美妆品牌谈科技，除了在实验室，还能在哪里？

成分、配方、研发，毫无疑问是美妆品牌的能力根基。但随着行业从增量竞争走向精细化经营，决定一家企业能否继续增长的，已经不只是产品做得好不好，如何看清消费者与渠道库存，如何提高研发、供应链和营销之间的协同效率，如何让AI真正进入业务流程，正在成为美妆企业新的竞争命题。

自然堂的科技转型，最初便从“一盘货”这样一个看似基础的问题开始。

过去，产品交付给代理商后，品牌很难掌握终端库存、铺货节奏和消费者反馈；随着数字化推进，人、货、场逐渐被重新连接，品牌也从单纯的“把货卖给渠道”，走向持续经营消费者。

这也是自然堂理解“科技美妆”的一个重要切面。不局限于把科技浓缩在一款成分或一项专利中，自然堂将产品科技与数字科技视为驱动企业发展的双引擎：产品科技向下扎进研发能力，数字科技则向内改造企业的运营方式从而更好的服务消费者。

当产品创新、经营效率与全球化能力被放进同一套战略中，“科技美妆”便不再只是给产品增加科技标签，而是试图用科技重新搭建一家美妆企业的底层能力。

自然堂集团大数据中心总经理罗予晋的职业经历，恰好跨越了这一变化。从2021年加入自然堂，他所面对的问题不断从“数据如何流转”，走向“技术如何真正改变生意”。

如今，AI又把这场转型推向更深处：当模型开始进入内容生产、经营分析和产品决策，企业真正需要回答的，已经不是“要不要用AI”，而是AI能否改变流程、组织与人的工作方式。

带着这些问题，TopDigital与罗予晋聊了聊自然堂的数字化进阶，以及一家美妆企业走向AI时代所要跨越的现实距离。

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从“一盘货”到“科技美妆”：自然堂的数字化进阶

TopDigital：在您最初加入自然堂时，集团最迫切需要解决的问题是什么？

罗予晋：当时最重要的事情之一是“一盘货”。它表面上是一个供应链和系统项目，本质上是商业模式的改变，也是DTC转型的一部分。

过去采用订货会和买货制。各地代理商到现场听产品、营销和代言人方案，决定订多少货并付款；集团据此生产，再把货运到代理商仓库。货一旦在仓库交割，后面的铺货节奏、库存、效期以及营销政策是否真正到达终端，品牌都很难掌握。代理商可能因为旧货未消化、资金安排或其他原因暂不铺货，而集团已经按照消费者节奏投放广告。消费者看到广告时，终端门店却可能还没有新品。

电商让我们第一次真正感受到DTC：线上能够看到消费者、流量、库存和交易，营销政策也能快速到达消费者；线下却接触不到终端门店和消费者，也无法完整掌握货。

“一盘货”的做法，是把渠道库存纳入统一的仓配体系，在全国建立分仓，由集团负责仓储、配送和产品效期。终端通过线上系统订货，只要在代理商的资金额度内，就可以直接履约。代理商不再自己囤货和配送，逐步转向更轻量的渠道服务角色。

因此，它解决的不是某一个孤立痛点，而是一整套体系问题：过去品牌接触不到人、货、场，无法判断门店是否铺货、政策是否执行。“一盘货”让线下业务从单纯销售转向持续运营。

TopDigital：回顾自然堂集团的数字化转型过程，大概经历了哪些阶段？

罗予晋：大约从2016年开始，集团就已经围绕ERP建设企业IT系统，逐步配套TPM、SRM等系统，只是当时还没有完全建设齐全。

到了2019年前后，数据中台、业务中台等架构理念兴起。中国企业对效率和成本的要求很高，传统ERP体系不一定能够支撑所有前端变化，因此一些能力开始从ERP中拆出来，形成中台和更灵活的业务系统。“一盘货”是在这个基础上进一步形成的重要业务模式和数字化抓手。

