圖：蒙牛集團(tuán)副總裁、集團(tuán)CDO李琤潔

大家早上好，我是蒙牛集團(tuán)副總裁、集團(tuán)CDO李琤潔。很高興在CDIE論壇與大家相聚，共同探討數(shù)字化創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。今天，我將分享蒙牛的AI轉(zhuǎn)型之路。

蒙牛成立于1999年，如今已成長(zhǎng)為全球第八大乳業(yè)集團(tuán)。在中國(guó)，蒙牛的產(chǎn)品家喻戶(hù)曉，包括常溫奶、鮮奶、奶酪、奶粉、冰激凌等?，F(xiàn)在的二賽道產(chǎn)品還包括運(yùn)動(dòng)蛋白飲、益生菌等更貼近日常健康的產(chǎn)品。隨著產(chǎn)品線的精細(xì)化，二賽道的產(chǎn)品需要更緊密地與消費(fèi)者聯(lián)系，更深入地了解細(xì)分需求，這就需要更多的“新智生產(chǎn)力”來(lái)幫助這個(gè)細(xì)分的服務(wù)做的更加到位。

在整個(gè)AI轉(zhuǎn)型里面，為什么說(shuō)對(duì)大型企業(yè)很困難但也很有價(jià)值呢？因?yàn)榧纫幚磉z留問(wèn)題，又要考慮現(xiàn)有業(yè)務(wù)。這就像是在飛行中更換飛機(jī)引擎，既要保持飛行，又要完成升級(jí)。當(dāng)一家大型企業(yè)要去做一些AI的新的生產(chǎn)力融入的時(shí)候，原來(lái)數(shù)字化的基礎(chǔ)做的如何，對(duì)后面生產(chǎn)的加速度是有休戚相關(guān)的影響的。如果這些積淀被有效利用，它們將成為寶貴的財(cái)富；反之，則可能成為負(fù)擔(dān)。對(duì)原來(lái)數(shù)字化的基礎(chǔ)不太多的企業(yè)，AI可能起到彎道超車(chē)的作用。

蒙牛的數(shù)智化歷程

蒙牛信息化、數(shù)字化始于2000年，是一直寫(xiě)在基因中的，數(shù)字化進(jìn)程經(jīng)歷了三個(gè)主要階段。

第一階段是“貨”的數(shù)字化，蒙牛實(shí)現(xiàn)了從牧場(chǎng)到餐桌的全鏈條數(shù)字化，詳細(xì)記錄了從牧場(chǎng)的一棵草到一杯奶的每一個(gè)環(huán)節(jié)，積累了大量產(chǎn)品數(shù)據(jù)。第二階段是“人”的數(shù)字化，蒙牛目前在中國(guó)能夠觸及的不重復(fù)消費(fèi)者數(shù)量約為2.2億人。了解這些消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和服務(wù)傾向，識(shí)別他們的細(xì)分需求，對(duì)于提供更貼合的產(chǎn)品和服務(wù)至關(guān)重要。只有在第一階段和第二階段建立了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，第三階段的AI應(yīng)用才能在供應(yīng)端和消費(fèi)端實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

AI工具能夠讓工作效率更高，只是冰山一角。企業(yè)要插上AI的翅膀，讓AI成為企業(yè)轉(zhuǎn)型和賦能的工具，讓企業(yè)能夠降本增效發(fā)生質(zhì)的變化，在AI助力之下產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)模式、最新的生產(chǎn)力，其實(shí)需要的不僅僅是對(duì)工具的使用，更需要的是考慮到AI作為大腦在業(yè)務(wù)工作中處處融合，才能夠讓人機(jī)協(xié)同的效力，以10倍的價(jià)值去釋放。那么做到這個(gè)10倍以上價(jià)值釋放的再下層是什么呢？其實(shí)是AI能夠融入到企業(yè)里的每一個(gè)業(yè)務(wù)流程，能夠融入到組織變化，這是整個(gè)冰山的最底層。只有在構(gòu)思頂層建筑時(shí)，考慮到所需不僅是工具的簡(jiǎn)單賦能，而是整個(gè)企業(yè)運(yùn)作模式的全面重塑，AI的整體戰(zhàn)略才能真正為大型企業(yè)帶來(lái)巨大的價(jià)值。

