腾讯云副总裁程伟：AI应用的本质是扎根场景

9月16日，2025腾讯全球数字生态大会于深圳开幕。作为实体经济的“晴雨表”和最贴近消费者的关键环节，零售生活产业再次成为备受关注的行业赛道。

腾讯云副总裁、腾讯智慧零售技术架构与产研负责人程伟指出，可以把AI应用大致分为五个阶段：单点提效、流程改造、数据驱动决策、主动决策和重构商业模式，AI应用的本质还是要扎根于场景、让以人为本的AI快速落地、发挥价值。

第一阶段是单点提效。过去，单点应用的AI如同零星的火花，分散在企业的非核心环节，而如今，AI正沿着企业价值链全面渗透、纵深推进——从初期内部协同场景中的单点尝试，正扩展至以用户体验升级为核心的客户服务、营销、运营等关键业务领域。

以一家物业公司的应用为例，“AI物业客诉平台”实时对企业微信、APP的会话数据进行处理和模型分析，聆听用户之声，提升物业服务体验与运营效率，通过实时感知与分级预警，将一些情绪提前传达给物业管理者，让服务从被动响应转为主动关怀。

在消费领域，AI强化了个性化推荐。伊利就基于腾讯云智能体开发平台（TCADP）构建了导购智能体和智能下单智能体。导购智能体辅助导购在实时互动场景里提供个性化话术，创造消费者的个性化消费体验，通过联动内容营销智能体，导购在社群内高效提供更接地气、更生活化的内容，促进导购业绩提升。近期应用结果显示，导购社群商品链接点击率提升15.7%，导购订单数提升26%。

在酒店服务领域，华住也同样基于TCADP升级打造了一套24小时在线的智能酒店管家系统——华小AI，覆盖客需送物、酒店信息查询、服务设施问询及周边推荐等多个核心服务场景。例如，宾客提出“需要一瓶水”后，住中AI管家可在5秒内完成响应，自动生成工单并调度机器人完成配送，提升服务效率与宾客体验。测试结果显示，该智能体系统问答准确率超95%。

第二阶段是流程改造。以腾讯服务的某头部白酒企业为例，过去，传统机器视觉质检缺乏自适应性、通用性不足，需要大量人工干预，难以形成数据资产的沉淀，而现在，通过一体化的AI质检方案解决了质量痛点，不仅提升了产品合格率，还节约了50%-80%的人力成本。这是一个制造思维的升级。

第三阶段是数据驱动决策。在加盟商资质审核场景中，商家要提供资质查验，TCADP会在商家的资质查验阶段进行评分，再通过自然生成的问答，针对性提一些销售方面的问题，确保商家的确有相应的服务能力。

第四阶段是主动决策，AI从数据工具转变为决策大脑。以某头部餐饮品牌为例，结合私域的数据资产，以及腾讯LBS大数据，最终做到“以店选店”，比如汇总周边人群的交易习惯、客户画像的数据，以及企业在选择门店加盟商时的偏好等待，两者相结合可以提升拓店的效率。

程伟进一步指出，在门店选址方面，AI助手上有几个创新，第一是零门槛交互，打破专业术语壁垒；第二是专家思维内置：沉淀零售选址黄金法则，包括租金坪效、竞品距离、客群消费力等10多项核心因子，避免人为疏漏；第三是数据壁垒的构建，融合地图POI与品牌私域数据，输出“企业专属”选址策略，拒绝“通用模型”陷阱。

第五阶段是重构商业模式。未来AI原生企业，将不再依赖局部优化，而是通过AI重新定义商品、定义产品，服务与组织形态，占据市场竞争的有利位置。程伟举例说，一家大型电商企业，通过模型动态调价，每天可以达到上百万次。

程伟在接受南方+记者采访时也强调，智慧零售企业知识库会是非常重要的一项工作。一方面，企业内部有很多知识服务的需求，包括财务流程、人事、IT等知识，很难保证每一个角色都能掌握，每一个部门都有敏感数据，而有些数据则是通用的；另一方面，内部知识服务业务问答有助于提升办公效率，比如查一个合同、看一个项目的周报、会议纪要，以前只局限于某一个单元，而现在则从门店端、选货端、供应链端不断延展到法财税等等，需要把知识链条串起来。内部的知识数据库是把一些大数据脱敏后的关键信息录入进来，以保证企业的每一个角色都对企业的知识有获取渠道——现实是，很多时候即便是企业老板也不知道数据究竟在哪儿。

例如，腾讯与大参林针对内部数万名员工打造了一个专属医药知识库。过去，对连锁加盟店来说，运营团队以及销售人员能力参差不齐，现在借助知识库，可以快速提效，例如，在门店销售场景，AI大模型可以帮助药剂师实现用户查询响应时间缩短80%。在办公协同场景，员工写一份招商建议还是营销方案，一键调用“AI小参”，系统不仅能准确识别意图，还能结合内容生产能力，一步输出可答案，大幅度提升办公效率。

南方+记者 郜小平