云徙科技：AI智能体在新华发行的应用场景探索

新华书店一直是文化传承的基石，更是公共文化服务的担当。

自2005年起，各省新华开始从传统门店业务向线上拓展，将业务凭证从纸质转化为在线形式，完成业务的初步线上化；

2018年，各省开始逐步进入数字化转型新阶段，通过引入数字化技术推动业务创新与变革，同步开展互联网化业务，解决业务流程的数字化重构；

到2025年，进一步探索业务AI化，将新技术融入核心业务场景，例如通过AI训练提升门店员工工作效率，标志着转型进入智能化深水区。

当前面临的痛点

在发展的过程中，行业面临着三大痛点：

- 系统之“散”：系统数量众多且数据孤立，协同成本高昂。过去业务快速发展中，每项新业务均需搭建独立系统（如电商系统、POS系统等），导致整体运维难度极大，数据无法互通，跨部门协作效率较低。

- 运营之“难”：会员活跃度低、政企客户信息分散、供应链响应迟缓。各省新华虽拥有数百万会员，但门店会员与教育会员尚未实现融合经营，如何通过会员运营促进转化、提升书籍流通效率及供应链响应速度，成为亟待解决的问题。

- 创新之“困”：客户服务标准化困难，传统电商和内容电商增长乏力。尽管市场对创新（如地方文化特色产品挖掘、新业态探索）需求迫切，但客户服务标准化体系尚未建立，且传统电商模式已触及增长瓶颈。此外，数字阅读市场规模达661亿（年增长近20%）、AIGC内容生成量增长393.6%。

从“数字化手脚”到“智能化大脑”

各省新华已具备数字化的“手脚”（即各类业务系统与工具），但缺乏一个能整合资源、驱动决策的智能化“大脑”。

智能化阶段的核心诉求是让AI智能体成为“数字员工”，自主完成业务闭环。

对于新华而言，除了要让智能体成为"数字员工"，还要带来经营范式的转变。

一是自动化，成为企业执行力的倍增器；

二是内容生成，充当企业创造力的放大器；

三是数据分析，成为智能决策的参谋部；

四是交互范式，员工无需学习复杂的业务系统，主要通过自然语言、文字与系统进行交互，让人的操作更加简便，如同企业软件的遥控器。

AI智能体为企业带来四类角色：

一是前端交互的大脑顾问，面向消费者和客户，凭借自身能力，更像“人”一样，通过沟通解决复杂的业务问题；

二是专家级的数字员工，借助AI智能体让部门骨干发挥出一当十、十当百的作用；

三是贴心反馈的灵感伙伴；

四是让想象力落地的创造者。

通过AI原生思维，打通企业内部流程和IT系统，确保正确的数据在正确的时间传递给正确的人和系统，颠覆了传统的数字化逻辑。

以往的数字化逻辑更多是让人去适应流程，所以，我们经常看到一名员工需要登录多个系统，在不同系统中进行不同业务的审批。

如今，我们要解决的问题是流程如何找到合适的人。让AI能够理解目标、诉求和数据，调动前后台服务，将流程推送给唯一需要决策的人。

云徙深度融合10年行业沉淀与前沿AI能力，率先打造「xGOS.AI」企业运营超级智能体，覆盖“营销-订单-供应链-业财”全链路，为企业交付可自主驱动业务的“数智运营团队”。

xGOS.AI作为“企业智能体的总管家”，具备“感知-决策-执行-反馈”的智能运营能力，其独创的 “一体两翼”架构——以xAaaS智能体协同平台为“大脑”，以xBiz业务智能中枢和xData智能数据引擎为“两翼”，三者之间构成紧密的数据智能与业务价值“双向驱动”闭环，通过产品、解决方案以及生态体系“三线齐飞”。

xAaaS智能体运营平台，主要负责组装智能体，它是整个平台的核心，负责感知、决策、思考和协同。它决定了企业“为何而做”以及“如何更智能地做”。

xBiz 业务智能平台，其核心对应业务流程和规则，作为企业的“数字躯干”和“业务心脏”。承载所有坚实的业务规则、流程和数据模型，是业务运营的实体。它决定了企业能“做什么”以及“怎么做”。

