AI+新消费论坛回顾 | 实用主义时代：AI价值如何用数字衡量

如果说 2024 年被称为"AI 落地元年"，那么经过两年的飞速发展，如今所有企业都在直面一个极其务实的追问：大模型砸了这么多资金，究竟如何才能"真正产生效益"？

5 月 29 日，在2026"智行合一"网易创新企业大会「AI+新消费」分论坛上，这一行业普遍关注的难题被具体化为一个公式、一套产品矩阵和客户实践的真实数据。

在长达三个小时的大会中，网易智企·云商和300多位来自零售消费企业的客户，充分探讨：AI 落地之年，企业需要的不仅仅是单点的 AI 产品，更是一套可验证、可量化、可复制的落地路径。

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Agent 落地铁三角：一套被验证过的公式

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能力接得住：铁三角的落地底座

过去呼入语音机器人被诟病就两点：一是"笨"——客户说了 3 遍了，怎么还是听不懂；二是"慢"——客户都问完了机器人还在那卡半天。周丹展示了最新产品的案例：用户一句话里塞了四个诉求——改签日期、换亲子套票、确认十岁票种、确认六岁票种。机器人全部识别，按优先级逐一处理。这背后是三层能力叠加：多意图拆解、大小模型智能路由、多 Agent 协同。

但 AI 客服不是只改对话框，而是重构了会话前中后的完整闭环：会话前预测意图，会话中辅助人工、高风险会话自动排序，会话后自动总结、生成工单、做质检。当指标异常时，管理者走"看数 → 问数 → 归因 → 改进 → 汇报"的决策流，3 分钟从洞察到行动。

另一个关键设计是人机协同的边界感。退款、补偿、涉政、舆情——这 5% 的高风险场景，AI 绝不越权，只生成草稿+政策依据，人工点确认才发送。分得清边界，企业才敢用。

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数据，是最有力的证明

鲁班到家 COO田瑜哲的分享直截了当：两年半，AI 帮公司省了 1.5 亿。这家在电商浪潮里默默生长了十年的企业，做的是大多数人从未听说过的生意——家具家电的上门安装与售后。但当年轻人习惯在网上买沙发、买冰箱，最后一公里的服务就必须有人承接。鲁班到家做的，就是把零散、碎片化的蓝领服务搬到线上，用算法重组订单分发。

1.5 亿的节省不是来自某个单点奇迹，而是客服加交付团队从上千人压缩到百人的结构性效率。但田瑜哲强调，这分两个阶段：

第一阶段（2023-2024）：完全对内。借用市场大模型+网易合作伙伴，研究怎么让 AI 更懂订单、更懂工单流。缩减大量客服人员，做智能算法匹配，把订单从纯人工跟进变成 AI 意图识别+指定分发。

第二阶段（2025 夏开始）：正式对外。用网易智企·云商搭建的智能 Agent 介入商家管理，600 多家电商企业接入，每天全自动处理 8-10 万条服务指令。

田瑜哲口中的"管家式 AI"，已经完成了从工具到智能体的跨越——它不仅处理工单，还在理解整个大家居服务的流转逻辑。没有去造全能 AI，而是从"下单"这一个场景切入跑通，再逐步叠加故障诊断、催单等能力，小步快跑。

在未来，田总希望在自己电脑上部署了"龙虾"，授权微信、钱包、手机，说"我家电视坏了"。AI 自动找到最近的维修师傅，读取日程判断在家时间，打电话预约，加微信，最终完成支付。

"去年最火的是 GEO，让 AI 把产品推送到用户眼前。但未来是管家式 AI——用户不需要看见品牌，只需要告诉 AI 需要什么，AI 直接选择服务方。”田瑜哲说，品牌不需要被看见，需要被选中。

孩子王 CTO 王海龙则给出了另一种算法。作为一家重视数字化投入的企业，过去10年数字化结果来看，他们 100 亿生意里有 30% 完全由 AI 驱动——没有人工干预，没有层层审批，是系统自己在跑。

这套方法论的核心是"人货场"重构。

"人"的重塑，从解决一道数学题开始。过去一套营销动作从捞客群、做文案到下发，6-7 个人工环节层层衰减，每个环节执行率 80%，0.8 的 6 次方只剩 26%——这是以前自动化营销做不起来的数学原因。现在，AI 凌晨细颗粒度捞人、生成个性化素材、自动触达，这套无人闭环创造了约 30 亿营收。此外，1 万名员工配备了"1 万名 AI 数字员工"做话术对练。在客服环节，孩子王与网易智企·云商深度合作，整体用户进线解决率达到 80% 以上，极大提升了服务会员的质量与效率。

"货"与"场"的重塑，让 AI 不仅懂人，更懂趋势。单店七八千 SKU，AI 补货建议采纳率 90%。公域采用"总部写分镜 → 店员拍素材 → AI 混剪"流水线，年产 300 万条短视频，抖音保底 2500 万播放量，"量大出奇迹"。在"场"的维度，摄像头升级为"智眸"巡店机器人，货架缺货、通道堵塞、顾客驻足 7×24 小时自动告警。

这些数字背后，是一套共同的语法：ROI 必须能被算清，人效必须能被看见，成本必须能被对比。

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从"辅助"到"自主"，需要组织变革

产品和技术就绪了，但真正的硬仗在组织里。

大会最后一场圆桌，来自教育、支付、私域、第三方调研等领域的实战派嘉宾，围绕一个核心命题展开碰撞：AI 如何在公司内部立项？

三种场景选择路径被验证：闪鱼客户服务中心负责人侯超凡从高频简单的售后切入，"最快出效果"；学而思培优客服总监王春梅从 ROI 最高的退费挽回切入，"预防一次客诉的价值是事后解决的 10 倍" ；汇付支付运营中心副总经理李阳从客户的真实反馈切入，提升服务满意度。

但比选场景更难的是推落地。增长黑盒刘方舟调研发现：70% 的员工在引入 AI 一周内就放弃，75% 的企业根本没有 AI 治理架构。王春梅则戳中一个悖论：员工抵触公司部署的 AI，却私下偷偷用豆包，这些现象让企业反而收集不到创新。

更深层的坎是知识库。李阳坦言，企业核心技能都在老员工脑子里、本地电脑里、Word 文档里，"一个萝卜一个坑"。没有知识工程底座，任何高级 Agent 都是无源之水。而侯超凡的转型样本提供了另一种思路：引入 AI 后人工占比从 60% 降到 30%，省下来的人投入"退单挽留"，客服部门从成本中心变成利润中心，人均年产出 200-300 万。

从辅助工具到自主智能体，中间隔的不是一道技术门槛，而是一整场的组织变革。

关于圆桌环节的更多干货——包括场景立项方法论、AI 风控三道锁、网易自身的"家丑"复盘，以及五位嘉宾的完整实战建议——我们将在下期专题文章中详细展开，敬请期待。

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路径的重点，是人的进化