從經(jīng)典理論出發(fā)，看如何構(gòu)建“新質(zhì)生產(chǎn)力”

今年，"新質(zhì)生產(chǎn)力"一詞頻繁被提及。從經(jīng)典理論看，生產(chǎn)力三要素包括了勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料、勞動(dòng)對(duì)象，而新質(zhì)生產(chǎn)力的核心在于擁有新理念和新能力的更高素質(zhì)的勞動(dòng)者，利用先進(jìn)的工具，十倍、百倍的提升價(jià)值創(chuàng)造的效率，不僅增強(qiáng)現(xiàn)有業(yè)務(wù)，也為未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展和商業(yè)變革指明方向。

在AI的推動(dòng)下，新質(zhì)生產(chǎn)力的實(shí)現(xiàn)需要將技術(shù)基礎(chǔ)與智能流程相結(jié)合，形成企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心驅(qū)動(dòng)力。對(duì)于大型企業(yè)，這不僅僅是引入單點(diǎn)式的提升生產(chǎn)力的工具，而是要構(gòu)建一臺(tái)“造機(jī)器的機(jī)器”，這不是開(kāi)箱即用、不是在云端上接一個(gè)API就能做到的，而是需要經(jīng)過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的步驟。那這一系列動(dòng)作蒙牛是怎么布局，怎么一步一步實(shí)現(xiàn)的呢？

企業(yè)的運(yùn)營(yíng)流程會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽象和沉淀，轉(zhuǎn)化為知識(shí)。知識(shí)作為AI的基本生產(chǎn)資料，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和提升，AI能夠形成自己的判斷和類(lèi)似人類(lèi)的行為。在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。這些知識(shí)不僅包含數(shù)字化過(guò)程中積累的數(shù)據(jù)洞察和研究，還包括大量未被結(jié)構(gòu)化的文獻(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP）和圖形資料等。企業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)知識(shí)銀行，并在原有的數(shù)據(jù)中臺(tái)基礎(chǔ)上進(jìn)行疊加，形成AI學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)環(huán)境。

業(yè)務(wù)中臺(tái)則是企業(yè)抽象出來(lái)的共性能力，是一系列開(kāi)箱即用的API，能夠在企業(yè)內(nèi)部靈活、快速地使用。在AI時(shí)代，AI作為大腦可以調(diào)度這些API，知道如何組合它們以形成新的能力，這些新能力加入到企業(yè)運(yùn)營(yíng)流程中，就形成了智能流程。而調(diào)度這些API需要一個(gè)企業(yè)大腦，因此知識(shí)銀行加上企業(yè)大腦構(gòu)成了企業(yè)AI能力的核心，也就是所謂的“造機(jī)器的機(jī)器”。

完成相應(yīng)的布局后，企業(yè)將邁入人機(jī)協(xié)同的新階段。傳統(tǒng)上，人機(jī)協(xié)同側(cè)重于點(diǎn)狀賦能，如OCR和RPA技術(shù)，這些工具雖被多人使用，但更多依賴(lài)于人的參與。隨后，我們進(jìn)入了人機(jī)互動(dòng)的Copilot時(shí)代，在這個(gè)階段，人與機(jī)器的依賴(lài)開(kāi)始趨于平衡，AI開(kāi)始在更多領(lǐng)域輔助人類(lèi)，其作用日益深入。

