蔣郁意

出品丨虎嗅智庫

頭圖丨阿里巴巴瓴羊

走進麥當勞門店，自助點餐機和取餐柜早已成為日常配置，點餐、支付、取餐等環(huán)節(jié)，顧客幾乎可以全自主完成，流程順暢高效。

不止前端門店，數字化及AI早已滲透到麥當勞業(yè)務的方方面面。比如消費者點單時，系統(tǒng)會根據偏好做推薦，門店庫存、員工排班靠算法動態(tài)優(yōu)化，供應鏈上每筆訂單，也都有AI在參與調度。

這背后是麥當勞持續(xù)多年的數智化探索。在運營復雜、人力密集的餐飲零售行業(yè)，如何用技術解開“人貨場”的死結，始終是繞不過去的難題。

正因如此，一場聚焦AI落地的走進麥當勞活動，才吸引了優(yōu)衣庫、星巴克、迪卡儂、滬上阿姨等多個頭部零售消費品牌數智化高管齊聚麥當勞上?？偛?。

7月23日，這場由虎嗅智庫與阿里巴巴瓴羊、阿里云共同發(fā)起的，主題為“AI時代，重塑數智增長新引擎”的閉門交流會在上海麥當勞中國總部落地。

活動當天，來自餐飲、快消、地產、零售等行業(yè)的50余位企業(yè)決策者，實地參訪麥當勞中國上?？偛?，并圍繞麥當勞AI落地的真實路徑、Agent在組織中的價值，以及企業(yè)如何借助AI破局落地難題等展開深度對話。

圍繞三類“用戶”，用AI重構“人貨場”

面對7000多家門店、20萬+員工、3億+會員的龐大體量，麥當勞的數智化必須解決一個核心問題：如何支撐海量業(yè)務并創(chuàng)造價值？

2020年，陳世宏加入麥當勞，圍繞“客戶為中心”，繪制了數字化戰(zhàn)略的藍圖并帶領團隊頂住壓力，打通各渠道統(tǒng)一構建了面向消費者，涵蓋前、中、后臺的數字化平臺。

麥當勞CIO陳世宏

到了2022年，麥當勞數智化進入新階段，又遇上同店增長壓力。如何持續(xù)提升運營效能？陳世宏對“以客戶為中心”有了更深理解，他重新定義了麥當勞IT團隊服務的核心“客戶”：顧客、員工、總部。

不同角色背后是不同的運營手段和目標。針對消費者，持續(xù)優(yōu)化用戶旅程路徑，提升體驗；面對餐廳員工：圍繞“人、貨、場”做數字化改進，提升生產效能；對于總部員工，則著重提升管理和資源協(xié)同效率。

聚焦餐廳端，2022年上線的RGMBOSS系統(tǒng)，已覆蓋超過20萬餐廳員工，將員工從排班、盤存等復雜費時的工作中解放出來。借助各項系統(tǒng)工具，餐廳管理組用于事務管理類的時間每天可節(jié)約兩小時，讓員工有更多精力關注餐廳的運營狀況和顧客體驗。

陳世宏不僅抓技術落地，更重視IT團隊的文化塑造。他倡導IT要大聲說話”，主動引領變革，塑造“I'mlovin'IT”的文化，要求IT部門大膽創(chuàng)新，成為推動企業(yè)數智化轉型的核心力量。

如今，麥當勞的IT團隊通過Agile（敏捷開發(fā)）模式，堅持7-8人小團隊、“快節(jié)奏”，每兩周上線150-200個需求模式，確保技術持續(xù)推動業(yè)務落地。

當企業(yè)級Agent成為超級員工

活動當天，恰逢瓴羊發(fā)布阿里集團首批企業(yè)級Agent產品—客服Agent。瓴羊副總裁甄日新也在會上分享了“企業(yè)級Agent的應用實踐與思考”。

瓴羊副總裁甄日新

甄日新介紹，瓴羊圍繞企業(yè)增長構建了三類核心Agent：決策分析Agent從最初的智能查數，進化到如今能做數據歸因、解讀知識，輔助決策；孵化中的數字營銷Agent也正從分散式智能轉向一鍵式投放，數字客服Agent已能處理多步任務和復雜交互。

