案例 08 · 工业物料与采购

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果，而且计算出来的业务价值还需要客户自己的业务人员确认。只有客户说出那句
“对，这笔钱确实是因为这个应用被节省下来了”，我们才认为价值真正成立。
所以相比过去，这个案例最大的变化，是把原来“大家都知道有问题，但没人知道问题
值多少钱”的状态，变成了一个可以被发现、被干预、被持续衡量的经营问题。这正是
我理解的AI落地和AI演示之间最大的区别。
Q5：在部署AI过程中，是否遇到了新问题或挑战？你是怎么解决
的？
这个项目真正困难的地方，其实大部分都不在模型本身。
第一个挑战，找到真正的问题需要很长时间。
我们花数月去理解一个看起来和AI没有太大关系的ERP业务流程。对很多工程师来说，
这可能是最难接受的部分，大家更习惯客户给需求、自己写代码。但FDE不一样，很多
时候客户自己都不知道真正值得AI解决的问题在哪里。你必须坐下来理解采购怎么做、
仓储怎么做、数据怎么录、不同部门之间怎么协作，不做这些“脏活累活”，后面的AI很
可能只是在错误的问题上做得更漂亮。
诊断要深，客户对价值的期待又来得快。如果前面已经花了很长时间做业务梳理，进入
实施以后再连续几个月看不到结果，组织很容易失去耐心。所以我们会刻意从容易证明
价值的场景开始，先让业务部门看到有效，再逐步扩大。
第二个挑战，跨部门协调难。
这个案例涉及十几个团队，每个团队职责不同，诉求也不同。有些AI应用甚至会改变部
门之间原来的工作流程，因此天然可能产生冲突，而且很多冲突不会在会议上直接说出
来。所以我们会做多轮讨论，不仅开大会，还会提前和不同利益相关方单独沟通，把这
些没说出口的顾虑提前化解。
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