那么在Copilot之上會(huì)是什么呢，當(dāng)AI開(kāi)始學(xué)習(xí)企業(yè)理念和知識(shí)，具備調(diào)度企業(yè)資源的能力，就會(huì)形成一個(gè)個(gè)的Agent。不同于以往簡(jiǎn)單的點(diǎn)狀任務(wù)，Agent能夠執(zhí)行端到端的工作流程。例如，在直播場(chǎng)景中，Agent不僅提供腳本，還能協(xié)調(diào)角色、數(shù)字人和平臺(tái)，甚至響應(yīng)觀眾互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)類(lèi)似人類(lèi)的全流程操作。當(dāng)有Agent存在的時(shí)候，人在事情中的參與度就隨之降低，這個(gè)時(shí)候，人就能更多地轉(zhuǎn)向上層建筑的規(guī)劃和整體戰(zhàn)略。當(dāng)企業(yè)擁有大量Agent時(shí)，Agent之間的協(xié)作將成為常態(tài)，而人類(lèi)則專(zhuān)注于規(guī)劃性工作。這將極大提升企業(yè)的自動(dòng)化和智能化水平。

AI時(shí)代下的企業(yè)運(yùn)作

在AI技術(shù)的推動(dòng)下，企業(yè)運(yùn)作流程將發(fā)生顯著變化。未來(lái)，通過(guò)企業(yè)大腦的智能調(diào)度，將由AI生成和執(zhí)行端到端的流程。AI將明確目標(biāo)，圍繞這些目標(biāo)設(shè)計(jì)和執(zhí)行流程，并在過(guò)程中不斷積累數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化。

要做到這樣的運(yùn)作，企業(yè)需要構(gòu)建什么樣的能力呢？每個(gè)企業(yè)都有銷(xiāo)售、市場(chǎng)、人力或財(cái)務(wù)等職能流程，這些職能流程的存在是為了串聯(lián)到價(jià)值鏈中，實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值鏈的價(jià)值。通過(guò)將職能流程拼裝為端到端的價(jià)值流，如LTC、MTL。因此，企業(yè)存在很多流程AI化的機(jī)會(huì)。AI的發(fā)展為企業(yè)提供了將每個(gè)職能流程AI化的機(jī)會(huì)。流程越清晰，數(shù)據(jù)積累越好，目的性越明確，企業(yè)就越有可能將其Agent化。

當(dāng)Agent化后，替代了某些職能流程，在端到端里面發(fā)揮了更高智能效益，端到端的流程就會(huì)越來(lái)越好，而且不斷進(jìn)化。對(duì)于首席信息官（CIO）來(lái)說(shuō)，這就意味著在數(shù)字化驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)將越來(lái)越多地從傳統(tǒng)的高代碼應(yīng)用轉(zhuǎn)向低代碼應(yīng)用。通過(guò)明確和沉淀下來(lái)的API，企業(yè)大腦可以更靈活地調(diào)動(dòng)資源，推動(dòng)企業(yè)向更智能、更自動(dòng)化的方向發(fā)展。

在做這件事情的時(shí)候，我們將“質(zhì)量”的“質(zhì)”衍化為“智力”的“智”。整體的“新智生產(chǎn)力”的衍生是靠三種能力的互相碰撞形成的：一是技術(shù)；二是人，就是擁有新的知識(shí)領(lǐng)導(dǎo)力的人群；三是新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。技術(shù)與場(chǎng)景的結(jié)合催生了AI賦能的商業(yè)環(huán)境；技術(shù)與人的結(jié)合意味著人擁有了更新的生產(chǎn)力，推動(dòng)了領(lǐng)導(dǎo)力的AI轉(zhuǎn)型；而場(chǎng)景與人的互動(dòng)則促進(jìn)了智能化流程的重塑。

“ALIGN”五步方法論

在這一過(guò)程中，我們面臨諸多挑戰(zhàn)。蒙?？偨Y(jié)自身經(jīng)驗(yàn)，提出了一套“ALIGN”五步方法論，從統(tǒng)一思想、共享認(rèn)知到定位合適的場(chǎng)景，再到正確的AI應(yīng)用，逐步展現(xiàn)AI價(jià)值。分別給大家做一下介紹：

Awareness：統(tǒng)一思想，形成共識(shí)

