当AI的浪潮从实验室涌向产业一线，企业面临的核心问题不再是“要不要用AI”，而是“如何让AI真正解决业务难题”。近期，人人都是产品经理联合快递100举办的“对话AI行动派”杭州专场沙龙，聚焦 “AI大模型x业务需求：产品创新在行业场景中的创新应用案例”，汇聚近百名产品人与创业者排名前十证券公司，共同探讨AI在真实业务中的落地路径与实战思考。
来自快递物流、商业分析、新零售领域的三位实战派嘉宾，以其亲历的行业深耕与AI转型实践，生动诠释了如何围绕用户本质需求，将大模型能力深度融入业务内核，推动产品从“功能工具”向“智能服务”跃迁。
一、从“查快递”到“预测送达”：快递100的AI重构之路
分享嘉宾：金蝶快递100产品总监 陈天贵
快递100深耕物流行业15年，始终围绕用户最核心的两大需求展开服务：顺畅下单打印面单，以及高效追踪包裹轨迹。然而，随着数智化进程不断推进，用户对物流服务的期待也在升级——他们不再仅仅满足于“快递到哪了”，而是更迫切地想知道“快递什么时候能到”。
“传统物流轨迹是‘过去式’和‘现在进行时’，而用户最终关心的是‘未来时’。这种‘确定性’的缺失，会衍生出用户在不同场景下的焦虑。”
基于这一洞察，快递100构建了 “中国首个快递物流网络数智图谱”，覆盖国内10＋快递公司、4300多个转运中心/中转站、1.15亿条运输线路和26万个“快递网点/服务点”、超过370万名快递员，把现实世界中庞杂、非标的物流信息，变成一个可计算、可预测的结构化数据网络。
陈天贵老师坦言过程中面临两大挑战：
作为信息平台，缺乏完整的物流节点与线路数据；若纯依赖大模型，每日需消耗大量Token，业务可持续性受到挑战。而快递100的破局之道是：“把数据当产品来做”。通过AI大模型高效采集、清洗、结构化海量快递节点数据，构建起映射物理世界的“数字孪生网络”，从而实现从“查询轨迹”向“预测未来”的焕新升级。
目前，快递100的时效预估与轨迹预测能力已赋能千行百业，月调用过亿次。陈天贵老师总结道：“AI时代值得重做一遍产品。AI不仅是工具，更提供了重新定义产品核心价值的能力。”
对产品经理而言，快递100的实践非常具有启发性：在AI时代，需具备“AI+Data”双轨思维，理解能力边界与业务场景的契合点。从用户本质需求出发，找到AI可解的“真问题”，而数据质量与结构决定了产品智能的上限，数据治理正成为核心产品能力。
二、商业分析2.0：从“人工洞察”到“DataAgent自动决策”分享嘉宾：有赞BI总监 黄小伟
黄小伟老师从商业分析的视角，分享了AI如何重塑商业分析的产出模式与价值逻辑。他将2010-2022年定义为“商业分析1.0时代”，主要依赖分析师人工产出洞察；而2022年大模型技术突破后，商业分析进入“2.0时代”，DataAgent成为新范式。
“DataAgent = F(大模型能力，数字化成熟度)。它的价值在于：在规模与成本效率更优的基础上，持续产出认知增量与有效策略。”
黄小伟老师指出，DataAgent的演进取决于两大变量：大模型能力的持续突破，以及企业数字化成熟度的不断提升。他强调，有效的洞察（Insight）必须具备“二元有效性”——既要内容本身有效，也要能在组织内部形成共识。
现场，他展示了DataAgent类产品如何连接非结构化数据与业务流程，实现从“问题定义”到“策略执行”的自动化闭环。
在AI时代，商业分析产品的设计核心已从“可视化展示”转向“自动化决策”。产品经理需理解“洞察的二元有效性”——既要产出有效策略，也要推动组织共识。数字化成熟度决定了AI应用的天花板，产品落地前必须评估客户的数据基础。
三、新零售的AI实战：从“人效瓶颈”到“千店千面”分享嘉宾：屈臣氏全渠道电商负责人 梅雨堃
梅雨堃老师分享了AI在O+O新零售业态中的三个落地场景，展示了AI如何有效破解零售业的效率与体验难题。
场景一：AI赋能销售——企微私域的超级助理
面对“一人服务2000-5000顾客”的人效瓶颈，梅雨堃团队构建了覆盖“售前-售中-售后”全链路的AI助手，通过客户分层分类、兴趣预测、沟通风格匹配等功能，将黄金响应时间从小时级压缩至秒级，显著降低丢单率。
场景二：AI门店运营——即时零售的“智慧大脑”
针对“千店千面”的运营挑战，团队开发了基于LBS商圈的智能选品与调货系统。通过分析商圈特征、人群画像与消费时段等数据，为不同位置门店定制差异化货盘。北京某核心商圈的两家门店经AI调优后，销售额分别提升26%和54%。
场景三：AI重塑组织——降本提效的“核心中台”
面对超过200个子系统、数据断层多的复杂组织，梅雨堃团队建立了“数据-诊断-行动”体系化中台，通过RPA自动化支持性流程，将电商履约周期从21天缩短至14天。
AI在零售业的价值正从“炫技”走向“赋能”，用户体验、履约效率、组织重构是三大核心战场。解决真实业务问题比追求技术先进性更为重要，小步快跑、持续验证价值才是关键。产品经理需深入理解不同业务角色的AI需求——老板关注效益、管理者需要答案、员工需要工具。
结语三位实战嘉宾的探索清晰揭示：AI大模型的终极价值不在于技术炫技，而在于精准锚定业务场景中的“真问题”，用技术重塑产品内核与用户体验。
无论是快递100以“数智图谱”重构物流时效确定性，商业分析通过DataAgent实现洞察自动化，还是新零售用AI破解人效与“千店千面”难题，其核心逻辑一致——将大模型的通用能力，与行业知识和用户需求深度融合。
“对话AI行动派”系列活动将持续聚焦AI落地的实战智慧与创新火花。若你正致力于将大模型融入业务场景、破解产品创新难题，欢迎关注我们后续的精彩分享，在实践碰撞中共同绘制AI时代的业务新图景！
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