33个真实案例揭示：企业AI落地应该怎么做

新城AI+组织效能大赛推广动态海报 @WIT 智讯

2026年，新城控股举办了一场AI+组织效能大赛。

全集团各部门同步参与，500多项AI实践案例经过筛选，最终33个真实案例成功入围，涵盖16个业务领域、4个事业部、21个分支机构。

这个覆盖面，在房地产行业实属罕见。

新城控股正在用实际行动回答：房地产行业的AI应用，究竟应该是什么样子。

当其他房企还停留在用AI聊天、写文案或生成图片的层面时，新城控股的AI应用已经进入了一个新阶段——深入业务场景，实现真正的"效能提升"。

在企业推进AI落地的过程中，这并非易事。往往需要配合整个组织的战略转型。

上要有"一把手"支持，下要有"执行者"配合。

新城控股的AI+组织效能大赛实践，实现了从战略到组织、从技术到业务、从数据到资产的全面AI深入应用。

驼小新，作为新城品牌IP形象，恰好映射了这次AI+组织效能大赛的参与画像：

智讯作为新城控股的品牌服务商，有幸见证了这次AI+组织效能大赛的全过程，深入了解了这些来自房地产企业一线的AI深度应用案例。

在近距离观察这些参赛案例后，我们获得了一些洞察，现分享给大家，希望能为行业带来启发。

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从个人AI应用，迈向组织级AI生产力

本次AI+组织效能大赛，参与者几乎覆盖所有组织层级。

从集团总部到一线事业部，从业务部门到支持平台部门。数百个案例中，最终筛选出33个入围案例。覆盖16条专业线，21个分支机构。

AI并非万能工具

需要懂业务的人来界定"AI应该解决什么问题"

与此同时，新城的IT部门数字研发中心，为大赛专门配置了技术指导落地对接人员。

新城采取的是"全面覆盖、重点跟进"的策略。

全面覆盖所有参赛项目，同时对入围的33个案例，由约20名产研人员按领域分工对接。

每人负责一个业务方向，既保证了专业深度，又避免了重复沟通。

这种"领域专家 + 技术专家"组合的模式，值得所有房地产集团借鉴。

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技术平权时代，全员Vibe Coding

AI时代带来的技术平权，让所有业务条线都可以根据自己的场景需求开始"Vibe Coding"。财务、运营、企划、人力、设计……这些非技术人员，也可以借助AI生成自己需要的工具。

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商管事业部：

数据富矿，催生AI原生业务需求

在所有事业部中，商管事业部的应用场景最为丰富。

这与新城控股双轮驱动、商业战略发展有关。同时，也是因为商业天然就是一个"AI原生业务"。

最关键的原因，是商业场景每天都在产生高频的、密集的流动数据。吾悦广场180个购物中心日常运营，商管事业部原本就拥有运营、管理、客流等数据平台等现成"数据矿"。

AI对于商业运营应用是非常丝滑的天然需求。

商管事业部AI落地的全业务场景覆盖与需求分析：

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作为持续运营型业务

最重要的是AI对数据的应用

数据是营销决策的燃料。但当前数据要么"看不到"（外部平台数据无法自动获取），要么"连不上"（内部销售、客流、会员数据分散在不同系统），要么"记不住"（历史数据没有结构化沉淀）。

AI就是打通数据、建立数据结构化辅助决策运营的最佳助手。

例如其中一个餐饮口碑监测反推内部运营的AI案例，就是数据价值的体现；

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另一个案例，商管总部SP营销全链路的AI案例，充分体现了全链条协作、辅助决策的AI高级应用。

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AI赋能业务，带来真实的效能提升

在减少人工重复工作和人员操作错误方面，AI是人的得力助手。

尤其是风险规避，一次风险规避，就带来了全年AI投入的收益。而经营洞察、经验沉淀，带来的更是无法估量的价值。

「0 销售预警」功能看似简单，但价值可能被低估：

一个区域19个广场、400+品牌，每天手动筛选0销售 ≈ 2 小时 × 365 天 × 多区域，是非常巨大的人力工作。

通过AI自动检测经营数据，不但节省人力，还能预警经营。早发现一天，早一天调整经营策略止损。

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新城控股商管事业部的AI应用

有独特的三阶段演进路径

从L1数据透明，到L2智能诊断，再到L3决策辅助，商管事业部正在全面覆盖这三个阶段，为AI赋能运营建立起完整的方法论。

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开发事业部的AI案例

更像是开发业务的"轻资产转型"信号

两个AI案例都代表着在业务条线上的深度探索——

投资决策经验数字化、产品研发能力AI化

新城控股的代建业务，正在用AI赋能，输出更高效的管理服务。

未来，AI还将赋能更多可能的业务场景，成为轻资产业务输出的重要支撑力量。

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在品牌营销条线的AI应用

充分体现了对AI的"温度设计"