现在AI又带来了新一轮变化。它可能会形成一套新的企业技术体系，但目前还没有完全成熟的标准架构，仍处在与原有信息化、数字化体系并存和逐步重构的阶段。

TopDigital：经过这些年的建设，您认为自然堂的数字化能力在美妆行业处于什么位置？

罗予晋：客观地讲，我们处在比较头部的水平。集团较早就有意识地建设数据平台，把全公司的数据汇聚起来，进行管控、治理和加工，再转化为各种经营决策所需要的数据资产。

数据治理是一条很长的路。方面我们深耕业务数据治理，搭建统一指标体系；另一方面覆盖销售、履约、研发、供应链、财务审计、后台管理全环节落地数字化系统工具。通过数据串联前中后台，建成一体化完整数字化体系。

TopDigital：当数字化走到更深处，真正难啃的问题是什么？

罗予晋：很多企业在做数字化的时候会发现最大的挑战是难以落地到位。数字化建设，尤其是数据标准制定和数据治理，是非常繁重、细碎和周期漫长的基础性工作，其核心不光在于技术，更在于组织协同。数据治理实际上就是企业治理，需要很多力量的通力配合才能持续推进。

另一个难点是数据口径。同样一组数据可能被解读成完全相反的观点。要从中找出事实、风险和机会，不仅需要技术和基础设施，还涉及运营方式以及人内心深处的立场和判断。因此它的复杂度非常高。

TopDigital：自然堂现在强调“科技美妆”。在您看来，如何理解“科技美妆”，它和“美妆科技”究竟差在哪里？

罗予晋：集团大约在2019年前后确立了“双轮驱动”战略：产品科技和数字科技。企业发展到一定规模后，人员、研发、生产、物流、采购、线上线下销售和营销都变得非常复杂，要继续向前，就需要重新校准最根本的竞争力。

产品科技解决的是产品本身，要将核心技术例如原料研发生产掌握在自己手中，做符合品牌调性、消费者满意的产品；数字科技解决的是规模化经营中的复杂度，更高效率地运营企业。企业只有掌握尖端科技开发好产品，同时又能实现高效率内部运营，才会处在更有利的竞争位置。

我认为“科技美妆”和“美妆科技”还是有区别的。后者更像是在既有美妆业务和SOP里叠加一些技术因素，容易被原有惯性和架构牵制；前者则把科技当作底层引擎，允许它重构流程和组织。就像“AI+”与“+AI”的差别：只在每个环节做局部改善，和从AI原生的角度重新设计整个SOP，效果会非常不同。

02

AI走进美妆企业：价值显现，难题仍在

TopDigital：进入AI时代，自然堂目前走到了哪一步？最早是从什么场景切入的？ 

罗予晋：从整个AI范畴和企业应用来看，我认为现在仍然处于探索期。大模型出现后的三年里，行业已经沉淀了很多实践经验，过去很多不可能的事情一夜之间变成现实，这让所有人都很兴奋。

2023年6月，在GPT-4出现后不久，我们做了一个比较重要的判断：它能够理解人的需求，又能够写代码，当下各行各业均以软件驱动业务运转，依托这一特性，它有可能缓解过去软件交付中的人员不足、排期和瓶颈，让用户在秒级或十几秒内获得数据和结果。

我们由此开始做ChatBI。当时“ChatBI”这个词还没有像后来那样普及。想法很好，但落地后发现困难很多：其一是大模型自身能力的边界，其二是企业数据是否治理好，其三是终端使用者是否适应自然语言查询模式。给用户一个对话框，不代表他就知道该问什么；原来每天看的固定报表，突然要自己组织问题，很多人并没有做好准备。

所以我一直认为，AI要在企业里用起来，必须把“人、数据、AI”三者结合好。AI包括大模型和Agent等外部能力；数据要求企业把业务过程记录得足够详细、准确，尤其要有高质量的过程数据；人则要理解业务，也要学会与AI协作和提问。任何一个环节不足，最后的结果都会受限。

TopDigital：目前AI已经在自然堂内部哪些方面体现出价值？哪些部分距离预期还有差距？

罗予晋：自然堂集团作为做为一家数字化驱动的科技美妆领军企业，AI的应用贯穿了集团市场洞察、研发、生产、物流和营销的全链路。

比如自然堂超抗小紫瓶第七代里面运用的喜默因超抗肽这个核心成分，就是我们借助前沿的AI计算生物学平台，在超过280万个酵母蛋白中筛选并改造出来的。它能够精准直击线粒体能量开关，促进细胞新生、胶原新生，达到紧致抗皱的功效。过去这样一个新原料的开发周期长、投入大，而现在AI能帮助我们更快筛选成分、预测功效，大幅提升研发效率。

