全民AI時代，中國鞋王的“智”變之旅_風聞

如果你走進一家鞋服店，試過一雙心儀的運動鞋，但喜歡的配色店裏偏偏缺貨。那你想必有相當幾率會見到服務你的店員拿出手機，發送語音説：“幫我查一下xxx型號40碼店裏還有沒有貨。”

那麼，你有沒有想過，對面回答問題的有可能不是真人？

在“中國鞋王”百麗時尚集團旗下的近10000家直營門店裏，這樣的場景已經不再是遙不可及的想象。雖然只是初步試水，但終端門店的普通店員們，都已經能夠直接給AI助理發信息，詢問自己當天的實時銷售數據了。

2023年開年，ChatGPT橫空出世，大模型開始卷生卷死，而進程則像放了八百倍速，剛到年中就已經卷出了別的行業三年五年的架勢，下半年行業焦點就迅速從基礎層轉向了應用層。

但普通人可能想象不到的是，2024年剛到開年，大模型就已經以AI助理的形式，不聲不響地滲透進了我們每一個人最普通的日常生活之中。

數字化到底改變了什麼？

消費行業裏的公司，競爭力基本上來源於兩個方面：一是供應鏈，供應鏈決定貨；二是組織管理，組織管理決定人。

如果你面前有一家30年曆史的鞋服巨頭，僅鞋履就有十多個品牌，全國近10000家直營門店，分佈在全國300多個城市，而且自有工廠，從研發設計，生產製造，到店鋪銷售，要全鏈條覆蓋，涉及成千上萬個大大小小的團隊。

讓你建一套系統把這家公司的人、貨、場全部統一起來，達成一站式解決絕大部分溝通和業務問題，並儘可能符合所有人的使用習慣，你會怎麼做？

這家公司就是百麗時尚，而怎麼解決上面的問題，百麗時尚探索了近十年。

十年前，百麗時尚開始着手進行數字化建設，IT部門很快遇到了行業內普遍存在的挑戰：系統是業務團隊在用的，使用的過程中需求層出不窮，不同的員工往往會基於自己的使用習慣提需求，有時候兩個需求完全是相悖的，無法滿足的時候大家只會反饋這個工具不好用，但到底怎麼算好用呢？

百麗時尚探究之後的答案是：不是以軟件為準，是以業務場景為準，在標準化的基礎上，通過具體的業務場景串聯各相關係統功能，並前置到釘釘羣，使“看信息”與“做操作”同屏，降低使用系統的門檻，賦能業務。

2019年，百麗時尚把全國的團隊搬上了釘釘羣。原來團隊的工作溝通方式五花八門，郵件、電話、微信，現在全部搬到釘釘羣裏，用羣的方式做完整信息鏈路設計，分為了三種羣：以組織架構為基準的“組織羣”、以項目事件為基準的“項目羣”、以業務流為基準的“業務流羣”。

這樣第一實現了組織在線，所有人都進來了；第二實現了溝通在線，所有信息匯聚在同一個平台，最大程度實現信息互通，避免信息不對稱。

接下來就到了第三步：業務在線。   

2020年，百麗時尚決定通過整個鞋服行業裏都十分高頻和複雜的補貨場景，嘗試把業務系統的功能“鑲”進羣裏，讓大家在溝通的同時，就能通過羣功能把業務流程走了。

用流行點的説法，這個時候百麗時尚的釘釘羣開始走向All in One，開始嘗試能不能關於補貨的所有事，都在這一個軟件上全辦了。

一開始，百麗時尚把補貨系統的操作環節拆出來，做了一個H5界面，鑲進羣的即時通訊界面。有人要補貨就可以從羣裏打開這個系統，完成提交後，同在羣內，業務流程上的下一個人就可以看到進度。百麗時尚同時把審批也做了進去，整個流程驗證了半年之後終於徹底跑通。

原來補貨都是週一開放，總部要發郵件通知各地區，地區內再將信息共享至各城市 ，大家看到郵件後切出來登錄補貨系統操作填寫補貨的信息和數據，形成訂單。總部貨品在系統內收到訂單後，會把所有的補貨訂單全部導出，線下給總部領導審批，審批通過後，才會真正給工廠下訂單。

單是要把這個過程説明白都挺累，何況做起來，要不斷登錄系統，下載或製作表格，寫郵件，等回覆……

2021年，百麗時尚的補貨流程，已經可以在釘釘羣裏實現一站式操作。通知開放補貨時，大家就通過信息打開系統界面去操作，操作結束後，待辦事項會推送給下一個環節，審批進度完全透明，如果有誰暫時沒有看手機，也可以精準地找到負責人，把電話打過去催進度。

補完貨之後，每一單的數據都會更新在系統裏，補了多少貨，工廠接了多少單，什麼時候生產完，有沒有發貨，貨品發到店鋪後每週銷出多少，全部都可以在羣裏實現操作和數據、進度的跟蹤。   