我們做的第一件事情是統(tǒng)一思想。通過(guò)在企業(yè)內(nèi)部舉辦多場(chǎng)針對(duì)性人群的會(huì)議，讓不同部門(mén)的員工，包括業(yè)務(wù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)，共同了解AI生產(chǎn)力的先進(jìn)性和潛力。不僅要展示AI能實(shí)現(xiàn)的事情，還要促進(jìn)跨部門(mén)的碰撞和交流，識(shí)別出最適合AI賦能的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

不是所有的場(chǎng)景都適合在當(dāng)前去落地并產(chǎn)生價(jià)值，我們鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員共同探討并達(dá)成共識(shí)，選擇一個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行試驗(yàn)，開(kāi)展概念驗(yàn)證（POC）。這個(gè)過(guò)程不是簡(jiǎn)單地采用外部提供的API開(kāi)箱即用，而是通過(guò)內(nèi)部討論，找到合適的場(chǎng)景，利用現(xiàn)有的人才和技術(shù)能力進(jìn)行試點(diǎn)實(shí)現(xiàn)。

在蒙牛，我們舉辦了多次這樣的統(tǒng)一共識(shí)會(huì)議，包括與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的會(huì)議、業(yè)務(wù)與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的聯(lián)合會(huì)議，以及僅與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的會(huì)議等。通過(guò)這些會(huì)議的建立了共識(shí)，明確這種新型工具能帶來(lái)的價(jià)值，并確定了在當(dāng)前最佳的試驗(yàn)場(chǎng)景。

Locate：定位最有價(jià)值的場(chǎng)景系列

在達(dá)成共識(shí)后，我們便定位最具價(jià)值的場(chǎng)景。在蒙牛，我們將業(yè)務(wù)場(chǎng)景總結(jié)為5種類(lèi)型。在這5個(gè)大的場(chǎng)景里面各自往上遞延基本上是對(duì)企業(yè)內(nèi)部的企業(yè)知識(shí)跟行業(yè)知識(shí)越來(lái)越依賴(lài)的一個(gè)過(guò)程。并不是所有的場(chǎng)景落地都靠企業(yè)內(nèi)部力量實(shí)現(xiàn)。

第一種場(chǎng)景是通用技能上的AI工作效率優(yōu)化，如企業(yè)普遍使用的即時(shí)通訊(IM)工具，會(huì)議紀(jì)要總結(jié)等，這些能力可以通過(guò)現(xiàn)成的解決方案和小型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)。第二種場(chǎng)景是專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域技能的AI效率優(yōu)化，主要指起到降本作用的后臺(tái)業(yè)務(wù)，這些能力也無(wú)需自研，如智能招聘，通過(guò)連接企業(yè)知識(shí)大腦，借助頭部的SaaS廠商的AI能力即可實(shí)現(xiàn)。

第三種場(chǎng)景是做增效的前臺(tái)業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)往往對(duì)企業(yè)內(nèi)部規(guī)則和個(gè)體依賴(lài)性較強(qiáng)。例如，銷(xiāo)售賦能涉及到對(duì)企業(yè)產(chǎn)品知識(shí)、銷(xiāo)售流程等的深入理解等。這些場(chǎng)景的落地對(duì)企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)和API調(diào)度能力的需求越來(lái)越高，也就越依賴(lài)于企業(yè)自身的能力。

第四種場(chǎng)景是食品飲料行業(yè)專(zhuān)業(yè)和流程優(yōu)化，就更依賴(lài)于企業(yè)自身。比如數(shù)據(jù)分析，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)報(bào)告有很多張，這些報(bào)表中充滿了企業(yè)內(nèi)部和行業(yè)內(nèi)的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，被稱(chēng)為“企業(yè)黑話”或“行業(yè)黑話”。以乳業(yè)為例，所謂的“大日期”是行業(yè)內(nèi)對(duì)臨期產(chǎn)品的專(zhuān)有稱(chēng)呼，這類(lèi)術(shù)語(yǔ)在企業(yè)數(shù)據(jù)觀察中經(jīng)常被使用，但如果沒(méi)有企業(yè)的長(zhǎng)期積累，外部人員很難理解。因此，數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)運(yùn)作在很大程度上依賴(lài)于企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)輸入。