除此之外，在超抗小紫瓶第七代的发布会上我们请到了全球首个拥有数字身份证AI原生歌手Yuri（尤栗）以“科学鉴证官”的身份亮相，其形象、声音及现场脱口秀内容均由AI生成，自然堂也成为中国第一家与全AI生成数字人合作进行产品发布的品牌，这也是我们在AI营销上的一个全新尝试。

从具体输出看，内容生成类应用已经比较达标，而且AI内容在总产出中的占比会越来越高。分析、洞察和策略类任务，有些只是勉强达标；需要组合复杂知识、理解企业内部隐性经验和大量内部信息的任务，目前仍有不少不达标。

核心瓶颈之一是数据，尤其是过程数据不足；另一个瓶颈是我们还没有充分掌握如何让AI正确地使用这些数据。模型、数据和人的能力仍需要一起提升。

TopDigital：内容生成是目前相对成熟的方向。您怎么看待目前AI生成内容的实际效果，消费者是否会天然排斥AI内容？

罗予晋：我并不认同消费者天然排斥AI内容。最开始，包括我自己在内，都会觉得有些内容“AI感”太强，但人们真正厌烦的往往不是AI本身，而是内容太粗糙、太枯燥。

越来越多的短剧、短视频和视觉内容由AI制作。三个月前和现在的质量可能已经完全不同。即使早期作品比较粗糙，也未必直接影响完播率和点播率。随着产出快速进步，人们的审美也会被新的生产力带着变化。

因此，现在已经不只是讨论“AI感是否被排斥”，而是消费者正在逐渐习惯并接受AI尚不完美的中间状态。对于企业来说，关键仍然是内容本身是否有吸引力、是否符合品牌标准，而不是它是不是由AI生成。

TopDigital：美妆行业消费者对于内容真实性会更加敏感，特别是涉及到产品真实效果的宣传。对于AI生成内容的边界该怎么把握？

罗予晋：这首先是诚信和虚假宣传的问题。使用真人不等于一定是真实效果，使用虚拟人物或AI也不等于一定是假效果。无论通过AI生成，还是通过实拍制作，广告宣传都必须处在法律框架内，符合广告法，不能做虚假宣传，也不能让消费者产生误解。

现在美妆、食品等很多行业都在使用AI制作传播内容，内容也越来越真实、精美。工具可以变化，但合规和诚信的边界不能变化。

TopDigital：除了内容生产，AI在经营决策上有没有带来过意外之喜？

罗予晋：可以举产品盘点的例子。企业要客观判断一个产品属于波士顿产品组合矩阵中的“明星、金牛、问题还是瘦狗”，再决定增加投入、维持、下市或退市。这是非常重要的经营决策。

我们尝试让AI结合多种模型帮助做产品盘点。2024年、2025年较早接触DeepSeek的深度思考模型时，我觉得它的表现非常好。它对波士顿矩阵和产品盘点逻辑的理解很到位，也会把我们担心的风险逐条列出，并在方案中体现。

很多人认为生成式AI只把技术能力“平权”了，好像有了AI就不再需要技术人员。实际上，AI平权的是人类知识，不只是数字化技术，也包括产品开发、营销、电商运营、供应链和销售预测。它在不少领域已经比普通人更强，至少能够显著抬高工作的下限；关键在于企业有没有把这种能力真正挖掘出来。

03

当AI重塑组织，企业形态将重新定义

TopDigital：如果一家企业现在要启动AI转型，最先应该抓住什么？

罗予晋：首先，它一定是一把手工程。企业要从上到下协调好“人、数据、AI”三个基本因素，逐步识别适合AI原生的业务场景，重新设计SOP、岗位和职能，并引入AI员工。

但这中间有很多取舍。即使识别出合适场景，也要判断模型结果能否达到业务认可的水准；如果需要不断迭代，会不会影响正在运行的业务，会不会让公司面临急刹车、急转弯的经营风险。

现在AI已经在很多方面明显强于人，它必然可以在企业内部承担过去由人完成的工作。老板通常已经形成共识，但员工未必乐于拥抱，因为他会担心自己被替代。从2023年开始，大家一直说“用AI提升自己”，但下一步的具体方案并不清楚，所以人的焦虑并没有真正缓解。

