别再瞎折腾通用大模型！搭贝AI实测案例

2-4 周落地，效率直接拉满

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🏷️ 搭贝 × 蜂巢科技

重构零售数字化 AI 落地体系 —— 数智减负增效

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🏢 合作客户：蜂巢科技

蜂巢（深圳）通信公司 是国内零售、快消行业全链路数字化管理服务商，负责品牌及线下门店 销售、库存、采购 等全流程管理，配套标准化 SOP 覆盖全业务。

• 与 华为、思科 深度合作
• 拓展韩国市场，与 SK Telecom、LG Uplus 等韩国顶尖运营商携手
• 聚焦零售快消数字化核心业务，服务覆盖 韩国七大城市
• 整个业务系统依托 搭贝平台 搭建，每日处理数万条数据
• 核心数据存于 本地数据库 保障安全合规

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01 🚫 踩过的坑：通用大模型根本不适合实际生产

老方案的实打实痛点

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试过的方案	实际遇到的问题
公有云大模型	第一关就卡在数据安全上，供应商信息、销售数据都是企业机密，绝对不能传到公网平台；而且这类模型连不上内部本地数据库，想查个内部数据都做不到，完全用不了
本地通用智能代理	演示的时候看着挺流畅，真用到业务里就掉链子，只要对接的功能模块超过12个，准确率直接跌到70%以下；而且工作流程没法固定，跑着跑着就跑偏，出了错也找不到是哪一步的问题，业务端根本接受不了这种不稳定

核心矛盾

业务部门的要求特别实在：不管用什么工具，流程必须稳、结果必须准、出了问题能查到根源，每一步操作都要有记录可追溯。

可通用智能代理的逻辑，是把所有复杂问题都丢给大模型临时处理，演示环境数据少、场景简单，看着效果好，一到真实生产环境，数据量一大、场景一多，直接就崩盘，完全扛不住日常业务的压力。

💡 技能化体系结论

必须换思路，重构一套稳定可控的，不能再依赖大模型全程把控流程。

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02 ✅ 核心方案：技能化体系 + 搭贝零代码

核心理念，大白话讲清楚

1. 独立"技能"打包 —— 把每一项固定的业务工作，打包成一个独立的"技能"，比如供应商对账、门店日计划，一个技能就管一件事，专一不杂乱
2. 确定性步骤固定 —— 技能里面的核心操作流程，全是固定死的确定性步骤，不用大模型插手，避免流程跑偏
3. 大模型只做两件事 —— 一是看懂用户的指令，判断该调用哪个技能；二是从用户说的话、上传的文件里，抠出关键信息，比如供应商名字、对账月份

简单说：就是把大模型的不确定范围压到最小，核心流程全靠固定步骤跑，既用上了AI的便利，又守住了业务稳定性。

实际跑起来的效果

• ✅ 流程固定 不跑偏，每次执行结果都一致，不会今天一个样、明天一个样
• ✅ 出错能精准定位 到具体步骤，查问题、改问题特别方便
• ✅ 技能越加越多，就算做到100多个，各个技能之间也互不干扰

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03 🏗️ 整套技术架构

整个系统分四层，分工清晰，操作简单，完全贴合日常工作习惯，目前已经稳定落地使用：

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层级	名称	具体作用
第一层	用户操作层	怎么方便怎么来，支持搭贝表单、企业微信、邮件、接口调用多种方式，员工只要发个文字指令、上传Excel文件，就能触发对应功能
第二层	指令识别 + 信息提取层	本地部署专用模型，只做两件事：判断该启动哪个技能，提取关键参数，全程就这两步用到AI
第三层	技能流程编排层	通过搭贝做固定流程编排，长流程能顺畅跑、失败了能自动重试、运行状态能留存，每个技能独立分开，一个出问题不影响其他业务
第四层	数据与平台层	依托搭贝零代码平台，对接本地数据库，直接复用现有账号权限、操作审计记录、原有表单，不用从零重做，省时又安全

