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需求驱动迭代 齐心集团AI大模型应用增至近70个业务场景

李佳晅 2025/10/31 11:29
李佳晅 2025/10/31 11:29

邦小白快读

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齐心集团AI大模型成功应用于近70个业务场景,显著提升采购效率和准确性。

1.在商品运营方面,品牌评估准入自动化提升品牌采购准确率30%,商品上架一键提报等AI功能使效率提高80%。

2.在订单履约中,智眼验收通过AI视觉识别和多模态处理,准确率最高达98%,将错漏率从15%降至2%,极大减少人工误差。

3.整体应用实现降本提效合规价值,如数据整理和税编助手等场景优化全流程,推动行业从数字化向智能化转型。

数字化采购市场总额21.7万亿元,渗透率11.5%,AI技术为企业和用户带来实际效率升级和成本降低,如齐心集团服务超8万家客户,体现AI在大规模应用中可操作性。

AI技术在品牌管理和产品研发中提供关键优势,助力优化采购效率和渠道建设。

1.在品牌营销和渠道建设上,齐心智磐大模型构建全流程品牌评估体系,自动化检测和合规核查,提升品牌识别准确率30%,解决了授权链路验证复杂问题。

2.产品研发方面,AI辅助商品上架智能匹配分类和税编识别,加速产品入市,同时消费趋势显示数字化采购快速增长,如渗透率11.5%提供新渠道机会。

3.用户行为观察表明,AI如智能推荐场景适配行业规则,支持品牌定价和价格竞争优化,以合规管控嵌入满足央国企等核心客户需求,推动品牌价值提升。

政策推动下AI技术开辟增长市场和可学习机会,帮助企业提升运营效率和响应能力。

1.政策解读方面,国务院明确“人工智能+”行动三阶段目标,聚焦工业智能化升级,带来合规启示和市场支持,如数字化采购总额21.7万亿元增长16.2%。

2.消费需求变化提供新机会,AI落地70个场景包括商品智能上架和智眼验收,效率提升80%至准确率98%,降低人工成本,可学习齐心集团需求驱动迭代模式。

3.正面影响包括风险规避和商业模式创新,如全链路闭环管理解决订单错漏问题,机会提示在于应用AI自动化审计提升合规性,扶持政策导向生态价值共享。

AI应用启示产品设计优化和数字化推进,挖掘商业机会和效率提升路径。

1.产品生产和设计需求上,AI智能运营如分类匹配和税编识别辅助商品快速上架,减少人工录入错误,提升生产响应速度。

2.商业机会在市场扩展,如数字化采购渗透率11.5%,在MRO工业品等场景提供增长空间,工厂可借鉴AI自动化优化供应链。

3.推进数字化和电商启示来自需求驱动迭代,如智眼验收减少主观误差,启示采用多模态技术提升履约准确度,降低生产成本和风险。

行业趋势向数据驱动智能化发展,新技术解决客户痛点并提供综合解决方案。

1.行业发展趋势显示AI推动数字化采购从流程化到智能化转变,如齐心智磐垂直大模型覆盖全链路,市场规模21.7万亿元年增16.2%。

2.新技术应用如AI视觉模型和多模态信息处理,在智眼验收等场景解决审核效率低和合规难点,准确率最高98%。

3.客户痛点包括人工核对耗时和风险,解决方案如数据安全和私有知识库构建支持穿透式管理,服务商可借鉴AI生态价值扩展模式。

平台需求AI支持高效运营和风险管理,最新做法强调安全性和生态集成。

1.商业对平台需求和问题如降本提效合规挑战,AI嵌入规则模型实现自动化审计,如预算和品牌规范嵌入,优化订单分配和结算。

2.平台最新做法包括数据物理隔离和专属大模型适配,满足央国企高标准安全要求,同时运营管理上AI应用70个场景提升招商效能。

3.风向规避启示在需求驱动迭代,如智眼验收减少错配风险,平台可学习全链路闭环设计和生态价值共享模式提升核心竞争力。

AI引发产业新动向和商业模式重构,政策提供法规启示和发展方向。

1.产业新动向从“流程数字化”向“决策智能化”根本转变,如数据驱动替代经验驱动,引发底层逻辑重构。

2.新问题包括数据安全和精准适配需求,AI技术如知识增强构建专属模型,解决合规可追溯性挑战,商业模式启示是需求驱动迭代推动全链路赋能。

3.政策法规建议参考国务院“人工智能+”行动目标,启示强化数字化路径,以客户为中心拓展场景,实现90%AI渗透率,推动产业竞争格局优化。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Qixin Group's AI model has been successfully deployed in nearly 70 business scenarios, significantly improving procurement efficiency and accuracy.

