与莫小仙、海尔盈康一生、Nint任拓、中顺洁柔、博世共话——DeepSeek影响下，企业如何数字化转型？

与莫小仙、海尔盈康一生、Nint任拓、中顺洁柔、博世共话——DeepSeek影响下，企业如何数字化转型？ | AI营销之声

2025年5月29日
Posted by: TopDigital

本期话题：

DeepSeek影响下，

企业如何数字化转型？

2025年伊始，DeepSeek以“国运级产品”之姿，迅速在全球范围内产生巨大影响。在新一轮技术突破不断推动行业边界拓展的背景下，短短两个月内，无数行业巨头纷纷接入DeepSeek，积极拥抱AI技术，试图在这场变革中抢占先机。一众企业决策者们如同站在了变革的潮头——在这场汹涌的AI浪潮中，企业该如何找准自身的定位？AI如何助力企业的数字化转型之路？以及在品牌营销领域AI能够如何赋能？这些是我们的疑惑，也是技术革命在当下向企业提出的叩问。当前，各企业在应用AI技术方面呈现出不同的发展阶段。有些企业尚在探索和适应技术带来的快速变革，面对这一波技术冲击仍在不断学习；也有一些企业早已关注AI多年，在利用技术赋能业务的道路上走在了前沿。在3月11日举办的TopDigital「AI营销之声」第一期活动中，我们邀请到了五位处于AI赋能企业业务不同阶段的嘉宾进行深入讨论。他们分别是：

莫小仙董事长王正齐：莫小仙积极探索如何将AI融入现有业务流程
海尔盈康一生品牌营销总经理屠波：盈康一生在医疗大健康领域内使用AI赋能营销及研发
Nint任拓CMO曹力：任拓旗下核心产品已应用AI
中顺洁柔CIO杨森林：中顺洁柔正处于深化AI应用、优化内部管理与外部市场响应的关键时期
博世全球电动工具CDO吕智超：博世集团已经将AI技术应用于产品创新等领域，正在探索AI如何在企业流程中进一步发挥作用

在这次讨论中，五位嘉宾分享了各自企业在AI应用方面的现状及面临的挑战，并对AI未来的发展趋势进行了深刻的探讨。这次交流也展现了从初步接触到深度应用AI技术的不同企业的实践路径和前瞻观点。希望能给正在读这篇文章的管理者们一些启示。

01 「初阶探索者」之莫小仙：

“目前主要挑战在于：确定各个部门都学习并应用AI后，能解决哪些实际问题？”

@王正齐

莫小仙董事长

TopDigital: 目前莫小仙在AI技术的应用情况如何？

王正齐：目前我们公司在AI应用方面尚处于起步阶段，主要集中在图像处理与文案创作方面。例如，市场部借助AI将文案创作时长从一周缩短至几天甚至更短周期。法务部门也开始尝试运用AI，比如通过输入具体条款自动生成合同初稿，再进行精细修改，有效加速了合同制定流程。这些应用不仅显著提升了工作效率，还对工作流程产生了积极影响，实现了业务流程的优化与升级。TopDigital: 如果在企业内部全面推行AI，您认为面临的主要挑战是什么？

王正齐：主要挑战在于确定各个部门是否都需要学习并应用这项技术，以及明确学习之后能解决哪些实际问题。例如，行政部门可能只需掌握基本的文档处理技能就足够了，而对于财务部门来说，在完成流程制度建设、数据处理等工作后，是否还需要AI来生成报表就是一个值得探讨的问题。我认为关键在于识别每个部门的具体需求，并针对性地培训员工使用适合他们工作的AI工具。长远来看，AI更像是增强人类效能的助手，而不是完全取代人类的角色。通过这种方式，我们可以找到一个平衡点，实现与新技术的和谐共生。TopDigital: 缩量时代下，您认为AI技术如何帮助企业提升竞争力？

王正齐：我认为随着效率的逐渐提高，很多工作流程得到了优化，减少了不必要的劳动力投入。例如，原本需要大量人力完成的工作，现在有了AI的帮助可以更快完成。同时，在生产计划、物流管理和采购流程优化等问题上，我们也正在探索如何优化现有系统以适应新的变化，确保人员配置合理且成本得到有效控制。例如，当我们考虑推出一款自热火锅产品并与海底捞竞争时，AI能够提供的定价策略、配置建议及注意事项等方案似乎比产品部门提供的更加全面。现阶段我的主要任务是学习和思考如何将这些信息整合起来解决问题，以降低整体成本，提升我们的市场竞争力。