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04 💰 低成本落地：开源组件 + 搭贝

很多企业一听说AI落地，就觉得要花大价钱、找专业团队定制，其实这套方案完全不用，大部分用成熟开源组件，搭配搭贝零代码能力，成本低、落地快。

选用的工具组件

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组件类型	选用工具	优势说明
流程编排	搭贝	开源成熟引擎，支持长流程、自动重试、状态留存，刚好适配零售行业复杂流程
AI 识别	Qwen3-14B + vLLM	开源模型，本地部署，普通显卡就能运行，不用依赖公网，成本可控
平台对接	MCP Server + OpenAPI	直接对接搭贝现有功能，复用权限、审计、表单，不用重复开发，省大量工作量
运行监控	Prometheus + Grafana + 搭贝审计	开源监控工具+搭贝自带审计，每个技能运行情况都能实时查看，有问题早发现

⭐ 方案最大亮点

不用从零开发，成熟开源工具直接用，大幅缩短落地时间、降低开发成本；搭贝作为可视化操作底座，技术团队搭好框架后，业务人员自己就能调整技能参数、优化流程，不用全程依赖开发，迭代灵活。

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05 🚀 实际场景效果：两个核心业务，效率翻了几十倍

我们先挑了两个最耗时、员工最头疼的场景做试点，上线后效果直接超出预期。

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📊 场景一：财务供应商对账

原来的痛点：每个月要跟30多家供应商对账，财务人员手工逐行核对单据号、金额，不仅耗时间，还容易漏核、错核，出了问题要反复核对，效率低到让人崩溃。

效率变化：之前每月要花 16个人工天，现在只用 15分钟 就能搞定，效率 提升近99%。

具体流程（7步，只有2步用AI）

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步骤	具体操作	是否用AI
1	财务发对账指令，上传供应商Excel对账表	❌
2	AI识别指令，判定是供应商对账，启动对应技能	✅
3	AI提取关键信息：供应商名称、对账月份	✅
4	系统自动查搭贝里该供应商未收款记录	❌
5	系统自动匹配单据号，核对数据	❌
6	自动算出差异结果，标注异常数据	❌
7	生成Excel报表，异常标红，同步发对账摘要	❌

实际成果

• 🎯 对账准确率100%，再也没有人工失误
• 📝 每一步操作 自动留痕，写入审计表单，完全符合财务合规要求
• ⏰ 每月 省下15.5个人工天，财务人员不用再做机械核对，能专心做财务分析

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🏪 场景二：门店每日工作计划制定

原来的痛点：店长每天要手动查销售、排班、天气数据，拆解销售目标，写推广文案、分配任务，每天要 耗45分钟，而且不同店长做的计划质量参差不齐，影响门店业绩。

效率变化：之前每天45分钟，现在 5分钟 就能出完整计划，每天 多出来40分钟 打理门店、服务客户。

具体流程（6步，仅3步用AI）

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步骤类型	具体操作	是否用AI
固定步骤	自动获取当日目标、排班、天气、历史销售数据	❌
固定步骤	自动拆解销售目标，计算差额	❌
固定步骤	筛选复购到期客户，精准跟进	❌
AI辅助	结合门店情况生成适配的推广文案	✅
AI辅助	生成员工任务和激励话术	✅
固定步骤	整合所有内容，生成完整日计划推送给店长	❌

实际成果

• 📋 所有门店日计划格式、核心内容 统一，质量无差异
• 📈 门店销售目标达成率 提升12%，业绩肉眼可见变好
• ⏰ 店长每天 解放40分钟，精力放在门店管理和客户服务上

