伯俊科技× OB Cloud：零售业落地AI的“三步走”渐进式发展实践
当 AI 技术浪潮席卷全球，零售行业正面临历史性的创新契机。尽管零售企业决策层高度期待通过技术创新实现业务突破，但CIO们在实施过程中却面临严峻挑战。
回望近两年的行业调研，零售CIO对AI落地普遍存在"压力"与"焦虑"的复杂情绪：一方面，管理层对AI赋能业务寄予厚望；另一方面，实际推进中却面临三大核心矛盾：业务部门与IT团队在AI价值认知上存在偏差；企业现有技术架构无法满足AI应用的技术要求；缺乏高价值应用场景导致技术投入与业务产出严重失衡。
尽管行业共识认为 AI 是未来发展的核心驱动力，但在技术愿景转化为实际业务价值的路径上仍未形成清晰可行的方法论。当认知偏差导致内部协同阻力、技术架构与实际需求错位，以及应用场景的价值定位模糊，这些现实矛盾都在询问零售 CIO 们同一个问题：在这场以 AI 技术驱动的转型浪潮中，企业究竟该从哪个“切入点”突破，才能让技术真正扎根进业务土壤，让高层的战略期待转化为可“触摸”的价值？
面对这一行业共性难题，深耕零售行业 26 年、服务超 5000 家客户的科技服务商伯俊科技给出了破局思路。
凭借对零售商品管理、渠道运营、营销服务等核心业务场景的深度洞察与理解，伯俊科技认为这道题的答案在于：企业应遵循“渐进式发展”而非追求“颠覆式变革”的逻辑，从解决真实的业务痛点出发，逐步拓宽 AI 技术的应用边界，通过分阶段落地的方式来验证价值。
具体实施路径可遵循“三步走”的策略：
首先以工具体验为起点，通过轻量化的 AI 工具来解决重复性的业务问题，在员工间建立起对 AI 应用的认知基础；
继而进阶到业务融合阶段，将 AI 能力融入到线下导购这样的核心业务场景当中，实现技术与业务的深度融合；
最终通过探索全面 AI 托管的智慧运营模式，打造企业智慧大脑助力流程创新。
这套 “工具体验 → 业务融合 → 流程创新” 的阶梯式演进策略，能助力企业从 AI 技术的旁观者，逐步转型为应用价值创造的实践者。
在构建这套 AI 落地方法论体系的同时，伯俊科技也同步在推进 AI 应用的数据基础设施建设。
由于其深知数据是 AI 落地的核心生产要素，因此选择与 OceanBase 合作，依托 OB Cloud 云数据库的 HTAP、多模、向量一体化产品能力，共同打造适配 AI 时代的一体化数据底座，使零售业务所产生的每一笔数据从源头就经过预处理，确保数据随时被 AI 理解和调用，为 AI 应用落地筑牢起坚实的数据根基。
正如伯俊科技中台事业部总监李昊所言：OB Cloud 一体化 AI 数据底座能让每一笔业务数据从诞生起就为 AI 应用做好了准备，实现了“Bring Data to AI”（数据主动就绪）的范式升级。
从工具体验到流程创新的阶梯式演进策略，助力零售企业 AI 落地
第一阶段：工具体验
消除AI 的“不确定性”，打消应用顾虑
AI 能否用得好，第一道关卡并非技术难题，而是在于“敢不敢用”“能不能信”的心态。在这个阶段最重要的任务，就是帮助企业内部员工放下顾虑，真实地去感知 AI 的实用价值。
以“不高投入、不改系统，不必重构一切现有流程”的三不原则为基准，通过引入一两个轻量级的 AI 工具，来帮助员工切实地提升工作效率，而这种立竿见影的改变，足以让大家“眼前一亮”。
以伯俊科技的自身实践为例，早在 AI 技术兴起之时，他们就前瞻性地在企业内部布局了私有化 AI 模型，并依托 OB Cloud 的海量向量存储及多模融合能力，构建起检索增强生成（RAG）应用，通过快速、精准地调取企业内部知识库，打造出“伯俊 AI 通识小助手”，有效避免了大语言模型（LLM）因数据不足而造成“回答失准”的问题，这个工具就像为每位员工配备了专属智能助手，全方位提升了内部工作效率。