02 「细分领域应用」海尔盈康一生：

“对于医疗大健康行业，AI的主要作用是提升效率和增强现有业务能力。”

@屠波

海尔盈康一生品牌营销总经理

TopDigital: 在现有业务中盈康一生是如何使用AI的？

屠波：在当前产业中，我主要负责营销工作，并且我们的业务形态多样，涵盖了TOB和TOC业务，也包括医院相关业务以及旗下几家上市公司的管理，因此，我会从以下角度来探讨AI技术的应用。首先，作为需求侧的一员，从营销视角出发，我会关注哪些现有的AI工具和技术可以快速整合到我们的营销策略中，以优化整个营销链路。尽管目前市场上许多解决方案仍处于初级阶段，但在提升客户线索判断、定制化内容生成及客户兴趣捕捉等方面，我们已经看到了明显的效益提升。尤其是在与潜在客户的早期互动中，通过AI实现千人千面的内容推送，可以更有效地引导用户进入我们的客户旅程，提高响应速度和质量。基于目前观察到的趋势、客户反馈及实际案例，我认为AI在营销方面对现有业务有积极的推动作用。其次，在产品层面，特别是在盈康一生相关的业务中，我们也开始将AI技术应用于业务端和产品研发中。例如，在药品研发过程中，借助AI技术，提升设备的智能化水平，显著降低人工劳动成本，如全自动药品核对机，融合AI智能识别，对药方、药品、数量、性状、颜色进行5级核对，避免药品错漏，提升整体效率。

在医疗服务领域，我们正在与科大讯飞、联影等公司合作，构建一个医疗+AI在临床应用场景的生态系统，希望能够减少因不同医院诊疗水平差异导致的服务质量不均问题。虽然有人担忧AI可能会替代部分人力资源，但我们的看法是，AI更多的是分担那些重复性高、事务性强的工作，从而让医务人员能够专注于临床上那些更具价值的工作。这些就是我们目前在AI应用方面的实践情况。

TopDigital: 在您的业务流程中，AI扮演了怎样的角色？

屠波: 我们目前正在推进的营销变革涉及到了业务流程的重新设计与优化。在去年还没有大规模应用AI技术时，我们主要依赖传统的数字化手段和管理工具来推动这一变革。坦率地说，这个过程充满了挑战，尤其是需要克服人们对于改变的自然抵触情绪。我们的业务主要是面向企业（B2B），而非零售产品，这涉及到设备销售。其特点是决策链长、参与人员多，并且包括了复杂的招投标流程以及特定领域的参数要求。此外，医疗反腐行动及集中采购等趋势也增加了业务的复杂性。今年，随着AI技术的应用，我们在某些局部领域开始了尝试。在过去，使用传统数字化管理工具难以有效推进的问题，现在通过AI得到了新的解决途径。例如，当市场和销售团队担忧新方法可能影响业绩实现时，我们现在引入了AI决策工具来进行早期评估，首先利用AI分析解决方案的可能性与可行性。我们的目标并不是完全依赖这些工具解决问题，而是希望通过这种方式减少内部沟通中的不确定性和干扰因素，使整个工作流程更加顺畅高效。总结来说，每个行业的独特性质决定了它们应对新技术的方式。不同于互联网初期对零售行业带来的巨大冲击，医疗设备和药品行业由于具有较高的市场准入门槛、复杂的决策链条以及严格的政策法规限制，目前更多地将AI视为一种辅助性的增强工具。这意味着在我们的行业中，AI的主要作用是提升效率和增强现有业务能力，而不是替代人类工作者。

03 「AI营销观察家」Nint任拓：

“在新品业务流中，AI可以帮助发现新的场景机会、优化产品方向。”

@曹力

Nint任拓 CMO

TopDigital: 据您观察，目前AI在企业中都有哪些应用场景？

曹力：目前大部分企业，包括与AI结合较紧密的领域，尚未完全释放其潜力。AI的应用大致可分为五类：AIGC（内容生成）、AI for insight（洞察发现）、AI for research（研究辅助）、AI for real life（现实生活应用）和AI for production（生产制造）。其中，AIGC领域竞争激烈，提效明显但创新有限；AI for insight通过数据挖掘提供独特洞察，潜力巨大；AI for research在医药、生物等领域应用广泛；AI for real life涵盖了AI机器人、医疗诊断等；AI for production则侧重于工业生产。TopDigital: 您认为目前AI在企业应用中面临的主要挑战是什么？