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06 📈 上线3个月真实ROI数据

项目落地运行满 3 个月，各项业务核心指标实现跨越式优化，全部数据可量化核验：

财务对账人力成本大幅压缩

• 改造前每月对账需投入 16 个人工天
• 落地技能化 AI 方案后 仅需 1.5 个人工天
• 人力投入 降幅达 87.5%，彻底解放财务重复性核对工作

门店日计划编制效率显著提升

• 店长原生手工编制计划日均耗时 45 分钟
• 上线后 仅需 5 分钟，效率 提升 89%
• 即便经过流程精简优化后的手工方案仍需 23 分钟，对比智能化产出依旧 节省 78.3% 时间

业务计划零疏漏，标准化落地

• 此前人工制作门店计划，关键信息遗漏占比高达 23%
• 系统自动化生成方案实现遗漏比例归零
• 关键项完整度 提升 100%，统一门店管理标准

系统运行稳定可靠，识别精准

• 整套技能体系稳定运行，技能整体执行 成功率达 99.3%
• AI 指令识别准确率 稳定在 96.2%
• 兼顾智能辅助与流程可控性

💎 看不见的隐性价值

• 😊 员工满意度大幅提升：摆脱机械重复工作，专心做有价值的事，工作压力小了很多
• 🎓 经验沉淀：老员工的工作方法固化到流程里，新员工上手快，大幅降低培训成本
• 🔮 可扩展性：已经规划好 6个 新技能，后续能覆盖库存预警、采购单生成等更多场景

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07 🗺️ 标准化迁移路径：其他企业也能照着抄作业

不少搭贝用户问，这套方案能不能用到自己公司？答案是肯定的，而且有一套标准化步骤，照着做就能快速落地，适配绝大多数有固定工作流程的企业：

1. 梳理高频重复工作 —— 先找出公司里重复多、流程固定、耗时长的活儿，比如对账、做报表、排计划，这些都是最优改造场景
2. 拆解固定流程 —— 把工作步骤画出来，分清哪些是固定操作、哪些需要AI辅助，尽量减少AI参与的环节
3. 搭贝平台搭建技能 —— 在搭贝里用表单定义技能的输入、输出和触发方式，设置好操作权限
4. 部署AI识别模块 —— 选7B-14B开源小模型就行，本地部署，足够支撑 50+技能，成本很低
5. 持续优化迭代 —— 做好技能监控和版本管理，业务人员根据实际使用情况微调，越用越顺手

📌 适用行业：零售、快消、制造、物流、金融、医疗等，只要有明确固定工作流程的企业，都能套用。

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08 💬 客户真实证言

之前我们也试过不少AI相关的工具，大多都是花架子，看着热闹，实际用起来要么不安全，要么不稳定，根本没法融入日常工作。搭贝这套技能化体系，是真的把AI落到了实处，不是停留在尝鲜阶段。

就说供应商对账，以前财务对账，还得求着技术部门写脚本，现在运营人员自己在搭贝上就能配置好，不用麻烦开发；门店日计划更是，以前店长每天都头疼，现在点一下就能出草稿，省下来的时间能多管管门店、多服务客户。

这套方案解决了我们最在意的数据安全和流程稳定问题，成本也不高，真心推荐所有搭贝用户试一试。

—— 蜂巢科技运营总监，零售快消行业数字化实战老兵

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09 🎯 方案核心价值总结

其实很多企业做AI，都走进了误区：觉得大模型越高级越好，可企业真正需要的，不是会聊天的模型，而是 能稳定干活、不出错、帮员工省力气 的实用工具。

这套方案的核心，就是 让AI真正帮企业干活，而不是做摆设：

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核心价值	说明
解决刚需	通用大模型满足不了企业对稳定、安全、可追溯的要求，技能化体系刚好补上这个缺口
落地简单	不用从零开发，依托开源组件和搭贝零代码，2-4周 就能跑出第一个实用技能，快速看到效果
门槛极低	搭贝低代码操作，业务人员也能参与维护，不用完全依赖技术团队，落地后好迭代、好管理

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🚀 准备好让AI真正为你的业务干活了吗？

2-4周快速落地，业务人员也能参与维护，成本可控、效果可见。