,接下來我們要把這套能力拓展到北美和歐洲——產品圖片、視頻、社交內容的規模化生產,同時保證本地化的質感。在產品創新端,我們也在用AI打通從消費者洞察到概念驗證到上市的整個鏈路。前面講的北美190K數據點消費者分析就是一個例子,Halo在研發端做的AI技術搜尋是另一個例子。未來這兩頭要接起來,真正壓縮創新周期。

      04. “代理式商務”來了——AI如何重塑消費者的購物方式

      36氪:你多次提到“智能體商務(Agentic Commerce)”,能否展開談談它將如何重構未來的零售形態?

      Sylvia Fu:“智能體商務”在今年迎來了真正的拐點。讓我用一條時間線來說明這種加速度:僅在2025年9月到2026年3月這短短半年內,ChatGPT推出了即時結賬(Instant Checkout)功能,亞馬遜上線了Rufus購物助手,谷歌發布了通用商業協議(UCP),微軟和Perplexity也相繼入局。所有科技巨頭都在瘋狂爭奪“下一代AI購物入口”。

      未來零售會有三類消費者:傳統的人類消費者、用AI輔助購物的混合型消費者,還有完全自主的AI代理。其中最有意思的是中間那群人——他們一只腳在人類世界,看重體驗、個性化和價值觀;另一只腳在AI世界,會用對話式搜索、多模態交互。現在AI購物最活躍的環節是中間的“幫我挑一挑”,但正在向整個購物旅程擴展。

      對品牌來說,一個特別重要的信號是:消費者從“搜關鍵詞”變成了“問問題”。他們不再輸入“防曬霜SPF50”,而是問AI“我皮膚容易曬傷,去海邊用什么防曬好?”這是完全不同的邏輯。傳統SEO解決不了這個問題,你必須做GEO——讓AI能理解你的產品,并且在回答時推薦你。如果AI不推薦你,你的品牌就可能在消費者眼里“不存在”這就是為什么我們把“在AI時代贏得品牌發現”列為Edgewell四大核心機會之一。



      05. 出海啟示——AI時代,中國品牌如何“智贏全球”

      36氪:作為連接東西方的操盤手,你怎么看AI對中國企業出海的意義?

      Sylvia Fu:中國企業出海現在進入了一個新階段——不再是“規模擴張就夠了”,而是要“價值建設”和“技術驅動”并行。在這個過程中,AI不是一個錦上添花的東西,它實際上是支撐全球化運營的“核心操作系統”。

      以前出海最頭疼的是什么?規模化和本地化沒法兼顧。你想做大,就沒精力做深;你想做深,又鋪不開。現在AI改變了這個等式——多語種生成、預測分析、消費者洞察,這些能力讓你可以用很低的邊際成本,在每個市場提供真正貼合當地文化的體驗。

      還有一個很多人忽視的點:合規。歐盟AI法案、各國的隱私保護法規,這些東西看起來是約束,但如果你能把“信任設計”系統性地嵌入產品和運營里,合規反而會變成你的競爭優勢。消費者會覺得“這個品牌靠譜”,這在海外市場特別值錢。

      中國企業在應用創新和敏捷迭代上真的有天然優勢。只要在“高科技”里注入“高同理心”,就完全有能力在這輪全球化浪潮中領跑。

      36氪:從你在中國市場的實戰經驗和現在全球化的視角出發,如果中國品牌想出海美國、真正做品牌和渠道,最關鍵的是什么?AI又能幫什么忙?

      Sylvia Fu:這個問題我太有感觸了,因為我自己就是從中國市場一路走過來的。說實話,美國跟中國的打法差異非常大。我看到很多中國品牌還在用國內那套思路,有些彎路其實是可以避免的。我覺得核心就三件事:品牌怎么立得住,渠道怎么打得通,組織怎么扎下根。

      先說品牌——從“性價比”跳到“心價比”和“AI可見度”。

      第一,品牌DNA要真正立起來。美國做品牌不是注冊個商標、做個英文官網就完了。美國中產消費者非常在意你“信什么”——你的價值觀是什么,你的使命是什么,這直接決定他們買不買你第二次。SHEIN講“人人都能享受時尚之美”,SKIMS用內衣傳遞多元包容,這些品牌在美國能站住腳,不是因為便宜,是因為消費者覺得“這個品牌懂我”。

      第二,Z世代的情緒價值不能忽視。這代人的消費邏輯不一樣了,光有好功能不夠,他們要的是“感覺”——陪伴感、認同感、自我表達。中國品牌在科技和供應鏈上有優勢,但很多時候缺的就是那個情緒的鉤子。誰能用年輕人的語言講故事,誰就能賣出溢價。

      第三,AI時代的品牌可見度一定要提前布局。前面聊的GEO對出海品牌同樣關鍵——越來越多美國消費者直接問ChatGPT“推薦個好用的防曬”,AI回答里沒你,你就在數字貨架上隱形了。品牌必須把產品信息和消費者評論變成高質量的結構化內容,讓大模型能“讀懂你、推薦你”。這場仗才開始打,先發優勢很明顯。

      再說渠道——全渠道融合,必須攻線下。

      首先,全渠道一體化是基本功。美國消費者的購物路徑特別碎——線上種草線下買,線下看貨線上下單,各種組合都有。如果你的Amazon、獨立站、TikTok Shop和線下數據是割裂的,消費者體驗就是斷的。必須用數據中樞把庫存、用戶畫像、訂單全部打通。

      第二,一定要攻線下。很多人可能不知道,美國線下銷售占比高達87%,跟中國完全不同。而且頭部商超的話語權極強。現在有一個難得的“補位窗口”——關稅變化讓部分老品牌退出,買手團隊在年輕化、對創新更敏感。線上有了口碑的中國品牌,現在拿線下入場券比以前容易。

      第三,線上轉線下,價格和供應鏈是命門。線上線下的價格必須嚴格區隔,不能互相沖擊。美國商超對坪效考核極嚴,供應鏈要求極高——區域倉備貨、3天內補貨是基本功。缺貨或包裝不合規就是重罰,進了Walmart也可能被下架。

      最后是組織——必須深度本地化。

      “真正的全球化是極度的本地化”,這句話是我這幾年最深的體會。在美國一定要有完整的本地團隊,不只是語言問題,而是要理解美國消費者對隱私的敏感、對售后的高期待、以及各種文化禁忌。同時要善于借力本地的專業服務商,他們的買手網絡和渠道經驗能幫你省很多時間和學費。

      至于AI的角色——

      坦白說,AI不是一個獨立的“出海工具”,它是貫穿所有環節的加速器。品牌端——消費者洞察、內容生產、GEO優化;渠道端——全渠道數據打通、需求預測、智能補貨;組織端——跨文化溝通、本地化內容適配。關鍵是別把AI當“萬能藥”,要能找到業務最痛的那個點,精準解決。

      一句話總結:線上是“試金石”,線下是“主戰場”。用情感連接和AI內容基建鎖定心智,用供應鏈和一體化渠道兌現價值——這才是中國品牌從“賣全球”到“智贏全球”的正確路徑。

      在訪談的最后,Sylvia用一句話總結了她對AI時代的信念:“AI時代沒有旁觀者,只有先行者和追隨者。而中國的人才和企業,有能力也有底氣成為先行者。”

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