第五種場(chǎng)景就是商業(yè)模式的變革，更多是結(jié)合行業(yè)、結(jié)合洞察、結(jié)合對(duì)未來(lái)的一些預(yù)判以及企業(yè)自己的強(qiáng)項(xiàng)跟弱項(xiàng)，尋找機(jī)會(huì)點(diǎn)做一些AI的變革，所以先把場(chǎng)景進(jìn)行細(xì)分，然后結(jié)合能力來(lái)看，到底應(yīng)該在那個(gè)場(chǎng)景里面去落實(shí)。

Grow：增長(zhǎng)智能范圍，制定長(zhǎng)期計(jì)劃

明確落地場(chǎng)景后，需要開(kāi)始做整體的賦能增長(zhǎng)。有三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：第一需要有一個(gè)明確的長(zhǎng)期計(jì)劃，技術(shù)團(tuán)隊(duì)需要搭建造機(jī)器的機(jī)器作為技術(shù)能力；業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)需要找到場(chǎng)景來(lái)做人機(jī)協(xié)同，尋找AI Agent的機(jī)會(huì)；管理層需要明白在AI技能上的使用對(duì)AI的價(jià)值是長(zhǎng)期為主，還是增效為主。只有制定一個(gè)長(zhǎng)期的戰(zhàn)略目標(biāo)，這樣往下走才不會(huì)失焦。

確立長(zhǎng)期目標(biāo)后，需要對(duì)內(nèi)部流程進(jìn)行梳理。以蒙牛為例，我們將所有業(yè)務(wù)分為四大領(lǐng)域：營(yíng)銷(xiāo)、渠道、供應(yīng)鏈和管理，并將所有業(yè)務(wù)流程從L1到L5進(jìn)行細(xì)化。在這一過(guò)程中，識(shí)別出可以被AI Agent替代的流程。然后利用“造機(jī)器的機(jī)器”的技術(shù)能力，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的AI Agent，并將它們嵌入到業(yè)務(wù)流程中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并通過(guò)流程的不斷自我適應(yīng)和成長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)智能化。

那這臺(tái)造機(jī)器的機(jī)器由什么構(gòu)成呢？2022年蒙牛做這件事情的時(shí)候從下到上具備幾個(gè)能力：一是基礎(chǔ)設(shè)施，基礎(chǔ)設(shè)施到今天已經(jīng)比較完善了。本質(zhì)上做的是大模型的調(diào)度跟選擇，市場(chǎng)上有很多模型，每一個(gè)模型我們一直都在做各種測(cè)評(píng)各種了解，不同模型在不同地方有不同的強(qiáng)項(xiàng)，在什么地方適合用什么，以及調(diào)度進(jìn)來(lái)這些模型之后，需要做數(shù)據(jù)區(qū)隔、做權(quán)限管理，要做很多基礎(chǔ)設(shè)施的底層事情，所以叫作基礎(chǔ)建設(shè)。如果企業(yè)要造一臺(tái)機(jī)器，這是一定要有的能力。

