如今，AI正加速從概念走向落地，企業也由此迎來第二次AI革命。這一年來，AI競爭焦點更加明確：企業級Agent應用。

一財商學院聯合瓴羊發布2025版《102個增長實例——數智化增長領頭羊》，囊括三大應用場景——客服場景、分析場景、營銷場景下的19個典型企業級Agent數智化實踐案例，以雀巢中國、長城汽車、森馬、騰勢汽車、圣迪樂、復興旅文等頭部企業為研究樣本，剖析企業面臨的行業挑戰、自身痛點以及Data×AI解決方案，以及它們如何通過AI實現增長。

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本文摘取了其中一個典型應用場景——分析。

構建統一的數據看板，即時數據支撐決策

在連鎖化、品牌化的趨勢下，統一的數據報表正如企業的“戰略儀表盤”，將分散的業務數據提煉為核心指標，驅動跨業務的高效協同。

圣迪樂是鐵騎力士集團旗下的高端雞蛋品牌，其核心產品雞蛋是短保、易損的生鮮產品，很難做到品質統一，難點集中在履約效率上。尤其在流通環節，要實現從生產到貨架的及時精準投放，并確保在保質期內售出，關鍵在于提升產、運、銷的高效協作，決策效率是核心。

在數字化轉型前，鐵騎力士因系統割裂和數據口徑不一導致決策緩慢，如一項簡單的財務統計，因不同事業部財務系統不同和大量人工操作，需要耗時幾天才完成。轉型過程中，集團以數據一致性和規范性為主要著力點，統一各業務系統及數據標準，打通數據通路，為快速決策打好基礎。

以銷售環節為例，圣迪樂通過Quick BI實現“T+1”渠道銷售報表自動生成，數據分析效率提升約80%，生產與庫存調度也更為及時。

雀巢中國也是一個典型代表。作為擁有多個品牌、上百家線上店鋪的食品飲料巨頭，雀巢中國設立了十多個BU（業務單元），每個BU都像獨立公司一樣運作。這種靈活性帶來了數據挑戰：各BU手動從多家第三方服務商摘錄數據，運營團隊再篩選關鍵數據上報總部，整個過程數據收集分散，缺乏統一管理。

引入瓴羊分析Agent后，雀巢中國將十多個BU運營的100多個渠道接入統一平臺，通過標準化分析方式和固定看數框架，大幅提升看數效率。數據匯總從過去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更，節省了80%的日常工作量。

更令人驚喜的是，雀巢中國的CEO現在能夠及時了解業務情況，各個BU的負責人也可以通過其他BU的業務變化，洞察業務機會。這種數據透明度打破了傳統大企業的部門墻，促進了協同效應。

不僅如此，分析Agent問數、解讀、報告功能，也讓視易云策這家服務全國50000家KTV門店的娛樂行業數智化經營管理解決方案供應商，將分析Agent帶入了KTV門店，幫助店長、經理查看報表，一鍵“問數”，降低了數據分析的使用門檻。原本數據基礎薄弱的KTV工作人員，也能更輕松地看懂數據。

從人工看數到智能控本

讓數據為業務創造價值

要想充分利用企業的數據價值，就要跳出基礎的的數據采集和整合，回歸業務本身，讓數據賦能企業生產、經營的全過程。

海亮集團作為一家全球化布局的綜合性企業集團，產業聚焦教育事業、有色材料智造、生態農業三大核心領域，其制造板塊倉儲管理長期依賴人工盤點，庫存數據僅體現表面數量，滯銷/缺貨規律難挖掘，庫存成本居高不下。

通過海亮大腦“數據治理+Al挖掘”雙輪驅動，實現了“看到-知道-做到”閉環：

看到：制定集團統一物料主數據規范（編碼規則、必選字段），清洗20萬+歷史數據，打通11個業務系統，實現“一次錄入、全系統同步”；

知道:Quick BI結合AI算法，自動分析庫存周轉率、滯銷周期等數據，建立“補貨-銷售”關聯模型；

做到：AI實時推薦補貨量與倉儲策略。例如某銅箔工廠通過分析庫存數據，將滯銷品占比從12%降至5%，庫存成本下降18%。

據海亮統計，倉儲物流場景鋪開使用后，庫存周轉率提升了25%，倉儲物流管理標準化率達90%。

另一邊，國內領先的獨立工業氣體生產商盈德氣體為了配合公司業務高速發展，在各個業務線、子公司都建立了自己的數字系統。雖然各個業務板塊的難題被解決了，但面臨跨系統看數不夠便利的難題。