曹力：近期与一些大型客户交流中发现，尽管大家两三年前就开始探索AI应用，但真正用好的案例并不多。原因主要有二：一是业务流程重构的复杂性，将AI嵌入现有流程并非简单替换，而是需要全面调整；二是缺乏决策者的坚定推动，AI项目的成功往往需要业务领导的决心和投入。此外，AI在执行层面已表现出色，如文案撰写、图像处理等，但在需要创造性思维和战略洞察的领域仍有待提升。特别是在新品业务流中，AI可以帮助发现新的场景机会、优化产品方向，但在内容业务流中，若方向指引不明确，后续内容生成也会受到影响。TopDigital: AI在新品研发等业务环节中创造了哪些价值？企业应如何结合AI提升竞争力？

曹力：AI在新品研发等业务环节中的作用尤为关键。在新品研发的初期阶段，AI能够通过分析大量数据，帮助企业发现潜在机会。许多企业在研发新品时，往往局限于自身品类内部的观察与模仿，缺乏对外部市场的深入了解。AI可以突破这一局限，通过快速处理海量信息，揭示那些原本难以察觉的市场趋势和消费者需求。在新品研发的最前端，决策至关重要。企业需要明确从何处发现机会，传统的做法往往较为封闭，主要依赖技术驱动或内部研发管线。AI能够打破这种局限，通过分析市场数据和消费者反馈，提供更广阔的视角。例如，AI可以帮助企业识别那些在其他品类或行业中已经取得成功的创新点，从而为自身新品研发提供灵感。在这里我想引入“心智上游”概念，即对本品类有心智影响力的上游品类，如美妆对日化的影响力。AI可帮助企业确定心智上游品类，基于Nint任拓的专属知识库，圈选多个品类形成心智上游图谱，交叉内容数据及评价、销售数据发现重点目标品类，结合本品研发意图锚定心智上游品类，形成新品创新方法论的底层逻辑。TopDigital: 如何理解您说的标签？如何通过分析标签助力企业发现新品机会？

曹力：在新品研发前端决策中，AI通过分析标签助力企业发现新品机会。生意的本质是给对的人看对的内容并带着对的货，这涉及人群标签、内容标签和货品标签的打通。AI能通过标签分析，帮助企业了解上游品类的卖点标签和场景标签，发现新的场景、痛点、卖点和人设等，这些对新品研发非常有价值。企业可利用AI找到心智上游，通过柔性搜索找到具体的参考对象，分析其产品和属性，再结合本品类未被满足的需求，进行交叉分析，找到新品机会。然而，AI存在一定局限性，可能出现幻觉或者给出看似合理但实际是伪命题的建议。因此人机协作至关重要，人类需对AI提供的信息进行判断和筛选，去除不合理的部分并保留科学的部分，以更好地应对新品研发的挑战。

04

「深度赋能者」中顺洁柔：“我认为最大的机会场景在于企业一定要构建自己的agent，这样才可能真正提效。”

@杨森林

中顺洁柔 CIO

TopDigital: AI的快速发展为企业带来了哪些变化？

杨森林：首先是在效率提升方面，像文案撰写、图像处理这些工作，AI可以快速完成，大大节省了时间和人力成本。比如现在基于AI生成一份高质量的文案，可能只需要几分钟，而且还能根据需求不断优化，直到满意为止。其次是在创新推动上，AI能够分析大量数据，帮助企业发现潜在的市场机会和消费者需求，为新品研发提供灵感。像我们通过AI分析，就能突破传统观察的局限，快速揭示市场趋势和消费者需求，找到新品研发的切入点。还有决策支持，AI通过数据分析提供独特的洞察，帮助企业在复杂环境中做出更明智的决策。例如，AI可以分析消费者行为数据，为企业提供市场趋势预测和消费者偏好分析，让决策更加科学。当然，AI也带来了一些挑战，比如对文案、创意、基础会计、法务等岗位的冲击，未来两到三年，企业可能会有30%到70%的岗位受到影响。