1. In product operations, automated brand evaluation and approval increased brand procurement accuracy by 30%, while AI features like one-click product listing boosted efficiency by 80%.

2. In order fulfillment, AI-powered visual inspection using computer vision and multimodal processing achieved up to 98% accuracy, reducing error rates from 15% to 2% and minimizing manual errors.

3. Overall application delivered cost reduction, efficiency gains, and compliance benefits, with scenarios like data processing and tax code assistance optimizing end-to-end processes and advancing the industry's shift from digitalization to intelligent transformation.

The digital procurement market totals ¥217 trillion with an 11.5% penetration rate. AI technology brings tangible efficiency improvements and cost savings for enterprises and users, as demonstrated by Qixin Group serving over 80,000 clients, showcasing AI's scalability in large-scale applications.

AI technology offers key advantages in brand management and product development, optimizing procurement efficiency and channel strategies.

1. In brand marketing and channel development, Qixin's proprietary AI model established a full-process brand evaluation system, automating detection and compliance checks to increase brand recognition accuracy by 30% and simplifying complex authorization verification.

2. For product development, AI-assisted listing features enable intelligent category matching and tax code recognition, accelerating market entry. Growing digital procurement (11.5% penetration) presents new channel opportunities.

3. User behavior analysis shows AI recommendations adapt to industry rules, supporting brand pricing and competitive optimization while embedding compliance controls to meet requirements of key clients like state-owned enterprises, enhancing brand value.

Policy-driven AI adoption opens growth markets and learning opportunities, enhancing operational efficiency and responsiveness.

1. Policy analysis reveals the State Council's three-phase "AI+" action plan focuses on industrial intelligent transformation, providing regulatory guidance and market support amid 16.2% growth in the ¥217 trillion digital procurement market.

2. Evolving consumer demands create new opportunities, with AI implementations across 70 scenarios (e.g., smart listings and visual inspection) boosting efficiency by 80% and accuracy to 98%, reducing labor costs. Sellers can learn from Qixin's demand-driven iteration model.

3. Benefits include risk mitigation and business model innovation, such as closed-loop management resolving order errors. Opportunities lie in AI-powered automated audits for compliance, supported by policy-driven ecosystem value sharing.

AI applications inform product design optimization and digital advancement, uncovering commercial opportunities and efficiency pathways.

1. For production and design needs, AI operations like category matching and tax code recognition facilitate rapid product listing, reducing manual entry errors and improving production responsiveness.

2. Market expansion opportunities emerge in segments like MRO industrial supplies, where digital procurement's 11.5% penetration offers growth potential. Factories can adopt AI automation to optimize supply chains.

3. Digital transformation insights stem from demand-driven iteration: visual inspection reduces subjective errors, suggesting multimodal technology adoption to enhance fulfillment accuracy while lowering production costs and risks.

Industry trends shift toward data-driven intelligence, with new technologies addressing client pain points through integrated solutions.

1. AI is transforming digital procurement from process-driven to intelligent, as seen in Qixin's vertical AI model covering full workflows, within a ¥217 trillion market growing 16.2% annually.

2. Applications like AI vision and multimodal processing solve auditing inefficiencies and compliance challenges, achieving up to 98% accuracy in inspection scenarios.

3. Client pain points include time-consuming manual checks and risks. Solutions involve data security and private knowledge bases enabling transparent management, offering service providers replicable AI ecosystem expansion models.

Platforms require AI for efficient operations and risk management, with latest practices emphasizing security and ecosystem integration.

1. Platform needs center on cost reduction, efficiency, and compliance. AI-embedded rule models enable automated auditing (e.g., budget and brand standards), optimizing order allocation and settlements.

