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云砺:打造“AI原生”业务流|2025千峰访谈

亿邦动力 2025-11-26 17:45
亿邦动力 2025/11/26 17:45

邦小白快读

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文章介绍了云砺公司如何通过AI深度植入业务流程,实现显著效率提升和成本节约的可操作实践。

1. 在客服环节引入AI,大幅降低人工成本50%,并预期6个月内降至80%。

2. 优化SaaS产品架构,提升服务响应速度和质量。

3. 实施智能计费引擎,支持多样化客户计费场景,加快回款流程。

4. 推进从销售到回款、采购到付款的全流程AI智能化,强化业务运营和决策效率基础。

AI技术对产品研发和消费趋势带来优化启示,品牌商可关注其效率提升如何应用于品牌相关环节。

1. 产品研发优化:SaaS架构改进提升了服务质量,体现为响应速度提升和运维成本降低。

2. 消费趋势响应:AI实现实时决策,及时应对市场变化,降低了企业经营风险。

3. 用户行为观察:客服成本锐减50%,显示通过AI提升服务效率可减少用户摩擦。

AI转型提供增长市场和合作机会,卖家可借鉴其政策应对和商业模式创新。

1. 政策解读与可学习点:克服本位主义,高层组建AI指导委员会统筹资源调整和组织变革。

2. 增长市场机会:全流程AI化业务流提升了运营效率,提示卖家在类似场景实施提效降本。

3. 风险提示:组织协同不畅需提前准备,通过AI扁平化管理降低风险。

4. 最新商业模式:SaaS计费服务引擎灵活计费,降低了服务成本,可作为合作模式参考。

AI在生产流程中启示数字化推进,工厂可关注产品设计和商业机会。

1. 产品生产需求:从采购到付款的AI优化,实现效率提升和成本降低50%,作为生产设计优化范例。

2. 商业机会:外包AI服务降低总持有成本,更具经济效益。

3. 推进数字化启示:企业需调整资源配置逻辑,转向AI生产力转型模式。

行业趋势和客户痛点与解决方案相关,服务商可借鉴AI技术的应用和应对。

1. 行业发展趋势:大模型重塑企业服务,消除信息不对称,提升决策实时性。

2. 新技术应用:AI用于客服降低成本50%,SaaS优化提升响应效率。

3. 客户痛点解决:组织协同问题通过高层统筹和业务团队设计缓解。

4. 解决方案实例:智能计费引擎降低计费成本,为类似痛点提供参考方案。

平台需求和运营管理启示关键,平台商可参考其规避风险的做法。

1. 对平台需求:企业通过SaaS降低持有成本,灵活计费引擎支持多样化场景服务。

2. 平台做法:云砺优化SaaS架构和运维流程,提升利润率。

3. 招商合作:可引入第三方资源作为AI实施团队,构建合作模式。

4. 风险规避:AI扁平化管理提升及时决策,降低经营风险。

产业新动向和政策建议相关,研究者可分析商业模式变革启示。

1. 产业新动向:AI从工具转为生产力,重新配置资源逻辑,影响治理模式和企业文化。

2. 新问题挑战:业务部门本位主义需高层统筹变革。

3. 政策法规建议:建议企业最高层组建委员会指导AI能力建设,推动组织调整。

4. 商业模式启示:AI原生业务流程如全流程覆盖销售到回款,奠定了高效运营基础。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

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

The article outlines how Cloudstone has embedded AI deeply into business processes to achieve significant efficiency gains and cost savings through actionable practices.

1. AI integration in customer service has slashed labor costs by 50%, with an expected reduction to 80% within six months.

2. Optimizing the SaaS product architecture has improved service response speed and quality.

3. Implementing an intelligent billing engine supports diverse client billing scenarios and accelerates payment collection.

4. Advancing end-to-end AI automation—from sales to collections and procurement to payments—strengthens the foundation for operational and decision-making efficiency.

AI technology offers insights for optimizing product development and responding to consumer trends, with brands able to apply these efficiency gains to relevant operations.

1. Product development enhancement: SaaS architecture improvements have boosted service quality, reflected in faster response times and lower maintenance costs.

2. Consumer trend responsiveness: AI enables real-time decision-making to swiftly adapt to market changes, reducing business risks.

3. User behavior observation: A 50% reduction in customer service costs demonstrates how AI-driven efficiency can minimize user friction.

AI transformation presents growth opportunities and partnership models, with sellers able to learn from policy adaptations and business model innovations.

1. Policy insights: Overcoming departmental silos by establishing a top-level AI steering committee to coordinate resource allocation and organizational change.

2. Growth opportunities: End-to-end AI-driven workflows enhance operational efficiency, suggesting sellers adopt similar measures for cost reduction.

3. Risk mitigation: Proactively address organizational misalignment through AI-enabled flattening of management hierarchies.

4. Business model innovation: Flexible SaaS billing engines lower service costs, offering a reference for collaborative partnerships.

AI offers lessons for digitizing production processes, with factories focusing on product design and commercial opportunities.

1. Production optimization: AI-driven procurement-to-payment workflows have cut costs by 50%, serving as a benchmark for production design.

2. Commercial opportunities: Outsourcing AI services reduces total cost of ownership and improves economic efficiency.

3. Digital transformation insight: Businesses must reallocate resources to shift toward AI-powered productivity models.

Industry trends and client pain points highlight AI applications, offering service providers reference solutions.