企业一方面要快速推进，另一方面又不能忽视员工和经营风险。这是AI转型中的主要矛盾。相较于社会层面的复杂问题，企业内部还相对简单：在可接受的经营风险范围内，自上而下营造AI建设环境，并坚定不移地向前走。

TopDigital：转型真正落到组织里，业务人员和技术人员谁更适合牵头？

罗予晋：我个人认为两波人都可以牵头，而且都有现成案例证明。

技术人员对AI工具有天然亲近感，数据打通能力更强，思维也往往更结构化、系统化，重视细节和约束条件。他们的不足是不熟悉具体业务，但只要有条件可以较快学习明白业务场景知识；业务人员的优势是很明白痛点在哪，可以快速判断结果是好是坏，如果有很好的AIBP配合，他们会很快启动上手。而且真的让AI全面在业务中铺开不可能重新来一波人从头干，所以业务牵头是一个非新建公司里最现实的。

当下要得到高质量AI结果，Agent背后仍需要很强的Harness：除了模型，还要有代码、工具、数据、上下文、权限和约束。很多Skill本身就包含Python或其他代码，用来更精准地获取数据、完成任务。这部分门槛相对更高。

TopDigital：您觉得在AI的影响下，如今企业人才需要具备怎样的能力？

 予晋：我观察到大致有四类人在推动AI：技术人员、业务人员、设计师和咨询顾问。设计师很有意思，很多优秀的AI图片和视频并不是AI工具开发者做出来的，而是设计师做出来的，因为他们知道什么是美、什么是好。

所以我认为真正使用好AI至少需要三种能力：第一，能判断结果是对是错、是好是坏；第二，能设计和使用Harness，对尚不完善的模型进行有效约束；第三，对业务流程和复杂问题有经验，知道怎样把处理思路分解成清晰步骤。未来需要的是更强的综合能力和跨学科能力。

TopDigital：当AI越来越能干，人的价值会体现在哪里？企业又该如何管理这些“AI员工”？

罗予晋：坦白讲，我不知道未来人的价值会具体体现在哪里。现阶段人的重要作用，是帮助AI在企业里落下来，但更远的未来很难预测。我对此不是悲观，而是比较平静：既兴奋，也平静。现在很多关于未来的预测可能都没有太大意义。

人有肉身，有精神、恐惧和情感，也处在社会系统之中。我们的管理方式、激励方式和约束方式，都是基于这些人类属性建立的。AI未必具备相同的人性和属性，因此不能想当然地用管理人的方法管理AI。

例如OpenClaw这类能够自主行动的智能体获得权限后，怎样防止它作恶？对人可以用解雇、收入损失或法律责任形成约束，但AI并不会以同样方式感知这些后果。企业需要理解AI自身的特性，建立新的权限、监督和治理机制。

04

结语

从“一盘货”到数据平台，再到ChatBI和AI员工，自然堂的转型看起来跨越了不同的技术周期，但背后始终围绕着同一个目标：让企业更接近真实的消费者，也更高效地完成产品创新、开发与经营决策。

这也是“科技美妆”区别于一般科技叙事的地方。产品科技决定品牌能否持续做出有功效、有差异的产品，数字科技则决定这些产品能否以更高效率被研发、生产、交付和经营。二者共同构成的，不只是某款明星产品的竞争力，而是一家美妆企业能否长期创新、规模化运营并走向全球市场的底层能力。

AI的到来，又进一步放大了这套能力的重要性。模型可以买来，工具也可以接入，但数据是否完整、流程是否清晰、组织是否愿意调整，仍然取决于企业自己。正如罗予晋所说，在“人、数据、AI”三个要素中，数据和人必须由企业内部完成，真正困难的从来不是拥有技术，而是让技术穿过组织惯性，进入业务闭环。

对于整个美妆行业而言，下一阶段的科技竞争或许不会只体现在实验室、专利和新成分上，也会发生在库存系统、经营数据、组织流程和每一次决策之中。

当科技从产品卖点变成企业的运行方式，“科技美妆”才不再是一句战略口号，而成为一家公司面对未来的真实能力。

采访 | Sophia、戴睿洋

撰文 | 戴睿洋

编辑 | Sophia