TopDigital: 您认为AI具体能够帮助企业解决哪些问题？如何赋能业务落地？

杨森林：ChatGPT推出时，由于成本问题，企业难以第一时间将其转化为企业级应用。而DeepSeek的出现是一个重要的转折点，它引入了深度学习也就是思维链，使我们知道了AI已经开始模拟人类的思维方式了。我们分析过，目前的AI它大概可以模拟和掌握十种人类的思维。这不仅令人惊叹，也引发了我对AI未来发展的深入思考。我认为，未来企业数字化转型的关键在于构建垂直领域的智能体，而不是单纯依赖通用大模型。企业需要基于自身业务构建专属的知识库，通过蒸馏和训练，让智能体具备专业能力，从而实现真正的效率提升。以法务和财务为例，通用大模型只能提供基础的知识归类，但无法解决具体业务问题。而企业级智能体可以通过训练，模拟企业内部最优秀法务人员的思维方式，处理合同审核等复杂任务。这样一来，原本需要十个人的工作，可能两个人就能完成。财务领域也是如此，通过智能体实现基础会计的自动化，可以节省大量人力成本。同时，企业需要重视知识库的构建和智能体的训练，训练得越好，智能体就越成熟。此外，企业还需要关注算力的投入，因为这是AI运行的基础。我认为最大的机会场景在于企业一定要构建自己的agent。只有有了自己的agent，才可能真正提效。通过优化这些方面，企业或许可以在AI时代实现真正的数字化转型。

TopDigital: 数据治理在AI应用中处于什么地位？AI应用是否必须以数据治理为前提？

杨森林：数据治理固然重要，但并不是AI应用的必要前提条件。AI可以在现有的业务流程中发挥作用，帮助企业实现提效。未来，企业数字化转型的核心将是智能体的构建和应用，而不是单纯依赖数据治理。企业需要结合自身业务特点，灵活应用AI技术，才能真正实现效益提升。现在许多企业数据治理并不完善，但业务增长和数据治理之间并没有非常直接的导向关系，并不是数据不治理我们就没法决策了。在缩量时代下，比的已经不是99%的勤奋了，而是那1%的聪明，这也是数据决策的重要性。

05 「关于落地的思考」博世：

“将AI作为一把手工程来推动”

@吕智超

博世全球电动工具 CDO

TopDigital: AI的影响已经渗透到各行各业，企业对它的期待是怎样的？

吕智超：大家对AI的期待短期内过高，长期又趋于保守。这种心态导致企业在推进AI项目时面临诸多挑战。在数字化转型过程中，企业投入项目时不确定未来AI普及后的效果，也不确定当前使用AI能否真正实现价值。尤其对于传统制造型企业，既担心投入不足效果不明显，又害怕大力投入面临回报不确定的风险。目前，大家处于积极探索但未来方向尚不清晰的状态，这给工作带来很大挑战：如何在现阶段既展现AI的价值，推动其应用，又不错失未来的发展机遇。TopDigital: 目前企业在AI应用中面临哪些现实困境？该如何应对？

吕智超：目前企业在AI应用中面临诸多现实困境。一是应用效果呈点状分布，如内容生成、市场营销中的文生图等，虽能提升效率，但还没有达到工业标准。二是不同规模的公司，AI应用效果也有所不同。小型公司可能因AI解决了基本问题，但要满足更高要求，仍需大量工作。以市场营销为例，AI可以生成文案和内容，但主题方向的确定仍需人工完成。三是面临挑战，如重新设计业务流程以充分发挥AI的潜力，这涉及数据整理和分析等多个方面。四是AI在工业应用上尚未完全成熟，其成本与收益的平衡也是一个亟待解决的问题。五是如何平衡企业的技术投入，尤其是长期价值与短期ROI之间的矛盾。如果ROI能算得过来，每个企业都会愿意投入，但这也可能导致市场上产品同质化，竞争力下降。此外，技术迭代的速度也给企业带来了挑战，如在项目投入后不久，新技术的出现可能使前期投入变得无效。企业对于人工智能与业务深入融合落地，应采取以下应对策略：一是全力以赴迎接AI的到来，同时关注投入后的成果显现；二是将AI作为一把手工程来推动，明确具体推动措施，而不仅仅是宣布其重要性；三是寻找那些具有明显长期价值的项目，谨慎评估短期ROI，避免盲目投入导致资源浪费；四是将AI的设计和思维融入到自身业务特点和业务流程当中实现AI价值的最大化。

结语

在AI技术的冲击下，无论是否准备好，企业都已经无法避免AI带来的深刻变革。面对这样的趋势，企业应当积极把握技术变革的脉搏，将先进技术与现有业务流程深度融合，不断探索最符合自身特点和发展需求的道路，从而在激烈的市场竞争中占据有利位置，实现可持续的增长与发展。

采访/撰稿：Fanning

审核：Jasmine

Author: TopDigital