1. Industry trend: Large language models are reshaping enterprise services by reducing information asymmetry and enabling real-time decisions.

2. Technology application: AI in customer service has cut costs by 50%, while SaaS optimizations boost responsiveness.

3. Addressing client challenges: Organizational coordination issues are mitigated through executive oversight and cross-functional team design.

4. Solution example: Intelligent billing engines reduce billing costs, providing a template for similar challenges.

Platform needs and operational management strategies offer risk-avoidance lessons for platform operators.

1. Platform demand: SaaS adoption lowers ownership costs, with flexible billing engines supporting diverse service scenarios.

2. Operational practices: Cloudstone’s SaaS architecture and maintenance optimizations have increased profit margins.

3. Partnership models: Third-party AI implementation teams can be integrated to build collaborative ecosystems.

4. Risk management: Flatter AI-driven management structures enhance timely decision-making and reduce operational risks.

Emerging industry shifts and policy recommendations provide insights into business model transformations for researchers.

1. Industry trend: AI is evolving from a tool to a core productivity driver, reshaping resource allocation, governance, and corporate culture.

2. New challenges: Departmental silos require top-level coordination to drive change.

3. Policy suggestion: Enterprises should form executive committees to guide AI capability development and organizational restructuring.

4. Business model insight: AI-native processes—such as end-to-end sales-to-collections automation—establish a foundation for high-efficiency operations.

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】大模型与AI技术正深刻重塑企业服务行业,在带来效率革命与成本优势的同时,也暴露出组织协同不畅、技术落地困难等转型痛点。

面对这一挑战,上海云砺信息科技有限公司将AI深度植入“从销售到回款、从采购到付款”的全业务流程,通过智能客服、SaaS架构优化等实践,实现了客服成本降低50%的显著成效。云砺的实践表明,产业AI化的核心不止于技术升级,更是一场触及组织与业务逻辑的深层变革。唯有技术与治理协同推进,企业才能在智能化浪潮中赢得核心竞争力。

受访企业:上海云砺信息科技有限公司

受访人及职务:首席战略官王士平

所属行业:信息技术服务,产业AI

1、大模型与AI技术的迭代发展,给贵公司所在的行业带来哪些影响?

王士平主要影响在以下三个方面。首先,信息技术从业务的辅助工具逐步取代人工,走向业务作业的角色。带来的结果是业务流程效率的极大提升和业务成本的急剧降低。

其次,大模型对信息处理效率的提升,消除了企业组织间的信息不对称,使得企业治理模式住不趋向扁平化。从而极大的提升了决策的实时性和应对变化的及时性,降低了企业经营风险。

最后,极大的降低了信息技术工具(特别是应用软件)的总持有成本。对企业而言,外包、分包、租赁信息化基础服务能力对企业更具经济效益。

2、贵公司在哪些业务环节中使用AI及大模型?取得了怎样的效果?

王士平我司在以下几个方面开始尝试引入AI几大模型,并取得了初步经济效益:

1) 通过在客服部门引入AI及大模型能力,提升了客户服务质量的服务效率。目前测算,客服人工成本降低了50%。在未来6 个月,客服成本预期降低80%。

2) 通过AI架构,优化SaaS服务产品架构,提升了SaaS服务质量和客户需求响应效率。

3) 通过AI能力,优化SaaS产品运维流程和资源,提升SaaS产品的利润率,同时,降低了SaaS产品的运维成本。

4) 实现基于AI架构的SaaS计费服务引擎,可以灵活的支持各种不同的客户服务计费场景,降低了客户服务的计费成本,提升了回款效率。

5) 利用AI能力,实现智能化业务运营,实现从销售到回款,从采购到付款全流程的AI智能化业务流程,为提升公司业务运营效率,和决策效率奠定了坚实的基础。

3、请介绍下与AI相关的团队搭建、资金投入。

王士平AI团队搭建主要由四个部分构成:公司AI能力建设指导委员会,由CEO牵头,业务专家、AI专家参与,指导和协同 公司AI能力建设的全过程。

组建AI基础设施团队:负责AI产品选型、部署和维护;

组建业务需求团队:由各业务部门的业务骨干构成,从业务流程和业务作业的角度,描述具体的业务场景,并提出在AI主导的业务场景下的业务作业希求。同时,业务需求团队在AI能力实现后,承担业务数据的治理和维护工作。

组建AI实施团队:可以是第三方资源,主要是配合业务需求团队,实现业务作业能力的AI化。

4、AI与产业的结合过程中遇到过哪些难题?将如何克服?

王士平首先,需要从企业大局出发,彻底摒弃业务部门的本位主义思想,核心关注点放在提效降本和控风险方面。这个需要一个企业最高层的指导委员会来统筹企业AI能力建设的工作,必要时,需要做出一些组织和资源调整方面的工作。

AI能力与信息化能力建设的最大区别是,技术手段从生产工具转变成生产力。这是一种全新资源配置逻辑。企业各业务部门将因为这种转变在诸如企业治理模式、企业文化、业务流程等核心业务领域受到前所未有的冲击,企业的各层级领导者,要对这种变化,做好充足的准备。


文章来源:亿邦动力

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