66读书

“人工智能＋”跨领域融合：三条主线的协同效应（第4页）

2. 采购环节：AI帮着“砍价+备货”，不花冤枉钱

工厂采购原料，以前靠采购经理凭经验判断“该买多少、该多少钱买”，要是判断错了，要么原料不够耽误生产，要么买多了堆在仓库里占地方、浪费钱。现在有了AI采购：终端（比如供应链管理系统）收集市场数据（原料价格波动、供应商信誉）、生产数据（未来3个月的订单量）、库存数据（现在有多少原料），这些数据传到大模型，大模型分析后给出采购建议，比如“未来铜价会涨，建议本周采购20吨，向A供应商买，他们的价格比市场低5%”。某家电厂用了AI采购后，库存周转天数从30天缩短到20天，采购成本降低了8%。这就是AI帮着“算明白账”，让采购更精准。

3. 销售和售后：AI帮着“找客户+解决问题”

以前销售靠“扫街”“打电话”找客户，效率低；售后靠客户打电话报修，有时候客户说不清楚问题，维修师傅得跑几趟才能解决。现在有了AI销售和售后：

- 销售端：大模型分析市场数据、客户数据（比如哪些客户以前买过同类产品、最近有采购需求），筛选出“高潜力客户”，然后给销售推建议，比如“客户B最近在查生产线设备，建议重点推新款机型”，销售直接精准对接就行。

- 售后端：客户扫码报修，AI客服先通过语音（终端）问清楚问题，大模型分析后给出解决方案，比如“机器报警E01，是因为电压不稳，先检查电源”，要是解决不了再派维修师傅，师傅出发前能看到AI分析的故障原因，带好配件，一次就能修好。

（四）总结：“人工智能+制造业”的核心是“数据驱动”

不管是智能制造还是产业数字化转型，核心都是把工厂里的“经验”变成“数据”，再用AI（大模型）分析数据，用算力处理数据，用终端收集和执行数据。以前工厂靠“老师傅的经验”，现在靠“AI的数据判断”，这就是最大的变化。

本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！

比如以前的厂长靠“看报表、听汇报”管工厂，现在打开电脑就能看到AI生成的“生产全景图”：哪个机器可能要坏、哪个环节原料不够、哪个订单能提前交付，AI都标得清清楚楚，厂长直接根据AI的建议做决策就行。这就是AI给制造业带来的“聪明劲儿”。

四、“人工智能+服务业”：从“人等服务”到“服务找人”

（一）服务业的痛点：以前“慢、乱、不贴心”

咱们先想想以前的服务业有啥麻烦：去银行办业务，得排半天队；想找个靠谱的家政阿姨，得问遍朋友；生病去医院，得早早去挂号，排队等医生看病，有时候还说不清自己的症状。这些痛点总结起来就是：效率低、匹配准度差、体验不个性化。

而“人工智能+服务业”，就是用AI的“聪明劲儿”解决这些痛点，核心是从“人主动找服务”变成“服务主动找人”，这背后同样离不开算力-大模型-终端的协同。咱们按生活中最常见的几个服务场景来讲：

（二）“人工智能+金融服务”：办事快了，风险也少了

金融服务是服务业里最依赖数据和效率的领域之一，AI进来后，不管是咱们普通人办业务，还是银行防诈骗，都变了个样。

1. 个人业务：从“排队2小时”到“手机点几下”

以前去银行办个信用卡、换个手机号，得带一堆证件，填好几张表，再排队等柜员处理，一上午可能就耗在银行了。现在有了AI，这些事基本都能在手机（终端）上搞定：

- 你打开银行APP（终端），点“申请信用卡”，APP会让你拍身份证、刷脸——这是终端在收集你的身份数据。