再往上是最關(guān)鍵的兩個(gè)引擎。第一個(gè)引擎是知識(shí)銀行，是企業(yè)內(nèi)部沉淀的結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性的所有數(shù)據(jù)。知識(shí)銀行不只是有一個(gè)數(shù)據(jù)湖把數(shù)據(jù)放進(jìn)去就行了，傳統(tǒng)的要做數(shù)據(jù)的治理、數(shù)據(jù)的清洗，知識(shí)銀行里面也是同樣的，是有很多要求在里面的，要有不同主題的內(nèi)容放進(jìn)去。要自動(dòng)把主題做關(guān)聯(lián)，尋找知識(shí)的時(shí)候才不會(huì)遺漏，不會(huì)偏差。比如，企業(yè)有很多專(zhuān)有名詞需要建立確立的索引，在知識(shí)銀行里面，AI在尋找的時(shí)候可能需要一些索引去找到相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容，比如文章里的內(nèi)容有很多代詞，蒙牛里面我們叫常溫，常溫既是常溫奶，也是常溫事業(yè)部，到底在什么情況下叫常溫事業(yè)部什么時(shí)候是產(chǎn)品，都是有一定規(guī)則的，這些規(guī)則AI都要知道，才能更好的運(yùn)作。同時(shí)，知識(shí)銀行也需要做一些判斷性的內(nèi)容，比如用知識(shí)銀行里面現(xiàn)有的東西做一些數(shù)據(jù)分析，想做一個(gè)季度的財(cái)務(wù)分析，是不是能夠找得到，部分內(nèi)容缺失，AI知不知道要去哪里找，這些都是企業(yè)知識(shí)銀行所要具備的一些基本能力。這些能力當(dāng)前并沒(méi)有看到特別適用的開(kāi)箱即用的產(chǎn)品，所以這一部分是在蒙牛內(nèi)部進(jìn)行自研，并對(duì)這個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行非常關(guān)鍵的打磨，所有以后越往上走的場(chǎng)景使用越跟這個(gè)知識(shí)銀行的能力緊緊掛勾。

再一個(gè)引擎就是企業(yè)大腦。就是用哪個(gè)大模型能夠去調(diào)度一些小的模型跟那些企業(yè)既有能力的API關(guān)聯(lián)起來(lái)，形成新的能力，這就是企業(yè)大腦。再往上是低代碼平臺(tái)，能夠在前端通過(guò)一些拖拉拽的方式，快速形成一些能夠運(yùn)用的界面。

Ignite：建立精品Agent和應(yīng)用，激勵(lì)持續(xù)前行

蒙牛企業(yè)內(nèi)部打造的企業(yè)大腦和知識(shí)銀行是如何互動(dòng)、如何做的？這臺(tái)造機(jī)器的機(jī)器到底是怎么運(yùn)作及生產(chǎn)的？有了growth challenge之后，就要建立一些精品應(yīng)用，把所有之前做的準(zhǔn)備變成一個(gè)一個(gè)Agent的能力，在業(yè)務(wù)里面能夠運(yùn)用起來(lái)。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，蒙牛組建了一個(gè)跨領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員的角色比個(gè)人身份更為重要。我們的經(jīng)驗(yàn)表明，在這一過(guò)程中，至少需要六個(gè)關(guān)鍵角色，包含偏業(yè)務(wù)屬性和偏技術(shù)屬性角色。這些角色要共同構(gòu)成一個(gè)團(tuán)隊(duì)，作為一個(gè)先鋒部隊(duì)，幫助那些需要AI Agent介入的場(chǎng)景進(jìn)行梳理，并共同培育Agent的能力。

這些在蒙牛內(nèi)部已經(jīng)全量跑起來(lái)了，已經(jīng)在內(nèi)部成功部署了七個(gè)Agent，在業(yè)務(wù)流程里面扎根使用。最早我們做了AI營(yíng)養(yǎng)師。因?yàn)榭煜泛茈y和消費(fèi)者產(chǎn)生真正意義上的高強(qiáng)度的粘性，所以我們?yōu)樗邢M(fèi)者提供了一個(gè)叫做AI營(yíng)養(yǎng)師的服務(wù)，用戶(hù)通過(guò)掃描蒙牛產(chǎn)品包裝上的二維碼即可獲得一個(gè)能夠提供個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)建議的AI營(yíng)養(yǎng)師，可以基于生活場(chǎng)景和訴求提供服務(wù)，比如減肥、孩子長(zhǎng)高、老人健壯骨骼等。奶粉事業(yè)部做了AI育嬰師，為新手父母提供專(zhuān)業(yè)的育嬰知識(shí)。運(yùn)動(dòng)營(yíng)養(yǎng)事業(yè)部則開(kāi)發(fā)了AI運(yùn)動(dòng)營(yíng)養(yǎng)師，指導(dǎo)消費(fèi)者在運(yùn)動(dòng)后、運(yùn)動(dòng)前及運(yùn)動(dòng)過(guò)程中到底應(yīng)該怎么做才能夠讓運(yùn)動(dòng)效益發(fā)揮更大價(jià)值。