2. Current practices include data isolation and customized AI models meeting high security standards of state-owned clients, while AI applications across 70 scenarios enhance merchant recruitment efficiency.

3. Risk mitigation insights highlight demand-driven iteration: visual inspection reduces mismatch risks. Platforms can adopt closed-loop designs and ecosystem value-sharing models to strengthen competitiveness.

AI triggers industry shifts and business model restructuring, with policies providing regulatory guidance and development direction.

1. The fundamental transition from "process digitalization" to "decision intelligence" replaces experience-driven approaches with data-driven logic, reshaping foundational frameworks.

2. Emerging challenges include data security and precision adaptation. AI techniques like knowledge-enhanced custom models address traceable compliance needs, illustrating demand-driven iteration's role in full-chain empowerment.

3. Policy recommendations align with the State Council's "AI+" targets, emphasizing strengthened digital pathways, customer-centric scenario expansion, and 90% AI penetration to optimize industrial competition landscapes.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】今年8月,国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确了2027年、2030年和2035年三阶段发展目标,聚焦工业领域全要素智能化升级。10月24日,科技部部长强调要全面实施该行动,凸显国家决心。

在此背景下,齐心集团在过去一年中不断积极探索AI与大模型在数字化采购中的应用,成果斐然:2月,齐心集团发布面向物资集采行业的垂直大模型“齐心智磐AI大模型”,覆盖数字化采购全链路各个环节,在近70个业务场景中实现落地应用。

作为数字化采购服务的先行者,齐心集团拥有三十余年的深厚积淀。其业务已从办公物资延伸至MRO工业品、员工福利、营销物料等多元场景,构建了领先的综合性数字化采购服务平台。目前,公司不仅服务超8万家客户,更赢得了200余家头部大型企业的长期信赖,其中对央企的覆盖率已超过60%。

那么,齐心集团的数字化能力是如何不断进化的?齐心集团如何用AI大模型为业务全面赋能?未来,AI是否会颠覆数字化采购行业范式?

01

垂直大模型发布 行业反响超出预期

今年2月,在Deepseek席卷全行业之际,齐心集团重磅发布齐心智磐AI大模型。

实际上,这款大模型并非是通用大模型的简单嫁接,而是齐心数字化团队基于集团三十余年沉淀的行业数据、数仓模型与向量模型,通过进一步的预训练和微调,使其能够更灵活、智能地理解并适应数字化采购的复杂业务场景,成为集团的“AI大脑”。

“齐心智磐AI大模型的反馈是超出我们预期的。有不少客户主动提出来,希望我们基于大模型的能力和经验,解决他们在数字化采购场景中遇到的实际难点问题。”齐心集团CTO于斌平对亿邦动力表示。

直切痛点来自于公司团队对数字化采购行业的深度理解,齐心智磐大模型覆盖了商品寻源与上架、客户点单、订单分配、供应链结算、履约配送等数字化采购全链路环节,应用至近70个业务场景,切实将AI技术转化成了客户关注的 “降本、提效、合规”价值。

具体来说,以商品智能运营为例:

· 在品牌评估准入环节,长期以来存在着主流品牌识别难、合规审查繁琐、授权链路验证复杂、人工管理低效等问题。针对这类痛点,齐心智磐大模型构建全流程评估体系,将品牌检测、合规核查、链路验证自动化,将提升品牌采购准确率30%;

· 在商品上架环节,此前需人工录入几十项信息,耗时长且出错率高。现在,员工可通过一键提报、分类匹配、税编识别、AI作图四大AI能力实现商品全流程智能提报,使得上架效率提升80%;

· 在实际采购场景中,人工审核效率低、标准不统一,AI大模型可对商品图文开展全渠道合规筛查,对链接信息、商品信息及图片内容开展全方位合规检测,将错漏率从15%降至2%。

可见AI技术不仅可以大幅提升商品上架效率,同时攻克了人工难以完成的精细化合规审核任务,实现审核效率与精准度升级的突破。

亿邦动力获悉,以上的商品智能运营项目也成功进入中国物流与采购联合会主办的“2025人工智能应用大赛”决赛并获奖。

02

AI应用场景激增 准确率最高达98%

2024年9月,齐心集团对外公布已将AI技术应用至40余个业务场景,到现在一年的时间,在齐心智磐AI大模型的加持下,齐心集团已将AI落地至近70个业务场景中。

亿邦动力了解到,新增的场景主要集中在商品上架、客户采购、财务结算对账、员工助手、数据分析等环节,包括商品智能运营、商品智能推荐、AI下单、智眼验收、AI税编助手、数据整理大师等。

