【原创】「SFCIO Dialog」6月7日晚8点第23期嘉宾：丽晶软件CMO谢宜刚老师返场分享了《单位token下最大化业务价值》
SFCIO全国消费品行业CIO共创平台（以下简称“SFCIO”）历经十四年发展，已成长为行业信息化交流的核心平台。此前，平台通过微信群做了140多期的“南零商盟”节目在线分享活动，有效推动了行业信息化、数字化知识的传播。随着短视频与直播成为知识传播的重要载体！
SFCIO己于2025年11月9日在“SFCIO消费品行业CIO”视频号推出全新CIO直播IP对话分享节目「SFCIO Dialog」，该节目旨在以更直观、深入的方式，推动消费品行业数字化、信息化与AI技术的普及与创新。已累计连麦20+位CIO和专家，在消费品行业及IT圈层形成了较好的影响力和传播力。 消费品行业覆盖时尚行业（服饰、鞋包、配饰）、3C电子与智能设备、美妆与大健康产业、快消日化、食品饮品、潮玩与文玩等。
欢迎有兴趣的CIO直接后台留言，将安排对接具体话题和档期：
1、企业高管及信息化负责人：分享从业经历、管理心得、AI落地经验，打造个人行业影响力；
2、行业解决方案商：展示解决方案、服务案例、行业判断，精准链接潜在客户；
3、形式极简：线上连麦，有主持人引导，不用PPT，每周三/日晚上8点；
4、嘉宾收益：视频号「SFCIO消费品行业CIO」曝光 + 5000+企业信息化负责人及高管社群精准触达15万行业从业者 + 持续短视频引流；
当下 AI 行业早已走过参数比拼、概念造势的初级阶段，产业落地、价值闭环成为行业主旋律。但深耕企业服务一线我们发现一个普遍困境：不少零售、实体企业跟风接入通用大模型后，最终大多不了了之。要么调用成本居高不下，长期使用得不偿失；要么模型输出随机性强，无法匹配经营流程的高标准；更有大量 AI 功能沦为零散工具，难以和现有业务系统打通，形不成完整闭环。
通用AI热闹有余，落地不足。真正能扎根实体经营、帮企业降本增效的To B 垂直 AI 服务，正在成为企业数字化转型的刚需。在6月7日第23期【SFCIO Dialog】数字化专题直播中，丽晶软件CMO谢宜刚老师围绕《单位token下最大化业务价值》展开深度分享，给我们结合一线实战经验，拆解 To B AI 的核心价值、未来形态、落地壁垒与市场前景，带你看懂产业 AI 的真实赛道。
很多人疑惑：通用大模型能力越来越强，为何企业仍需要专属 To B AI 服务？本质是两套完全相悖的发展逻辑。
大模型厂商的核心目标，是突破智能上限：持续优化算法、迭代参数，让模型更聪明、推理与创作能力更强，主打 “全能通用”。
而面向企业经营的 To B AI 服务，核心目标是守住商业下限：企业做生意，不需要天马行空的创意，只想要确定性、低成本、标准化、可落地的结果，追求用最少算力、最低成本，完成完整的业务闭环。
放到零售门店场景中，差异一目了然：门店开单、库存登记、台账整理、日报汇总等工作，规则明确、零容错、高频重复。直接使用通用大模型，会面临两大致命问题：
🔹 成本失控：高频调用带来海量 Token 消耗，长期使用成本远超节省的人工成本，商业逻辑无法成立；
🔹 结果失准：通用模型自由发挥，输出不稳定，而经营数据、库存、营收数据绝不允许出现偏差。
这就是 To B AI 服务不可替代的核心原因：我们并非单纯使用 AI 能力，而是充当模型与企业业务之间的翻译层、规则层、优化层。基于企业原有业务流程、经营标准，对 AI 能力做场景封装、算力精简、规则锁定，让 AI 摒弃 “自由发挥”，严格贴合业务逻辑运转，把 AI 技术真正转化为企业的经营能力。
简单总结：大模型解决 “AI 够不够聪明” 的技术问题，To B AI 解决 “AI 能不能帮企业做生意” 的商业问题。
传统 SaaS、数字化软件，本质是记录型工具：人主动操作系统，系统被动存储数据，数据核对、策略调整、运营执行全部依赖人工，只是把线下工作搬到线上，并未解决重复劳动与效率瓶颈。
