京东、飞猪、云知声、蚂蚁专家复盘，揭秘 AI 提效的 4 本实战账本 | AICon

在企业内部，AI 到底是在“画饼”，还是真的在“造血”？这是当前所有 CTO 和业务负责人都必须直面的灵魂拷问。如果 AI 仅仅停留在生成一些文案或图片，那它还不足以成为驱动增长的核心力量。真正的 AI 提效，必须深入到企业的核心业务流中——去重塑销售的转化链路，去重构繁琐的自动化流程，去发现那些被传统手段忽略的细分市场。

为了探寻 AI 在商业实战中的真实价值，在 12 月 19 日 -20 日 AICon 全球人工智能开发与应用大会（北京站） 上，我们特邀值得买科技 CTO 兼集团 AI 应用研究院院长王云峰担任本专题出品人。

作为本硕博均毕业于清华大学计算机系的科班专家，他曾在搜狗、搜狐、阿里云、糯米等多家互联网大厂担任技术要职。如今在值得买科技，他不仅主导了集团 AI 应用实践，更推动 MCP Server 与中国大部分 AI 大模型产品达成合作。在他的专业甄选下，本专题将避开空泛的概念探讨，聚焦于京东、飞猪、云知声和蚂蚁集团的一线实战案例，深度解析 AI 如何从“辅助工具”进化为“业务主导者”，为企业带来可量化的提效与增长。

京东物流：从“AI 赋能”到“Agent 主导”，B 端营销的数据闭环实战

传统 B 端物流营销长期面临一个痛点：高度依赖销售个体的经验，难以复制和规模化。如何将金牌销售的经验沉淀为组织能力？如何让 AI 不仅是“打电话”，而是真正主导“数据感知—智能触达—销售承接—闭环运营”的全流程？京东经营 AI 算法部技术专家王春阳 将深度复盘京东物流 B 端营销的智能化进阶之路。

他将详细介绍如何以 AI 外呼和企微智能营销机器人为抓手，构建起贯穿营销全链路的智能体系。这不是简单的工具堆砌，而是一个严密的系统工程：通过上下文工程实现长短期记忆与执行过程反思，解决模型在垂域场景下的幻觉问题；利用通用数据飞轮与 Bad Case 数据飞轮，持续优化样本构建与模型训练。

更具参考价值的是，王春阳将分享如何打通 CDP 客户数据平台与 CRM 系统，实现“数据—模型—流程”的三闭环。这套体系成功赋能了销售团队，重构了营销触达与运营管理流程，有效拉升了转化效率与收入规模。

飞猪：RPA 已死？用 GUI Agent 重塑流程自动化

在企业自动化领域，RPA 曾是绝对的主角，但面对复杂的动态界面和非结构化任务，传统 RPA 往往显得力不从心。阿里巴巴高级技术专家梁筱武 将分享飞猪如何利用 GUI Agent 代替传统 RPA，在机票值机等核心业务流程中实现显著的效率提升。

他将深入剖析飞猪 GUI Agent 的整体架构设计，揭秘其核心工作流。这套架构包含四大支柱：Planning Engine 作为任务规划大脑，UI-Tars 模型作为视觉定位专家，OCR 负责辅助文字识别，以及 Agent Memory 构建长期记忆系统。通过这些模块的协同，AI 能够真正“看懂”界面，不再依赖死板的坐标脚本。

在技术细节层面，他将分享如何通过精细化 Prompt 设计与上下文增强策略，提升大模型对界面的理解能力；如何定义结构化动作空间，并优化动态坐标预测的成功率。此外，针对 AI 操作中不可避免的错误，飞猪设计了一套完整的错误处理与自愈机制，并在速度与精度之间找到了最佳平衡点。

云知声：从按天计算到秒级响应，大模型重构医疗理赔审核

在传统保险理赔流程中，医疗审核一直是个“重体力活”。面对复杂的医疗单据和晦涩的保险条款，人工审核往往需要耗费数天时间，且难以保证标准的一致性。云知声研发副总裁刘升平 将带来一场关于效率革命的演讲，揭秘大模型技术如何将医疗审核从“按天计算”推进到“秒级响应”时代。这项变革的核心，在于利用大模型理解复杂的医疗文档与条款，通过自动化信息提取与智能核赔，实现几乎零人工参与的自动化作业。

刘升平将系统阐述支撑这一变革的“双引擎”技术架构。第一个引擎是基于高分辨率多模态模型的自动化信息提取技术，它能够精准识别并提取医疗票据中的关键信息，支持超过 200 种不同类型的保险和医疗文档。第二个引擎则是基于思维链（Chain of Thought）技术的自动化核赔系统，它能够模拟资深理赔专家的推理逻辑，逐步分析申请材料、匹配保险条款，并最终给出有理有据的审核结论。

蚂蚁集团：打造人人都喜爱的支付宝，AI 驱动细分人群精准增长

对于像支付宝这样拥有亿级用户的国民级应用而言，一套通用的信息架构已经难以满足所有人的需求。国际用户需要翻译，长辈需要大字版，学生需要校园服务。蚂蚁集团高级技术专家张天伟 将分享支付宝如何利用 AI 技术打破“千人一面”，通过建设国际版、学生模式和青少年模式等细分人群版本，实现用户体验与运营效率的双重增长。

张天伟将重点剖析 AI 在这一过程中的三大核心应用场景。首先是人群预测，利用深度学习网络结合认证体系，精准识别潜在的细分人群，解决“找不到人”的问题。其次是人群理解，利用大模型深度洞察特定人群在服务、内容、商品及权益上的偏好，构建多维度的人群画像。最后是动线优化，通过大模型分析用户的操作路径与行为动线，动态优化版本的信息架构。演讲将展示如何将这些 AI 能力与现有的推荐体系深度融合，通过定制化的供给不仅提升了用户体验，更显著增强了业务的运营效果。

结语

从京东物流的 Agent 主导营销，到飞猪的 GUI Agent 流程再造；从云知声的 医疗单据自动化，到蚂蚁集团的 人群精细化运营。这四场演讲清晰地展示了 AI 在商业落地中的进化路径：它不再仅仅是生成一段文字或一张图，而是深入到了企业的核心业务流中，去替代繁琐的人工操作，去优化复杂的决策流程，去发现潜在的增长机会。

对于渴望看到 AI 带来真实 ROI（投资回报率）的技术管理者而言，这四个案例提供了从 B 端到 C 端、从通用流程到垂直行业的全方位参考，展示了 AI 如何真正成为企业提效与增长的新底座。

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