个性化推荐与人群预测
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
AI intervention
把重复判断交给模型，
把最终责任留给人
不是“AI替代整个岗位”，而是在现有流程中找到可重复、可衡量、可复核的一段。
销量预测和智能补货
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
智能客服与内容生成
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
Proof, not promise
价值必须能被数字看见
0%[10]IDC2026生成式AI营销技术市场跟踪报告2026
推荐转化提升
0%[3]麦肯锡2026人工智能应用现状2026
库存周转提速
0%[3]麦肯锡2026人工智能应用现状2026
库存预测准确率
公开案例
谁做了什么，结果如何
案例不是照抄答案。重点是找到同样的业务约束、数据条件和验收方法。
京东
把需求预测接入仓储和补货决策，减少区域库存错配。[3]麦肯锡2026人工智能应用现状2026
预测结果必须能触发补货动作，而不是只停留在报表。
库存周转提速20%[3]麦肯锡2026人工智能应用现状2026
公开案例结果
阿里
用推荐系统根据用户行为匹配商品和内容。[10]IDC2026生成式AI营销技术市场跟踪报告2026
推荐效果要与毛利、退货率和用户体验一起判断。
个性化推荐转化提升35%[10]IDC2026生成式AI营销技术市场跟踪报告2026
公开案例结果
西井科技
在港口物流中协调集卡、堆场和作业顺序。[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
调度系统必须接入现场约束和实时数据，离线演示不能代表生产效果。
入选WAIC核心场景[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
公开案例结果
参考资料
- [3]麦肯锡，《2026人工智能应用现状》，2026。
- [10]IDC，《2026生成式AI营销技术市场跟踪报告》，2026。
- [9]世界人工智能大会，《WAIC 2026官方数据》，2026-07。
试点路线
从问题到规模化，四步走
评估诊断要做什么
列出高频、耗时、结果可衡量的任务，先记录当前成本与质量。
阶段交付物
问题清单 + 当前基线
常见问题
开始前先说清楚
零售电商的下一步
别先买系统，先写一张两周试点卡
把业务问题、当前基线、成功指标、负责人和停止条件写清楚。两周后用结果决定继续、调整还是停止。
- 只选择一个高频问题
- 保留人工复核和退出开关
- 试点前记录当前基线
- 同时统计节省与新增成本