在營(yíng)銷(xiāo)端，蒙牛每年有大量廣告投放，投前如何做策略、人群如何選擇，內(nèi)容如何自動(dòng)化、高效生成，以及投后如何不斷優(yōu)化，都是非常關(guān)鍵的端到端的能力。依賴(lài)以前積累下的數(shù)據(jù)跟營(yíng)銷(xiāo)，以及已經(jīng)建立起來(lái)的知識(shí)圖譜，我們快速構(gòu)建了一個(gè)叫廣告投手的AI Agent，來(lái)幫助整個(gè)廣告業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，今天有12個(gè)品牌在使用該平臺(tái)進(jìn)行廣告投放，廣告的投放響應(yīng)率提升了12%-13%。

我們還開(kāi)發(fā)了AI SEO專(zhuān)家Agent，每篇文章發(fā)在不同平臺(tái)怎么自然的排名到前面，其實(shí)都有一定規(guī)則，營(yíng)銷(xiāo)知識(shí)也需要做加工，所以我們做了Agent，把所有文章在不同平臺(tái)做友好的改寫(xiě)，優(yōu)化其在各個(gè)平臺(tái)上的表現(xiàn)，從而提高內(nèi)容在自然搜索中的可見(jiàn)度。

此外，我們也推出了數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，是三個(gè)Agent在協(xié)同工作，出策略的Agent、查數(shù)據(jù)的Agent、出報(bào)表的Agent，各自都是自己有自己的智能方式，學(xué)習(xí)了知識(shí)后組合在一起，形成了一個(gè)所謂查數(shù)工具，在前端進(jìn)行語(yǔ)義交互的使用。這推動(dòng)了數(shù)據(jù)分析的AIGC，使一線人員能夠通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)，直接獲取所需信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的平權(quán)使用。

Nurture：培育全員，共創(chuàng)未來(lái)

完成上述步驟后，還需要從下往上把全民的生產(chǎn)力激發(fā)出來(lái)。因此，蒙牛內(nèi)部舉辦了集團(tuán)創(chuàng)新大賽，鼓勵(lì)所有員工在各自領(lǐng)域內(nèi)發(fā)掘場(chǎng)景需求并參與創(chuàng)新。同時(shí)，我們還實(shí)施了提示詞工程師培訓(xùn)計(jì)劃，目前已有大約370名員工通過(guò)了培訓(xùn)和考試，成為合格的提示詞工程師。這些工程師平均每15分鐘即可在公司的平臺(tái)上創(chuàng)建一個(gè)新的應(yīng)用卡片。公司通過(guò)積分獎(jiǎng)勵(lì)鼓勵(lì)所有員工參與應(yīng)用的創(chuàng)作與使用，從而讓所有員工都能感受到AI的生產(chǎn)力。

總結(jié)

蒙牛AI轉(zhuǎn)型走過(guò)的路徑：首先，通過(guò)統(tǒng)一思想和形成共識(shí)，確立共同的目標(biāo)和方向。其次，在明確的方法論指導(dǎo)下，識(shí)別并定位適宜的場(chǎng)景，正確地應(yīng)用AI技術(shù)，讓大家看到一定的價(jià)值。最后激發(fā)全民一起能夠在這個(gè)平臺(tái)上，協(xié)助整個(gè)企業(yè)做AI的成長(zhǎng)和轉(zhuǎn)型，讓企業(yè)的流程能夠越來(lái)越智能化，組織越來(lái)越能夠在原生AI的群體上靠攏。

今天的演講就到此結(jié)束，謝謝大家！

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