案例 10 · 零售对账

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目前我们落地的还是上海部分门店，未来还有进一步扩大范围的空间。
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？
这个案例本身比较顺，但我们其实踩过不少坑。现在回头看，我觉得主要有三个挑战。
第一个挑战，是高估AI能力，低估真实行业的难度。
我们之前做过一个国内电商横向价格对比的案例。
当时我知道这件事情不容易，因为市场上已经有专门做电商比价的公司，人家背后有数
据、接口，还有各种数据来源和业务门道。但当时还是有一个判断：我们觉得AI应该能
够解决其中百分之七八十的问题。
真正开始做之后才发现，现实比想象复杂得多。
国内电商平台的风控和反风控一直在博弈，平台本身对快速价格查询、模拟人为操作等
行为有很强的限制。即使找到一个方案，也可能很快被平台策略堵掉。最后导致交付周
期拉长，能覆盖的场景也不断缩小。
这件事情让我意识到，AI能力和真实业务难关之间，必须做匹配。不能因为模型和
Agent 现在很强，就默认现实世界的问题都能解决。
本质上还是行业认知不够。
如果一个行业里已经有公司专门靠某个问题生存，那就应该先认真研究：它到底解决了
什么难点？它掌握了哪些信息差？为什么这个事情值得一家公司的长期投入？
第二个挑战，是需求调研不够深，导致后面不断返工。
另一个案例是学校批改作业和智能推题。
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