一方面是极度冷静的人设，帮助内容运营人员守好"内容安全底线"，管理内容安全、预防风险；甚至可以做到提前预警，让内容在发布之前就排查错误。AI 审校降低了品牌的舆情风险。

一方面又是非常温暖的人设，通过建立"AI处理量 + 人工控情绪"的分层体系，实现对评论的千人千面回复，辅助有温度的品牌口碑建设。

而在企业创意与策略层，总结出真正符合现实需求的方法论：做好案例复盘比让AI天马行空想创意更重要。

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物业AI：三个服务类型案例

技术专家的评审很有说法

在物业的三个案例中，以技术成熟度和业务复杂度为坐标，专家团提出了评审意见。

对于业务复杂、定位模糊的"物业管家AI"提出了疑问。

"管家"这个岗位本身在物业行业就是综合的。

它既要对业绩负责、又要服务对满意度负责、还要维修协调对品质负责。

在同一个岗位上，冲突的目标让AI无从下手。

在企业场景中，要用互联网产品思维进行判断：AI应该融入业务解决具体问题，而不是搞大而全的综合助手。

评审团在AI大赛中，起四大作用：

过滤器：筛选高质量、高价值的AI应用案例

指南针：为资源分配和优先级排序提供专业判断

风险评估师：识别技术可行性和潜在风险

翻译官：在业务需求和技术实现之间搭建桥梁

专家团的评估意见，让AI应用的产品化落地有了重心和资源倾斜的指导方向。

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AI与人的共生共成长

33个案例没有一个是"用AI完全替代人"。

每个案例都在做同一件事：把"机器该做的"剥离出来交给AI，把人解放去做"人该做的"。

在所有案例中，形成了清晰的人与AI协作的光谱：

口碑运营助手能自动回复评论，但决定品牌调性的是人。

招商智选官能匹配品牌数据，但判断招商策略的是人。

SP营销全链路能生成方案初稿，但定义活动方向的是人。

AI取代替不了的：

是人的判断力、审美力、责任感和关系能力。

从33个案例中可以看到，

AI的终极价值是对人的"价值放大"：

对地产行业的借鉴与启示

启示一

"数据密度"决定 AI 落地优先级。

新城案例中，AI第一波爆发在数据密度最高的领域：合同、财务、销售、商户。如果一个场景的数据还在纸质流程，AI落地会先被数据治理卡住。

启示二

目前来看，飞书的AI生态是对地产行业更友好。

地产公司的AI平台部署，真正的壁垒在"怎样把AI嵌入每天的运营流程"。谁帮企业把 AI嵌入SOP、培训一线、建立追踪机制，谁掌握增量价值。过往地产公司投资建设的OA平台、数据平台，往往会在AI 时代成为信息孤岛。

启示三

"先找一个业务场景跑通，再推广"——被验证的模式。

AI 落地的核心是"谁愿意试、谁有能力试"。找到有数字化意识的区域全力支持，产出标杆，用标杆说服其他人。

启示四

从实际业务需求出发，AI不需要盲目追求创新。

专家评审从"业务复杂度 + 技术成熟度"维度评估，真正能落地的案例，是那些技术门槛低但重复场景高的。合同 + 财务 + 信息管理，往往是地产行业AI的"低垂果实"。

END

新城33个案例告诉我们：

地产行业的AI转型不是一场技术革命，而是一次管理升级。

技术只是工具，真正的挑战在于战略对齐、组织变革、人才培养和文化转型。

新城控股通过这场大赛，恰恰展示了一条"业务驱动、技术支撑、组织保障"的渐进式转型路径。

这才是新城控股的AI大赛对地产行业的借鉴之处：