近期，知名零售电商及产业数字化知识服务平台亿邦动力就AI企业经营升级对云砺进行了专访，首席战略官王士平先生接受采访，分享了公司近两年多的各项AI举措和成效。

【亿邦原创】大模型与AI技术正深刻重塑企业服务行业，在带来效率革命与成本优势的同时，也暴露出组织协同不畅、技术落地困难等转型痛点。

面对这一挑战，上海云砺信息科技有限公司将AI深度植入“从销售到回款、从采购到付款”的全业务流程，通过智能客服、SaaS架构优化等实践，实现了客服成本降低50%的显著成效。

云砺的实践表明，产业AI化的核心不止于技术升级，更是一场触及组织与业务逻辑的深层变革。唯有技术与治理协同推进，企业才能在智能化浪潮中赢得核心竞争力。

以下为访谈实录：

亿邦动力：

大模型与AI技术的迭代发展，给贵公司所在的行业带来哪些影响？

云砺：

主要影响在三个方面，首先，信息技术从业务的辅助工具逐步取代人工，走向业务作业的角色，带来的结果是业务流程效率的提升和业务成本的降低。

其次，大模型对信息处理效率的提升，消除了企业组织间的信息不对称，使得企业治理模式逐步趋向扁平化从而提升了决策的实时性和应对变化的及时性，降低了企业经营风险。

最后，降低了信息技术工具（特别是应用软件）的总持有成本。对企业而言，外包、分包、租赁信息化基础服务能力对企业更具经济效益。

亿邦动力：

贵公司在哪些业务环节中使用AI及大模型？取得了怎样的效果？

云砺：

云砺在以下几个方面开始尝试引入AI几大模型，并取得了初步经济效益：

1.通过在客服部门引入AI及大模型能力，提升了客户服务质量的服务效率。目前测算，客服人工成本降低了50%。在未来6个月，客服成本预期降低80%。

2.通过AI架构，优化云砺SaaS服务产品架构，提升SaaS服务质量和客户需求响应效率。通过AI能力，优化云砺SaaS产品运维流程和资源，提升SaaS产品的利润率，同时降低SaaS产品的运维成本。

3.实现基于AI架构的SaaS计费服务引擎，可以灵活的支持各种不同的客户服务计费场景，降低客户服务的计费成本，提升回款效率。

4.利用AI能力，实现智能化业务运营，实现从销售到回款，从采购到付款全流程的AI智能化业务流程，为提升公司业务运营效率和决策效率奠定了坚实的基础。

亿邦动力：

请介绍下与AI相关的团队搭建、资金投入。

云砺：

云砺AI团队搭建主要由四个部分构成：

 1.能力建设指导委员会：由CEO吴云先生牵头，业务专家、AI专家参与，指导和协同公司AI能力建设的全过程。

2.AI基础设施团队：负责AI产品的选型、部署和维护。

3.业务需求团队：由各业务部门的业务骨干构成，从业务流程和业务作业的角度，描述具体的业务场景，并提出在AI的业务场景下的业务作业希求。同时，业务需求团队在AI能力实现后，承担业务数据的治理和维护工作。

4.AI实施团队：引入第三方资源，主要是配合业务需求团队，实现业务作业能力的AI化。

亿邦动力：

AI与产业的结合过程中遇到过哪些难题？将如何克服？

云砺：

首先，需要从企业大局出发，摒弃业务部门的本位主义思想，核心关注点放在提效降本和控风险方面。这个需要一个企业高层的指导委员会来统筹企业AI能力建设的工作，必要时，需要做出一些组织和资源调整方面的工作。

AI能力与信息化能力建设的区别是，技术手段从生产工具转变成生产力。这是一种全新资源配置逻辑。企业各业务部门将因为这种转变在诸如企业治理模式、企业文化、业务流程等核心业务领域受到冲击，企业的各层级管理人员，要对这种变化，做好充足的准备。