企业级AI Agent实战指南：客服、营销、数据分析三大场景应用，收藏级干货

前言

2025年，企业数智化的焦点从“是否转型”转向“如何高效使用AI”，Agent从概念落实为一个个数字员工，深度嵌入业务，成为关键生产力。

面对AI带来的不确定性，有些企业选择谨慎观望，更多企业则选择大胆入局。

近期，一财商学院联合瓴羊发布2025年版《102个增长实例——数智化增长领头羊》，囊括三大应用场景——客服场景、分析场景、营销场景下的19个企业级Agent数智化实践典型案例，以雀巢中国、长城汽车、森马、腾势汽车、圣迪乐、复兴旅文等头部企业为研究样本，剖析企业面临的行业挑战、自身痛点以及Data×AI解决方案，以及它们如何通过AI实现增长。

客服Agent“身兼三职”，释放 50% 人力

说到客服，很多人都忘记了一点：客服并不是一个行业，而是一个岗位。只不过所有行业的客服几乎都有高度相似的痛点，这让客服工作自成一派。

在消费者眼里，找客服大多是为了解决问题。但是给客服描述清楚问题往往就要花较长时间，再等待其上报情况、回复、解决，每过一个环节，消费者耐心都被一点一点消磨。

对客服人员而言，这个工作也并不容易：消费者订单和数据分散在多个系统，查询、沟通耗时耗力；经常收到情绪化的客户投诉，容易产生负面情绪；工作内容重复单一，枯燥乏味。

企业这边也有自己的困扰。比如客服需要掌握所有产品知识才能上岗，然而上岗后人员流动性却很大，无形中增加了企业培训和用人成本；而即便是成熟的客服也只能完成定量的客服工作，没有精力完成其他工作。

随着客服自动化需求增加，使用智能客服的企业越来越多。不过对消费者、客服人员、企业而言，智能客服还没有那么“完美”。

即便对回复效率有一定的提升，但是客服部门的人力投入还是很大。比如维护语雀、人工校验回答，智能客服准确率不高，消费者经常感觉“智能客服不够智能”，无法避免“转人工”。

而客服Agent相对于智能客服而言最大的优势，是不仅“智能匹配”，还通过AI大模型补充了行业知识库、语料库，听得懂、看得懂客户提问。重要的是，对话足够像真人，这一特点与客服痛点完美匹配。

9月底，复星旅文与瓴羊一起打造的AI.GO刚刚在云栖大会正式上线，通过Agent管理高端度假用户的游前-游中-游后全流程。

作为业务遍布全球40多个国家和地区的综合性旅游休闲度假集团，复星旅文需要处理复杂的文旅场景和极高的用户实时性要求。借助瓴羊AgentOne平台，AI G.O能够分析游客历史行为与偏好，提供个性化行程规划，实时响应服务请求。

几个月前在千寻位置“上岗”的001号员工AI小千，客户回答完备率达到50%，解放一半人力。原本需要10个人一起做的客服工作，如今只需要1个AI小千和3个客服人员即可完成，千寻位置则可以把多出来的人力放在反哺优化产品上。AI小千还可以接入售前、售中、售后三个环节，既完成分内客服工作，又能给潜在客户推荐对应产品、整理产品知识库，实现“一人三职”。

从“成本中心”到“价值创造中心”，客服岗位正在AI Agent的赋能下实现蜕变。瓴羊的客户实践证明，AI不是要替代人类客服，而是将他们从重复性劳动中解放出来，专注于更需要人性化关怀的价值创造工作。

一句话出报表、几十秒生成报告，一线员工也能拥有数据分析师

在企业经营中，数据分析师本是稀缺资源，往往集中在总部的大数据部门。但随着企业规模扩大和业务多元化，传统的数据分析模式已无法满足实时决策的需求。

雀巢中国是一个典型代表。作为拥有多个品牌、上百家线上店铺的食品饮料巨头，雀巢中国设立了十多个BU（业务单元），每个BU都像独立公司一样运作。这种灵活性带来了数据挑战：各BU手动从多家第三方服务商摘录数据，运营团队再筛选关键数据上报总部，整个过程数据收集分散，缺乏统一管理。

引入瓴羊分析Agent后，雀巢中国将十多个BU运营的100多个渠道接入统一平台，通过标准化分析方式和固定看数框架，大幅提升看数效率。数据汇总从过去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更，节省了80%的日常工作量。

更令人惊喜的是，雀巢中国的CEO现在能够及时了解业务情况，各个BU的负责人也可以通过其他BU的业务变化，洞察业务机会。这种数据透明度打破了传统大企业的部门墙，促进了协同效应。