对齐心集团而言,AI应用于业务场景的价值不再局限于解决独立环节的问题,而是期望AI能够贯穿从需求理解到履约交付的全流程,形成闭环并支撑智能决策。

同时,AI应用重心也从“通用基础”转向“行业精准”,要求AI深度适配金融等不同行业客户的合规要求、采购规则与业务偏好,实现可追溯、可审计的穿透式管理。

更重要的是,AI创造的价值边界正从齐心集团企业内部延伸至产业生态,成为增加核心竞争力的关键力量。

齐心数字化团队对AI应用要求十分严苛,上线的标准是单个功能场景的准确性不低于90%,实际最高准确率达98%,其中一个代表性应用场景是“智眼验收”。

智眼验收是在订单配送签收环节,通过AI视觉模型技术,对签收单及现场收货照片进行智能识别;通过大模型推理能力,对签收单明细、现场收到的货物、及订单明细,自动进行三方行明细级一致性比对,以避免错配、漏配等问题。

从技术层面来看,智眼验收实现了多模态信息融合处理,突破单一文字或图像识别的局限,可同时处理签收单文本信息与现场货物图像信息的识别和比对,解决了物资采购领域实物收货签收一致性校验问题,提升物流配送的准确性与可靠性,极大减少了人工核对的主观性误差。

在面临央国企客户“降本、增效、合规”的多重需求时,齐心集团将预算、品牌、商品规范等采购合规要求嵌入规则模型,通过自动化审计与风险防控,实现流程合规管控与效率优化。

而在数据安全层面,齐心集团采用数据物理隔离、私有知识库及全方位加密管控,构建了满足央国企与金融客户高标准要求的安全体系;最后,针对数字化采购涉及大量行业专属信息,齐心集团做了专业场景适配,通过企业知识增强与专项训练,打造出能精准理解专业场景的数字化采购专属大模型。

03

底层逻辑重构 AI成长期战略布局

亿邦智库发布的《2025数智采购供应链发展报告》指出,2024年我国数字化采购总额约为21.7万亿元,同比增长16.2%,数字化采购渗透率达到11.5%,相比2023年提升了0.9个百分点,技术驱动效应渐显。

由此可见,AI正推动数字化采购行业经历一场深刻的范式变革,其核心是从“流程数字化”迈向“决策智能化”,进入全新周期。这并非局部的技术升级,而是一次底层逻辑的根本性重构——从过去依赖“经验驱动”转变为全链条的“数据驱动”。

齐心集团以AI为画笔,在数字化采购领域绘就崭新蓝图。这不仅成功实现自身从传统采购向智能采购的跨越,更为整个行业树立起标杆,引领行业迈向更智能、高效、合规的新时代。

在这一发展进程中,齐心集团有着独到的见解。相较于单纯的“技术先行”,那种扎根业务、紧贴客户需求的“需求驱动迭代”能力,具有更强的生命力与不可替代性,这将成为塑造未来行业竞争格局的关键因素。

在AI应用方面,齐心集团成果斐然,实现了从“单点提效”到“全链路赋能”,再到“生态价值共享”的三级跨越,成功将技术优势转化为坚实的核心竞争力。对于齐心集团来说,坚持强化数字化发展路径,推动数字化采购从“被动响应需求”转变为“主动创造价值”,是业务的实际发展需要,也是企业的长期战略方向。

正如于斌平所言:“未来齐心集团将会继续以客户和业务为中心,深入一线运用AI技术解决具体问题。”秉持这样的理念,齐心集团从高质量服务客户的视角出发,AI应用场景将持续拓展,核心业务AI渗透率有望超过90%,这将切实提升业务效率、降低企业成本,为客户创造更大价值。

亿邦持续追踪报道该情报,如想了解更多与本文相关信息,请扫码关注作者微信。

文章来源:亿邦动力

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