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整理/夢縈

近日，在“CCFA新消費論壇”上，深圳百果園實業(yè)（集團）股份有限公司副總裁兼首席信息官王筱東分享了百果園的AI應(yīng)用實踐，解讀了百果園如何通過AI實現(xiàn)決策引擎與效率引擎“雙擎驅(qū)動”的數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑。

以下為王筱東演講內(nèi)容（經(jīng)聯(lián)商網(wǎng)編輯）：

感謝組委會提供機會分享百果園的AI應(yīng)用實踐。百果園作為國內(nèi)規(guī)模領(lǐng)先的水果零售平臺，在全國擁有數(shù)千家門店，對科技投入力度較大，組建了數(shù)百人的研發(fā)團隊，其中AI領(lǐng)域已有多年研發(fā)基礎(chǔ)，相關(guān)團隊約五、六十人，分為兩個核心團隊。

負責AI應(yīng)用落地的是數(shù)據(jù)科學團隊，而支撐AI應(yīng)用的關(guān)鍵在于后臺數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此還設(shè)有專門的數(shù)據(jù)工程與數(shù)據(jù)治理團隊。

今天主要分享百果園AI的應(yīng)用場景與建設(shè)過程。整體而言，百果園將AI定位為“雙擎驅(qū)動”，核心是用AI實現(xiàn)兩大目標：一是構(gòu)建決策引擎，提升決策精準度，比如解決訂貨、定價、物流規(guī)劃等問題，這類場景以傳統(tǒng)AI小模型為主，依托機器學習、求解器等訓練企業(yè)專用模型；二是打造效率引擎，借助大模型提升工作效率，涵蓋知識檢索、自動化研發(fā)測試、營銷及代碼編程等領(lǐng)域，重點探索多智能體協(xié)同應(yīng)用。

大模型雖發(fā)展迅速，但并非萬能，它更擅長語言、多模態(tài)相關(guān)任務(wù)，如撰寫調(diào)研報告、SWOT分析等。若直接用大模型做企業(yè)經(jīng)營決策則不可靠，因其不了解企業(yè)經(jīng)營邏輯，也缺乏企業(yè)真實數(shù)據(jù)訓練。相比之下，機器學習和求解器等傳統(tǒng)小模型成本低、迭代快，甚至能實現(xiàn)每日迭代，更適合決策場景。

AI決策的核心目標可通過“木桶原理”理解：提升企業(yè)決策的底線。AI決策的效果并非絕對，關(guān)鍵看使用場景——若員工平均決策水平低于AI，AI就有價值。以門店訂貨為例，水果屬于生鮮，受鮮度影響大，且部分優(yōu)質(zhì)水果供貨有限，訂貨場景更復(fù)雜。百果園的智能訂貨系統(tǒng)通過“一鍵添加”功能，向店長推薦訂貨品類與數(shù)量，結(jié)合銷量預(yù)測、安全庫存、配送時長等數(shù)十個因素生成建議，還建立了監(jiān)控體系跟蹤執(zhí)行效果。

智能訂貨系統(tǒng)的實現(xiàn)分三步：以過去12個月數(shù)據(jù)訓練小模型，用近30天數(shù)據(jù)驗證，每日迭代更新；通過六個維度同步?jīng)Q策，對新品參考類似商品與門店給出小批量進貨建議，對偏好品依據(jù)用戶復(fù)購、好評保障顧客滿意度；建立完整監(jiān)控指標評估建議有效性。目前預(yù)測準確率約60%，已屬行業(yè)較好水平。

另一典型AI應(yīng)用是“基因診斷”系統(tǒng)，類似經(jīng)營體檢。零售企業(yè)每日產(chǎn)生大量銷售、毛利等數(shù)據(jù)報表，但決策者和店長難從報表中發(fā)現(xiàn)深層問題。該系統(tǒng)通過幾十個經(jīng)營診斷維度（如線上經(jīng)營、會員運營、商品結(jié)構(gòu)等），結(jié)合雙融合模式架構(gòu)：先由統(tǒng)計學小模型完成聚類、異常檢測、根因推理，再通過大模型將結(jié)果轉(zhuǎn)化為易懂的經(jīng)營報告。每周為全國門店生成報告，既保證數(shù)據(jù)準確性，又提升可讀性。

效率提升以大模型為主，核心是“AI提效而非取代員工”，助力員工實現(xiàn)“事業(yè)好、家庭好、身體好”的目標。百果園搭建了agent應(yīng)用研發(fā)框架，各部門提需求后，科技中心可快速落地，規(guī)避權(quán)限、數(shù)據(jù)合規(guī)等風險；內(nèi)部核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)已完成MCP接口對接，實現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)場景的深度融合；還成立AI編程小組，逐個攻克可落地場景。

總結(jié)而言，結(jié)合達爾文“適者生存”理念，企業(yè)面對環(huán)境變化需主動適應(yīng)。AI是高效工具，但不必盲目追求新潮，關(guān)鍵是“用得上、用得起、用得好”。以上是百果園的AI實踐分享，謝謝大家。

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