不仅如此，分析Agent问数、解读、报告功能，也让视易云策这家服务全国50000家KTV门店的娱乐行业数智化经营管理解决方案供应商，将分析Agent带入了KTV门店，帮助店长、经理查看报表，一键“问数”，降低了数据分析的使用门槛。原本数据基础薄弱的KTV工作人员，也能更轻松地看懂数据。

显然，分析Agent正在改变员工的取数用数方式，也在改变企业决策方式。从前只有总部分析师才能完成的复杂数据分析，现在一线业务人员也能轻松完成。这种变化不仅提高了决策效率，更重塑了企业的组织架构和权力结构——数据透明让一线团队有了更多自主权，同时也让业务离增长更近一步。

从百万人群中精准捞出潜客，Agent让营销提效超1倍

营销是企业数智化转型中最活跃的领域之一。随着人们生活方式改变，传媒渠道越来越丰富，品牌想要实现精准营销，难度越来越大。

本次《102个增长实例》中的多个案例表明，AI与人的结合正在创造出前所未有的“超级市场部”，能够帮助品牌实现个性化精准营销。

比如森马的户外广告实践，就充分展示了传统营销如何借助AI显著提升效果。面对服饰行业竞争加剧与消费者需求分化，森马依托瓴羊天攻智投DMP能力，结合历史消费数据与场景偏好，构建了三层潜客筛选模型：行业标签、品牌标签和代言人粉丝群体。

通过精准的潜客圈选和高浓度的点位覆盖，森马本次营销活动曝光超560万线下客群，潜客浓度达到5.76%，相比投放城市潜客自然分布浓度提升了169%。更有价值的是，在广告触达用户中，超7万人实现到店转化，这一群体占据门店总客流量的近50%。

腾势汽车作为比亚迪集团旗下的高端品牌，则展示了AI在高端消费领域的营销价值。通过瓴羊Quick Audience，腾势构建了统一的客户数据平台，销售在邀约前可自动筛选潜客，依据用户阶段、偏好及城市等信息进行初步分层。

这种精准营销带来了显著效果。门店潜客邀约效率提升80%，预约试驾率提升21%，购车下订转化率提升23%。更值得一提的是，腾势汽车通过数据中台将精准度提高至90%，实现了N+1甚至N+0的快速交付，远优于传统国产车厂商的N+3天和进口车的N+6天。

在福田汽车所在的商用车领域，AI营销同样创造了巨大价值。面对600万保客（存量车主），福田汽车借助瓴羊Quick Audience整合线上私域和线下经销商、服务商系统，将保养提醒、故障预警、零部件更换等信息及时触达客户。

结果令人惊叹：电话外呼的拨通转化率提升30%以上，短信点击过保客活动的客户平均线索转化率超过12%，保客线索挖掘成本低至80元左右。这种精准营销不仅提高了销售效率，还显著降低了获客成本，为福田汽车在存量竞争激烈的商用车市场拉开了优势。

AI营销的真正革命在于它实现了“规模化的个性化”。传统营销必须在规模化和个性化之间取舍：大规模营销必然缺乏个性化，而高度个性化的营销又难以规模化。AI却能够同时处理海量数据并生成个性化内容，从而实现“每个客户都觉得营销内容是专门为自己设计的”效果。瓴羊营销Agent，正在助力品牌实现“从灵感到落地”的全营销链路智能化升级。

人和Agent协同：未来企业竞争的新范式

通过对这19家企业实践的分析，我们清晰看到AI正在重塑企业的三大核心场景：客服、数据分析和营销。但这并非简单的自动化替代，而是创建了一种新的人机协作模式。

在客服领域，AI处理标准化、重复性问题，人类则专注于情感沟通和复杂问题解决；在分析领域，AI负责数据整理和初步分析，人类则专注于洞察解读和战略决策；在营销领域，AI负责精准定位和内容生成，人类则专注于创意策略和品牌建设。

通过对最佳实践的深入分析，不难发现“大模型×好数据×强场景”是企业级 Agent 的黄金公式，而这种人机协同的新范式正在为企业创造前所未有的竞争优势。“未来会出现很多擅长使用Agent的超级个体和超级岗位，以及人和 Agent协同配合的超级公司。”阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇表示。

瓴羊《102个增长实例》报告的价值在于，它提供了中国企业落地Agent应用的第一手参考。这些案例证明，Agent已不再是遥远的概念，而是正在切实推动企业增长的核心力量。在数字化浪潮中，那些率先拥抱人机协同新模式的企业，已经获得了显著的先发优势。

未来已来，唯变不变。企业数智化转型的道路仍然漫长，但瓴羊《102个增长实例》指明了一个方向：未来的企业竞争，将是企业领导的“人机协同网络”与对手网络的竞争。“卓越的企业，将是那些能够优雅地调和人类创造力与AI效率的‘协同架构师’。”一财商学院院长黄磊表示。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。