因此，盈德氣體啟動了名為A1(All in One)的數字化轉型項目，將盈德氣體內部進行了橫縱業務流程整合。橫向上，將銷售到業務的全業務流程進行了整理。縱向上，又對多個分子公司的業務流程進行了梳理。

盈德氣體后續又以Maxcompute、Dataphin、Quick Bl為基礎，建立盈德氣體數據資產管理平臺。瓴羊Dataphin幫助企業建立了一個高效的數據治理平臺，使得數據管理和使用變得更加規范和高效；瓴羊Quick BI則為企業提供了數據分析能力，助力管理層做出更加精準的決策。兩者結合，不僅加速了盈德氣體的數字化進程，也為其實現了從“運用數字化工具”向“打造數字化生態”的轉變提供了有力支持。

Quick BI多區域部署，全球無縫協同

除了支持即時決策，讓數據賦能業務，Quick Bl還具備強大的多區域合規部署能力。

螞蟻數科旗下的安全科技品牌ZOLOZ作為國際領先數字化身份驗證服務商，核心業務涵蓋數字身份核驗 (eKYC)、反洗錢 (AML) 合規支持與交易風險管理。至今已服務覆蓋中國香港、印尼、馬來西亞等 25 個國家和地區、超 12 億用戶。

然而，跨境交易復雜的清算流程、多樣的監管標準和信息共享壁壘，正讓風險管理成為全球企業在跨境運營中的一大挑戰，ZOLOZ在全球數據分析與風控管理方面面臨多重難題：

日均億級身份驗證請求使手工統計無法實時反饋服務穩定性與用戶體驗，洞察嚴重滯后；各國數據合規要求不一，需構建支持本地化部署的數據分析體系；服務對象遍布多國，必須建立統一的數據語言與操作界面，以保障全球協作的一致性與效率。

為解決上述痛點，ZOLOZ聯合瓴羊Quick BI，借助其全球化部署能力與靈活高效的數據分析平臺，快速構建全球一致性強、合規性高、體驗友好的數據分析體系。共同打造一套面向國際市場的AI×BI風控分析解決方案，以智能化的數據分析能力，為全球跨境交易提供強有力的的風控支持。

在Quick Bl的加持下，ZOLOZ已實現數據分析標準化與日常運營深度融合。目前，全球已有超過1000家企業客戶的數據接入了Quick Bl看板，每日活躍用戶數超過500人，覆蓋全球服務商及ZOLOZ內部業務人員。這一舉措不僅使數據分析成本整體降低超80%，也顯著提升了決策速度和運營效率。

目前Quick BI已在新加坡、中國香港、印尼、馬來西亞等多個地區實現了多區域、多AZ架構部署。充分貼合ZOLOZ在東南亞及其他國際市場的合規性要求,有效滿足不同國家和地區對數據主權與隱私保護的嚴格規范,同時保障了系統的的高可用性與優質訪問性能。

此外，Quick Bl全面適配國際化操作體驗，提供多語言界面、國際化圖表組件及靈活時區切換等功能，極大便利了ZOLOZ分布在全球的員工與合作伙伴。用戶可實現“開箱即用”，顯著降低了培訓與適應成本，有力支持了跨國家、跨地區的高效協同與運營。

在ZOLOZ國際研發負責人楊敬偉看來：“Quick Bl的多地區部署和實時預警功能，讓我們能快速響應全球市場波動，保障客戶業務連續性。”

結語

截至目前為止，已有牧原肉食、微醫、益海嘉里等百余家企業客戶，正在使用瓴羊的“超級數據分析師”在企業內部提升數據分析效率。

Quick BI通過可落地的Agent和對BI行業的深入理解，改變企業數據分析的規則。這種“技術普惠”不僅讓數據分析師從重復勞動中解放，更能讓每個業務決策者都能隨時心里“有數”。

本文涵蓋所有企業案例，

均在案例集中有更詳盡呈現。

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