xData数据智能平台，是智能数据引擎，作为企业的“记忆库”和“洞察源”。为xBiz和xAaaS提供燃料和养料。它决定了企业的决策和行动“基于什么”。

「xGOS.AI」企业运营超级智能体

简单介绍几个场景，帮助大家理解AI究竟如何提升整体运营效率。

1. AI重塑了营销过程，传统营销流程包括策略洞察、内容生成、广告投放、渠道运营和内容服务，而AI整合则从人群策略洞察开始。

传统方式为人群打标需要大量的算力和数据，基于自然语言，则可以更多地借助AI来生成人群标签；基于AIGC 能力，帮助运营人员生成内容；依靠智能定价和预算匹配进行精准投放，同时监控投放结果。

2. 在渠道运营方面，AI智能体可以帮助企业在不同渠道整合流量，进行技术集成和智能配补货。

3. 在客户服务领域，许多企业已采用AI客服，进行对客服质量的检测以及企业知识库的建设。

新华发行行业应用蓝图

AI智能体在“企业购”的应用

各省新华都会面临企业购业务，这是典型的客户经营场景。

我们从价值流角度将其定义为LTC（从线索到现金），这是非常标准的企业流程，每个企业都会遇到。标准的传统的做法是从线索获取、商机转化、方案设计、交付到收款，这是核心价值所在。

而AI智能体在开展“企业购”产品业务时分为四个阶段：感知、决策、执行、反馈。

在感知阶段，我们主要通过客户洞察智能体调用4个执行智能体，当发现一家大型企业有工会福利需求时，AI感知到这一问题，自然会驱动下一个智能体进行决策。这一过程主要依靠策略规划和智能体编排，将任务推送给下一个智能体，即选品和定价。

这里有两个关键逻辑：一是所选商品是否符合客户需求，二是所定价格客户是否能够接受。

这涉及到七个智能体，主要基于客户的历史偏好，如曾经购买过哪些书籍、有何喜好，以及当前的库存情况，自动生成推荐书单和优惠方案。

接下来是执行阶段，将书单和优惠报价推送给相应的执行人，对应营销活动的内容生成和执行，营销智能体将报价和清单发送给客户。

当客户与业务员确认或在系统中确认后，订单进入履约阶段，跟踪整个订单的执行情况。我们要将该客户发展为核心会员，并进行下一轮的关怀。

这里有几个核心要素：一是智能体策略规划和智能体编排；二是智能体执行过程中的监督、审计和合规要求；三是我们必须拥有该行业的知识图谱，否则就无法确定推荐哪些书籍、是否查看库存、配置何种内容以及制定怎样的价格策略。

通过知识图谱将整个业务串联起来，这就是我们通过AI智能体自动化执行的企业购场景。

AI智能体在新华的落地与共创

对于企业而言，开展这项工作有两种方式：顶层战略设计和底层场景验证。

一是自上而下（Top-Down），从企业战略出发，对业务领域进行整体改造，以更好地匹配企业战略；

二是自下而上（Bottom-Up），从业务痛点入手，例如企业购业务，整个流程涉及多个部门，可能会错失很多机会。

我们针对业务痛点开展工作，根据经验可分为三个阶段：

一是3-6个月的试点创新阶段，选择1-2个高价值痛点进行尝试，比如智能客服，若坐席过多或一线门店店员面临的客服压力过大，能否采用智能客服来解决？

二是6-12个月的链路打通阶段，拓展到核心业务流，如“会员-营销-供应链”协同，这是我们在多家新华企业看到的具体需求，旨在解决供给侧问题，例如如何解决众多会员的运营和营销问题，以及如何优化供应链效能低下的问题，如 B仓、C仓、总部仓、分子公司的电仓等供应链效能过低的情况。

三是12个月以上的全局智能阶段，构建多智能体协同网络，最终接近“自主运营”状态，大部分业务可由 AI 完成。

我们认为，企业级AI智能体并非可选项，而是决胜未来的必选项。这是一场关于运营模式的革命，它将重新定义每个行业的效率与价值。