业务规则+数据智能：埃林哲教您如何让 AI 穿透行业核心场景？

在上篇我们聊到，AI的战场已从“降本小工具”转向“复杂系统优化”，下一代 AI 基建需要“动态脑+协作网+进化力”。但认知落地到实践，还需要具体的方法论支撑——面对制造业的排产难题以及零售业的补货扰动，企业该如何让AI真正穿透业务痛点？今天就从解法和建议两方面，给出实操答案。

面对企业的复杂场景，我们的解法从不是堆砌技术，而是先深度解构业务逻辑，总结出三步“垂直穿透”路径：

以制造业定价为例，我们会把核心逻辑拆成两层，避免AI“纸上谈兵”：

①业务规则层：沉淀20多年ERP 实施经验，明确成本核算公式、竞品追踪逻辑、客户分级策略（比如老客户的折扣底线、新客户的试单定价规则）；

②数据智能层：搭建需求弹性预测模型（预判不同价格下的销量变化）、竞品价格爬虫分析（实时抓取对手定价）、成本波动模拟算法（测算原材料涨价对定价的影响）。

只有先拆再融，AI 给出的定价建议才符合企业实际业务逻辑，能直接落地。

在自研的「埃豆AI 平台」里，我们从百余个项目中淬炼出了“行业积木”——不是通用算法，而是针对特定场景的“实战工具”：

①制造业：工艺参数优化算法（比如调整光伏组件的生产温度，提升良率）、动态排产求解器（应对订单紧急度、设备故障等突发情况）；

②零售业：促销效果归因模型（判断“满减”和“买赠”哪个更能拉动利润）、会员生命周期预测（识别即将流失的高价值客户）；

③建筑业：BIM规则冲突检测引擎（提前发现图纸中的管线碰撞问题）、材料碳足迹计算（适配欧美碳认证要求）。

这些算法不是实验室产物，而是经过项目验证的“即插即用”模块，能快速适配不同行业的核心场景。

很多企业会陷入“大模型万能” 的误区，但我们的实践证明：大模型更适合当“副驾驶”，而非 “驾驶员”。以采购合同风险检测为例，我们的分工逻辑是：

①传统NLP 模型：负责精准识别合同中的 “付款周期”“违约责任” 等关键条款；

②大模型：聚焦解读模糊表述（比如“不可抗力范围”“合理损耗” 的界定），用自然语言整理风险点；

③规则引擎：校验条款是否符合企业内部风控政策（比如付款周期不能超过90 天）。

大模型解决“语义理解” 的难题，决策的方向盘始终交给领域专家设计的系统，既保证效率，又避免风险。

结合大量项目经验，我们给正在推进AI 的企业 3 条实在建议，帮你少走弯路：

①警惕“全能平台陷阱”：宣称“一个平台解决所有问题” 的供应商，往往缺乏行业纵深 —— 比如懂零售的未必懂制造业的排产逻辑，懂建筑的未必懂零售业的促销规则。优先选择在你的细分领域有过攻坚案例的伙伴（比如做过同行业的智能补货、生产排程项目），比“全能选手”更靠谱。

②从“小场景”验证“大能力”：不用追求“全盘 AI 化”，先找一个高价值小场景（比如某条产线的质检、某个区域的门店补货），验证服务商的四大核心能力：能否管理多模型、能否实现智能体协作、算力能否弹性伸缩、是否有数据闭环（模型能根据业务反馈持续优化）。小场景跑通了，再逐步扩展到全业务，风险更低。

③别让AI 替代人，要 “人机协同”：有个零售客户曾做过对比：纯AI 的定价方案能提升 15% 利润，而“AI 建议+销售总监经验调整”的方案，利润提升达 50%以上—— 因为销售总监更懂“老客户的人情维护”“区域市场的特殊需求”等 AI 无法捕捉的隐性因素。最强大的智能，永远是“人工智能+人类智慧”的共舞。

AI 新质生产力的爆发点，从不在技术参数的巅峰，而在业务纵深的洼地。当企业能用“系统思维”搭建AI基建，用“工匠精神”打磨垂直场景，那些曾被视为“啃不动”的复杂环节（比如工厂排程、渠道返利计算），恰恰会成为数字化转型中最坚固的支点。

你正在面临哪些“啃不动” 的 AI 硬骨头？是生产排程的混乱，还是供应链的协同难题？欢迎在评论区留言，一起探讨破局思路～