具体应用场景如下：
赋能销售前端：前端销售岗位人员流动性相对频繁，新入职员工需要快速去熟悉公司规章制度、产品过往记录以及客户历史情况等大量信息。
有了小助手的问答功能，销售人员能够迅速查询到客户过往的成交记录、资料以及市场动态等关键信息，就像拥有了一本随时可查阅的客户 “百科全书”，从而在与客户沟通时更加自信、专业，能够快速建立信任，提升销售成功率。
支持业务后端：对于后端人员，伯俊科技整合了电商、线下零售、B2B 等全产品知识体系，并搭建了相应的小助手应用。
无论是处理订单、分配库存，还是应对线上线下融合的新零售业务中的各种新问题，后端人员都能通过这个小助手迅速获取准确的知识和解决方案，大大提高了工作效率，减少了因业务知识不熟悉而导致的错误和延误。
加速技术与交付：自 2022 年起，伯俊科技所有产品线全线升级至 OB Cloud 一体化云数据库。在整个技术流程中，从撰写 PRD 到开发过程，都形成了完善知识库，这使得后端同学能够快速掌握不同产品线之间的功能差异以及产品亮点等关键信息。
同时，对于交付侧的同学，通过低码或参数化配置等方式，结合小助手的知识库指导，能够更加快捷地上手操作，极大地提升了工作效率。
优化客户运维：伯俊科技将客户过往的问题及沟通的 QA 形成知识库，运维人员在面对客户问题时，能够借助小助手迅速了解该客户历史上出现过的问题及解决方案，从而更有针对性地提供高效服务。
这不仅提高了客户运维的响应时效性，还显著提升了客户的服务体验，增强了客户对企业的满意度和忠诚度。
此外，伯俊科技还针对零售行业提出了 “不要表单，要指令” 的创新性理念。在传统零售业务流程中，依赖大量的表单来驱动业务，操作繁琐且效率低下。而在 AI 时代，依托 OB Cloud 强大的向量搜索能力可以实现高维数据的实时访问与精准检索，赋能企业快速搭建智能体（Agent）。
员工只需向 Agent 发出一道指令，Agent 便能结合指令的语义分析，自动完成数据查询、库存比例调整、人事信息处理、财务账单统计等一系列业务动作，将员工从重复性劳动中解放出来，真正感受 AI 带来的效率价值。同时，配合 AI 问数以及 AI 大屏的实时数据查询及业务数据分析，让企业管理层也能够随时掌握业务动态，及时作出决策调整，实现业务与数据的实时互动，显著提升企业运营的灵活性和效率。
第二阶段：业务融合
AI 赋能业务，成为能力的一部分
经过第一阶段的工具体验，员工不仅积累了 AI 工具的应用经验，更对其能创造的价值形成了清晰认知。这为 AI 技术向业务场景的渗透奠定了基础，企业也由此自然进入 AI 能力与核心业务场景深度融合的新阶段。在这一阶段，伯俊科技选择线下零售场景中的导购群体，作为技术与业务深度融合的切入点。
对于拥有数千家门店的零售品牌而言，导购能力参差不齐是长期存在的业务痛点。一线导购的产品讲解精度、需求捕捉的敏感度、交易促进的能力都能直接影响品牌的终端转化率，而传统依赖总部派人到门店培训的模式，不仅面临投入成本高，又因缺少数字化的经验沉淀工具，导致效果往往不尽如人意，也难以将金牌导购们的优秀经验进行有效复制，无法从根本上解决问题。
而这一痛点恰恰为 AI 技术的深度介入提供了场景：通过数据驱动的智能化工具，既能破解经验传承的效率难题，又能实现服务能力的规模化提升。
为此，伯俊科技依托OB Cloud强大的分布式存储能力，在严格合规的前提下，构建起品牌核心商品库、消费者360度画像数据库、历史交易语料库等三大核心数据资产，通过对导购与顾客海量交互数据的结构化处理，训练出会员成交大模型。
当新导购面对顾客时，大模型能够结合顾客画像与实时情景，提供个性化的话术建议。销售结束后，模型还会复盘交易过程，形成一个完整的闭环优化机制。这种将 AI 能力嵌入导购服务全流程的创新实践，不仅实现了优秀导购经验的规模化复制，更从根本上提升了整个团队的销售转化率，为企业创造了实实在在的业务价值。
