我们梳理了21个案例，发现企业AI落地，其实只需要4步

文/徐明

研究咨询机构Gartner预计，2026年全球AI支出将达到2.59万亿美元，同比增长47%。当全球资金以前所未有的规模涌向AI，一个全行业的共同问题也随之浮现：AI究竟如何改变企业的生产效率？

企业要实现AI落地，需要的不是一个知识库，而是由真实数据、隐性知识与业务流程共同构成的智能土壤。它决定AI能够看到哪些事实、用什么口径理解问题、在什么边界内作出判断，从而带来真实的经营增长。在一些企业中，AI正通过系统性的数据治理与流程重构，从局部的效率工具，转变为重塑经营流程的底层力量；决策、协同与执行也随之变得更加敏捷。

基于这些正在真实经营现场发生的变化，一财商学院联合瓴羊正式发布2026年版《102个增长实例——数智化增长领头羊》白皮书。报告汇集21个企业实践，围绕AI数据底座建设、智能决策与分析、精准营销与智能投放、AI驱动全域增长、全球化经营五大议题，记录AI如何从单点能力走向经营流程，又如何在真实使用中转化为增长与效率的新解法。

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从21个真实案例中，寻找适合你的AI落地路径。

可信数据，是AI理解企业业务的前提

数据，是企业走向智能化的起点。在梳理瓴羊与众多企业的合作实践后，一财商学院发现：只有当分散的数据被统一、可信地连接起来，AI才能真正理解企业的业务语境，从而以经营分析、决策支持和Agent执行等多种方式进入企业经营流程。

爱茉莉太平洋是全球美妆巨头，业务覆盖全球40多个国家。随着中国市场会员规模持续扩大、个性化消费需求不断增长，如何提升会员运营与营销效率成为难题。为此，爱茉莉太平洋中国将小程序、门店及产品手工表等多渠道数据接入同一会员数据平台，形成统一的用户视图和精准的360°会员画像。

从2020年起，瓴羊Dataphin联合爱茉莉太平洋中国数据团队，基于数百万名有购买行为的会员数据开展建模验证，并综合会员基础特征、购买金额和购买时间等维度，构建高潜预测模型。经由该模型圈选的人群，召回率提升超过20%、命中率提升超过30%、购买人数提升超过20%。

良品铺子是一家SKU丰富、渠道复杂、会员资产规模较大的休闲食品零售企业。过去，订单、供应链、商品和会员等业务系统采用不同标准，同一商品的名称和定义可能并不一致；一次数据分析往往要经历需求沟通、排期、看板开发和验收，部分需求开发需要一至两周；一次会员复盘则通常需要几个人花四五天完成。

良品铺子引入Dataphin之后，对多业务系统的数据完成了治理和规范。治理后，业务人员可通过Quick BI一句话查询数据并下钻分析；得益于前期数据底座、会员中台和业务流程的建设，Agent也很快被接入会员复盘、电商运营和财务报表合并等高频场景。完备的用户和库存数据基础还支撑了小程序中的“一句话AI下单”：用户提出露营、野炊等场景化需求后，AI可以判断消费意图并组合相应商品，将后台的数据治理能力延伸到前台购买链路。

这些实践表明，企业AI能力不会凭空产生。当数据从分散走向统一、从可见走向可信，智能便不再悬浮于人类通用知识之上，而是开始理解企业的业务语境，并逐步进入真实的经营流程。

智能分析，正在把AI转化为实际业务成果

当AI能够理解企业的业务场景，智能带来的改变便不止于单一环节的提效；随着整条业务链路被重新连接，效率会最终推动经营结果发生质变。

宝尊是一家品牌电商服务商，为超过490家国际品牌提供全链路电商运营支持，覆盖服饰、快消、奢侈品等多个行业，业务遍及东亚、东南亚、欧洲和北美。

宝尊服务的国际品牌客户大多同时经营着天猫、京东、抖音、小红书等多个平台，需要按时间、归因周期等维度分析不同渠道、品类的投产表现。过去，来自阿里妈妈、巨量引擎、腾讯广告等平台的数据，需要经过人工对齐与清洗，才能进入分析流程。

借助QuickBI，宝尊把多平台数据整合、智能搭建、自然语言问数、AI美化和精细化权限管控串联为一条更短的交付工作流，让复杂经营分析需求在数小时内转化为高可用、高颜值、高安全的数据产品。看板可切换自然日历与财年日历等时间维度，比较关键节点表现；大促期间，系统日处理上百万条数据仍可快速加载。

开发提效之后，看板成为客户每日复盘的关键工具，并在年货节期间直接助力客户ROI提升。某国际高端品牌还通过数据看板发现多个高潜力价格带，并据此提前布局春季新品，带动相关品类销售额环比增长12%。

企业正在从“拥有数据”走向“用AI驱动经营”：可信数据帮助AI理解业务，智能分析缩短从发现问题到采取行动的链路，让智能最终沉淀为可验证的经营成果。

让数据飞轮推动业务增长

AI进入业务流程后，也会在提效过程中持续催生新的数据：每一次自动处理、辅助判断和客户沟通，都会留下更完整的业务反馈；数据由此不再只是静态资产，而是形成数据飞轮，推动经营不断优化。

面对服务1亿消费者的压力，雅迪需要解决客服多系统切换、工单人工补写、用户真实诉求难识别等问题。瓴羊FDE在24天内深入十余个部门，完成78场驻场调研，并据此为雅迪设计分阶段的客服智能化方案，推动一体化工作台、工单系统和AI客服能力落地。

雅迪AI客服上线后，机器人先拦截基础问题；转人工后，AI则继续提供总结要点、回复建议和产品知识指引。最终在线机器人解决率达78%，服务人效提升10%。

客服流程提效之后，改变不再只发生在本部门。过去，用户反馈主要依赖人工逐条分析和流转工单，分析效率和准确率有限；AI客服上线后，可以自动识别反馈中的关键信息，将真实诉求、高频问题和用户建议分类汇总，并分发至研发、制造等事业部，推动产品与服务持续优化。产品的高效迭代又会带来更多的用户反馈，由此，AI将客服单链条的流程提效，转化为产品和服务持续迭代的数据飞轮。

这些实践说明，数据对于AI的价值，不只在于支撑模型构建，更在于让AI借助持续沉淀和回流的数据推动业务提效，使服务、产品与运营在不断反馈中获得新的迭代增长动力。

结语

这些案例虽然来自不同企业和业务场景，却呈现出一条相似的AI落地路径。第一，先让AI读懂企业，数据是企业落地AI的第一步；第二，让数据转化为判断。通过智能分析降低决策门槛；第三，让判断进入业务行动，让Agent参与具体的业务流程；第四，形成数据飞轮，企业通过触达、转化、复购和运营结果持续验证效果，推动数据、模型与业务策略不断优化。

AI落地不存在脱离业务基础的捷径，2026版《102个增长实例》记录的，正是企业如何从真实问题出发，把AI一步步带入数据、决策与业务行动的过程。

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