而過去四周的補貨和銷售數據，可以動態評估每一次補貨的合理性。提高下一次補貨下單的準確程度。

企業的數字化一般被我分為四個階段：第一階段是資料和數據的信息化，主要是把儲存在檔案櫃裏的紙質資料，轉變為儲存在電腦裏的電子數據。這一點百麗時尚很早以前就完成了。

第二階段是業務系統的數字化，基於業務建立數字化系統管理資料和數據，並實現對信息的有效傳遞。這一點百麗時尚從2013年到2019年已經做得相當成功。

第三階段是對信息、業務、人的整合，也就是我上面提到的儘量All in One，實現一個軟件或者一個羣，就把事都辦了。

而如果再進一步總結，每一次進化，其實解決的無非就是兩個問題：

一是降低檢索和調用數據的門檻，讓使用者更方便地找到需要的信息或者數據。比如從紙質到電子化，其實就是把你去翻檔案館的過程，變成了在數據庫裏搜索的過程。拿出檔案逐字逐句地找需要的資料再複印下來，變成了直接Ctrl+F，查找關鍵詞然後複製粘貼。

**二是提高協作的效率，簡化業務流程，讓數據更直觀地輔助工作和決策。**比如以前你要發8封郵件，做5張表格，跟10個人私聊溝通，電話催促，才能掌握補貨的進度，現在只需要在一個羣裏調用系統功能，就能實現從提交，到審批，到追蹤全流程進度，甚至反向評估調整自己下一次補貨的合理性。

釘釘羣解決的最核心的問題，其實是大幅降低了用户調用數據、功能、信息的門檻。以前要去檔案館一本一本檔案翻，現在搜索關鍵詞就好；以前要從聊天切出去登錄N個系統來使用補貨功能和審批功能，現在只要在羣裏點一下就能進入系統進行操作。   

但到了這個程度，還是不夠簡單。

百麗時尚旗下數萬名員工，很多人是一線店員，他們精通的是零售和服務，不是軟件。即使是功能已經實現了在羣內的一站式調用，依然有優化的空間。能不能我直接説我要補xxx型號xxx規格的鞋，系統就自動幫我生成單據向上提交呢？

所以企業的數字化還有第四個階段：智能化。

AI的超能力：高效資源調配平台

關於AI，在過去的一年裏，已經有過無數探討。但其實總結起來，AI最大的作用，就是在人類這一側，理解你需要的是什麼；在資料和數據那一側，理解什麼是你想要的。然後在浩如煙海的世界知識中，找到你需要的東西，並告知你。

舉個例子，2020年疫情期間，我曾經在家中為了打通一個叫做《天穗之稻姬》的遊戲，而去日本農林水產省上下載了幾十頁關於水稻種植的技術文檔，並用自己一知半解的日語艱難啃了下來。

我當時最希望的就是能有一個既懂日語又懂種田的人，來綜合所有文檔，給我做一個要點總結。但今天我會把這個願望調整成，希望能有一個懂日語又懂種田的AI助理，來幫我做一個要點總結。

過去人類使用的是口頭和紙質文件，協作效率不高。到了 20 世紀 80 年代，電腦等相關技術的普及極大方便了協作，紙質文件逐漸被升級為電子文檔，成為語言處理的主要媒介。但隨着信息的爆炸式增長，處理信息的成本也在相應飆升。越大的機構或公司，消耗在信息處理上的成本就越高。而信息越多，人的處理能力就越跟不上。

比如最簡單的銷售場景，有一個顧客説，我要A鞋，員工就需要打開系統、輸入貨號，再根據系統查詢結果去庫房找，或者打電話讓附近的門店調貨。

但有了AI，這些流程只要説句話就能完成。

海量的貨品信息，AI都可以用“説人話”的方式，清清楚楚地告訴你，還能幫你想得更體貼：要不要叫個同城快送幫你取來？要不要幫客户寄到家？你説一句好，它就幫你把快遞都下單了。

人類社會產生的數據一直都在以每年50%的速度增長，幾乎每兩年就增加一倍。這意味着，人類每兩年產生的數據量，就相當於之前歷史上產生的全部數據量之和。如此龐大的數據量，沒有任何一個人能做到記下來，但AI可以；沒有任何一個人能處理得了，但AI也可以。

所以，當AI既可以理解自然語言、又能高速處理信息，那麼它就會成為一個最高效的資源調配平台。

如果同樣的場景發生在沒有AI的情況下，這個過程要麼一個人手忙腳亂，店員要去系統裏查，查到之後和你談，然後電話聯繫隔壁門店或者倉庫進行協商，安排人送過來，或者讓你在店裏等着，他自己去拿；或者要不斷追蹤倉庫那邊的信息，關注快遞單號等。