到这一阶段， AI 不再只是一个看上去“很酷”的单点辅助工具，而是通过与导购服务流程的深度融合，嵌入到企业实际的业务场景当中，变成了导购业务能力的一部分，实现 "技术赋能业务" 从愿景到落地的关键一步跨越。
第三阶段：流程创新
当 AI 开始“懂业务”，流程就变了
当 AI 从工具体验、业务融合阶段进一步进阶到理解业务逻辑的深层阶段，其价值的释放不再局限于单点应用、单个业务角色的效率提升，而是驱动整个业务流程的创新。
在此阶段，伯俊科技助力企业探索 AI 全面托管的智慧运营模式，通过构建一个能够联动线上线下、公私域各个智能体（Agent）的智慧大脑，来实现商品运营、库存管理、私域运营等全环节的 AI 托管，打破企业内部各个组织部门之间的壁垒，以品牌的全局视角推动业务协同发展。
传统零售体系中，商品、库存、营销等部门常因 KPI 的导向差异形成协作壁垒，缺乏整体协同性，决策不同步是常态。而 AI 的引入，为解决这一问题提供了契机，通过构建智慧大脑，企业能够实现对各个业务环节的全局监控和统一决策。
具体表现为可以实现 “五个零” 的目标：
零驻守：即实现全盘智能监控，无需人工时刻紧盯，系统自动捕捉业务异常并及时预警；
零错判：借助 AI 数据分析和预测能力，避免库存盘点错误，确保库存数据的准确性；
零滞留：优化物流和供应链管理，减少商品在各个环节的滞留时间，提高运营效率；
零流失：AI 能够根据消费者的实时需求和行为数据，为导购提供精准的销售策略和话术建议，实现 7x24 小时的个性化服务，有效提升客户满意度，减少客户流失；
零隔阂：打破组织之间的信息壁垒和沟通障碍，实现信息实时共享与高效协作，让企业各部门能够紧密协同，形成强大的合力，共同推动业务向前发展。
当智慧大脑实现对业务流程的全链路托管，AI 就不再是某个部门的效率工具，而是成为打破组织惯性、重构业务模式的核心推动力。这种将 AI 能力嵌入组织基因的变革，最终可以使得企业从 “人力驱动的经验决策”全面转向为 “数据驱动的智能决策”。
与 AI 协同“放大”人的潜力，为企业共创价值
在 AI 落地的进程中，伯俊科技认为 AI 与员工并非相互替代，而是相互加持的伙伴关系。当技术聚焦于“放大”人的潜力而非“减少”人的存在，才能真正实现技术与业务价值的同频共振。
伯俊科技的内部实践便是最佳印证：当 AI 工具融入到日常工作场景中后，原本不具备编程能力的财务人员也能借助 AI 助手轻松完成代码编写；新入职的客服人员在伯俊 AI 通识小助手的辅助下，第一天就能高效处理了 20 多个客户工单。
这些场景清晰地展现了员工不再只是“接收任务的人”，而是开始在 AI 的协助下不断突破自身能力边界，一同为企业共创增量价值。
并且在这一进程中，零售企业能收获的远不止直观的效率提升（如销售转化率增长、库存错误率下降），更伴随着组织能力与文化的深层蜕变：企业决策从“依赖经验”转向“数据驱动”，部门协作从“各自为战”转向“全局协同”，落地执行从“被动应对”转向“主动创新”，这些变化标志着企业已从 "人力驱动" 迈向 "人与 AI 协同驱动" 的新阶段。
而伯俊科技与 OceanBase 共同构建的，也不仅是一套简单的技术解决方案，更是一套可复制的价值共创方法论：
以 OB Cloud 一体化 AI 数据底座为 AI “理解”业务打下坚实基础，以阶梯式演进策略为零售企业 AI 应用落地指明方向，最终帮助企业实现 “AI 技术落地 → 组织能力升级 → 商业价值变现”的转型升级。
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