他認為，未來的企業(yè)級Agent會演變成“超級員工”模式，多個智能體將會協(xié)同作戰(zhàn)，而企業(yè)的數據資產，尤其是非結構化數據，將成為企業(yè)核心競爭力之一。

瓴羊智能客服產品總監(jiān)張雙穎進一步分析了客服場景Agent的應用成果。

張雙穎指出，傳統(tǒng)客服在售前、售中、售后的效率、體驗、成本上常常陷入惡性循環(huán)。比如，售前獲客成本高達300%，售中人工成本占營收3%，售后退貨成本接近售價三成。如今的客服已不只是“服務”，更承擔了業(yè)務增長的壓力。

瓴羊智能客服產品總監(jiān)張雙穎

張雙穎強調，評估一個AI產品是否值得投入，關鍵看它能否嵌入業(yè)務流程，并量化提效或降本效果?；诖?，瓴羊打造了三類真正進入業(yè)務流程，并實際提效業(yè)務的“超級Agent”：

首先，超級電商客服專家Agent，專攻退貨等高成本場景，可處理20多步復雜流程中的80%重復任務，覆蓋退款、物流攔截、外呼通知等關鍵節(jié)點，讓人力專注例外事項處理，實現(xiàn)智能與人工協(xié)同；

超級電銷專家Agent會面向汽車4S店等線索密集行業(yè)和場景，從銷售任務規(guī)劃、客戶意愿分析、話術推薦，到邀約執(zhí)行，構建一整套銷售支持鏈，幫助銷售團隊從成千上萬個號碼中精準篩選高潛客戶，并通過多輪外呼提升邀約效率。

超級企業(yè)服務專家Agent則圍繞知識庫難集成、難運營等問題，構建多端可用、權限靈活、可持續(xù)優(yōu)化的知識平臺，支持機器人問答、質檢、客服、外呼等多個場景，為企業(yè)打造可持續(xù)進化的智能服務中樞。

QuickService客服Agent

Agent的成功落地離不開底層大模型的支持。阿里云上海解決方案總經理鮑遠松以零售行業(yè)為例，強調了大模型核心能力在于與業(yè)務深度融合，其落地效果與企業(yè)是否具備數據資產、組織協(xié)作與持續(xù)運營的能力息息相關。

阿里云上海解決方案總經理鮑遠松

當前，通義大模型已在零售行業(yè)的多個領域成功落地，如企業(yè)知識庫構建、服務質檢、智能建單、門店巡檢及研發(fā)提效等，為企業(yè)帶來了全方位的智能化升級，大幅提升了運營效率和業(yè)務質量。未來，隨著通義大模型泛化能力與場景適配性的進一步增強，阿里云將持續(xù)引領零售行業(yè)邁向更高效、更智能的運營新范式。

活動最后，麥當勞、優(yōu)衣庫、迪卡儂、交個朋友、蒙牛、Tim-hortons等品牌的數字化負責人，圍繞“Agent在零售消費的落地”進行了閉門深入討論。

總結來看，大家共識是，企業(yè)當前在AI落地中關鍵點主要集中在三方面：

與會嘉賓激烈圓桌討論

首先，組織適配性上，AI是套新范式，團隊能力很重要，如果團隊缺乏理解力，技術再好也難見效；

其次，在場景選擇上，落地不是全盤替代，要找對高頻高價值場景，比如客服、問答、排班、合同審核等；

最后，圍繞AI的企業(yè)基礎能力建設很關鍵，比如數據質量、流程標準化梳理等，這些才決定了最終AI落地的穩(wěn)定性和可控性。

結語

活動現(xiàn)場，一個明顯的變化是，大家不再熱衷談模型和算法，反而更關注組織怎么協(xié)同、流程怎么理順、團隊怎么真正用得上。

這恰恰說明，AI能不能落地，關鍵不在技術，而在企業(yè)是否真的“用得起來”。

麥當勞的數智化和AI落地路徑很明確，不空談AI戰(zhàn)略，而是從標準、流程、場景一點點梳理，把每個業(yè)務點跑通；而瓴羊的實踐則是另一種方式，用Agent，把復雜流程拆開、串起、跑穩(wěn)，推動服務真正高效運轉。

或許，AI的價值，可能不是顛覆什么，而是實實在在地把事情“重做一遍”。借助AI把原來的在做的事一步步，做得更順、更快、更省力。

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