**不是不能達成目的，但效率顯然千差萬別。**在理解的基礎上，AI實際上起到的作用是幫助人們進行更加高效的資源調配。它無限降低了我們在第一節提到的資源和功能調用的門檻。

簡而言之，以前需要你操作的，只要有了AI助理，基本上都可以用大白話説出來就能實現了。

但應用端越簡單的東西，在技術端往往就越難。要實現這樣的資源調配，需要極其強大的平台能力作為支撐。首先要打通集團各個組織架構之間的數據牆，打破系統之間的數據孤島問題，但同時又要兼顧信息安全，把權限體系做完整嚴謹的配套。

目前市面上有可能做到這些的企業，其實也就那麼屈指可數的幾家。而以PaaS能力著稱的釘釘，則有天然的優勢。

成為超級AI應用的基礎設施

2019年百麗時尚接觸釘釘時，最大的一個訴求是“同頻會議”。過去他們的系統受限於技術和網絡問題，辦公室和門店根本沒辦法在一起遠程會議。

但釘釘也不是第一天就有了這樣的平台能力。2019年剛剛和百麗時尚合作時，釘釘的思路還比較傾向於傳統的SaaS業務，幫着客户定製功能，你要什麼，我給你做什麼。   

但千行百業，行行水都不淺，你自己一個一個做功能，哪裏做得過來？定製化看上去挺好，但其實根本是走不通的路。雙方的溝通也極其困難，一邊思維偏業務，一邊思維偏技術，兩邊的角度不一樣，邏輯不一樣，出發點也不一樣，聊需求都難以互相理解，進展一度非常慢。

但釘釘後來慢慢走上了PaaS化的道路，不再自己給客户做定製功能，而是把專業的事交給專業的人，它只負責開放底層的接口，來承接功能需求。但開哪些接口，怎麼開，也都是和客户一起磨出來的。百麗時尚曾經就一股腦給釘釘提過四百多個需求，有接口改造的，有哪一塊希望你們做標準化的，還有哪一塊想讓釘釘提供某些服務的。

到了後來，需求就越來越少，但越來越細化。比如以前提能不能給我開某個接口，現在是原來那你這裏開了三個接口，但是能不能給我開五個；那裏你之前開了三個接口，能不能優化一個，用一個接口就把功能搞定。

這樣PaaS化的能力，需要極其強大的技術，以及極為高昂的投入，確實不是普通企業能夠支撐得起的。

未來將是一個分工越來越明確的時代，行業縱深的數字化內容，是企業自己要修煉的內功；而平台化的承載和支持能力，則是釘釘要做的事情。強大的底層平台和AI能力做支撐，企業騰出手來更應該思考的，是怎麼把釘釘的優勢利用到極致，來推動自身的進化。

比如百麗時尚在上了釘釘羣之後，一直就在利用釘釘打通數據和系統之後的全局觀，來檢驗自己過往業務流程、組織架構、自建系統中，有哪些缺點。一些系統的重構和修改已經提上日程，而業務層級也逐步優化減少了。   

在AI的加持下，最上端的決策者依然無法替代，因為AI不能替代責任；最一線的員工也無法替代，因為執行需要靈活。但中間的層級可能會被慢慢消弭。AI助理將會成為一種標配。

合理的使用AI助理，就可以讓知識流轉的壁壘被大幅度降低，讓一個從未接觸某行業的普通人，能在短時間內就快捷準確的接觸各行各業的平均知識，達到從業者的水平。

以前最懂業務的人，也許是掌握了最多行業知識的人，但在AI的時代，讓你和別人區別開來的，就將不再是你掌握了多少行業的知識，而是你到底會不會使用你手中的AI助理。

而相應的，在釘釘這樣的AI基礎設施之上，將會湧現出一大批AI落地應用的生態機會。

我曾和一位寫過穿越題材的作家聊過一個課題：現代人穿越到古代，到底有什麼優勢？

我們最終的結論是知識。

人類自身是一個相當脆弱的物種，跑不過馬，鬥不過熊，嗅覺不如狗，視力不如鷹。能從眾多高等動物中脱穎而出的原因，就是語言中積累的世界知識。相比古人來説，現代人在生理上並沒有變得更加出色，但我們的知識提高了我們的醫療水平，所以現代人均壽命可以做到遠高於數百年前。

而AI幫助我們突破的，是人類處理信息能力的生理極限，進而改善全人類在羣體協作過程中創造、繼承、應用知識時的語言處理效率。

釘釘和釘釘上湧現的AI助理應用，都是工具。工具不會取代人，只有會用工具的人取代不會用工具的人。別人用了你卻不用，就會失去工具帶來的競爭力。未來競爭的關鍵，都將會集中在如何應用AI之上，而釘釘提供了基礎設施，將成為加速中國千行百業走向AI時代的重要推手。