而下一代 To B AI 的终极形态，是执行型、决策型数字化—— 彻底反转人机关系，让 AI 智能体成为嵌入全业务体系的执行大脑，拥有数据读取、分析判断、自主操作、跨系统联动、数据回写的完整能力，实现全流程自动化闭环。
结合零售主流场景，五大落地闭环正在成为行业标配：
AI 全天候抓取进销存、销量、客流、节假日数据，自动分析库存状态，触发补货预警、给出清仓建议，全程无需人工介入。
实时监控供应链成本、库存结构、热销滞销情况，自动完成阶梯调价、活动调价、尾货调价，平衡销量与毛利。
根据上新、促销、清仓等节点，自动生成朋友圈、社群、短视频营销素材，一键分发至社媒平台，同时回收数据、复盘效果。
深度分析会员消费偏好、复购周期、流失风险，自动完成会员分层，精准推送权益、触发唤醒服务，实现自动化私域运营。
打通收银、库存、会员、供应链等割裂系统，自动汇总对账、交叉分析经营问题，并将优化策略回填至业务系统。
从 “人服务系统”，到 “AI 操作系统、解放人力”，这就是 To B AI 最确定的进化方向。如今企业选型标准也已改变：不再只看系统有什么功能，而是关注系统能自动完成多少工作、减少多少人工。
落地核心壁垒：缺的不是 AI 技术，是复合型专业团队
如今接入大模型、调用 AI 能力的门槛越来越低，但真正能落地见效的 AI 项目依旧稀缺。究其根本，To B AI 的壁垒从不在技术，而在团队综合能力。
目前市场上两类团队，很难做出合格的企业级 AI 产品：
🔹 纯技术团队：精通算法、算力与模型，却不懂行业经营逻辑，做出来的产品看似技术炫酷，却脱离实际业务，无法上线使用；
🔹 传统业务团队：深耕行业、深谙客户痛点，但缺乏 AI 工程化、算力优化、系统集成能力，只能把 AI 做成简单的问答、文案工具，无法实现深度自动化闭环。
能做好 To B AI 服务的团队，必然是复合型团队：既吃透垂直行业全链路业务规则，又精通 AI 架构、智能体编排、算力优化与系统集成。唯有如此，才能做到算力不浪费、数据零差错、流程全闭环，这也是优质 To B AI 产品与服务的核心竞争力。
AI 落地从不是一场技术秀，而是实打实的业务落地工程，技术与业务，二者缺一不可。
万亿增量赛道：To B AI，不止替代，更是双重升级
放眼整个市场，To B AI 绝非传统数字化的存量替代，而是双重叠加的超级增量赛道，市场空间远超传统 SaaS。
第一重增量：替代高成本软件定制
过去企业想要个性化流程改造、业务适配，只能选择高价二次开发，不仅成本高、周期长，后续维护也十分繁琐，大量中小企业望而却步。依托 AI 工作流、智能体编排，无需大量代码开发，就能快速实现个性化业务配置，大幅降低企业数字化定制门槛。
第二重增量：替代海量重复性人力
零售及实体行业中，数据整理、报表汇总、台账录入、基础会员维护等机械重复工作，占据了大量人力成本。To B AI 凭借稳定、持续、低成本的自动化能力，承接这类基础工作，帮助企业实现人力提效、成本压降。
一边升级传统数字化服务，一边解放基础劳动力，双重增量加持下，To B AI 赛道拥有极高的成长天花板，也成为全行业布局的核心方向。
AI 产业的终极归宿，从来不是炫技的概念与参数，而是扎根实体、创造真实业务价值。从通用 AI 的 “空中楼阁”，到 To B 垂直 AI 的 “落地生根”；从人驱动系统，到 AI 自主执行业务；从单一软件工具，到全链路智能闭环…… 产业 AI 的变革浪潮已然到来。
对于企业而言，选择贴合业务、稳定落地的 To B AI 服务，不再是加分项，而是数字化转型的必选项。未来十年，以价值落地为核心的产业 AI，也将持续引领企业数字化变革新方向。
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