CONFIDENTIAL
2026.04
Enterprise AI Transformation Strategy

企业 AI 转型
战略规划报告

外资零售企业 · 中国区 · 万人规模
基于 2026 年 4 月战略讨论整理 01 / 12
企业 AI 转型战略规划
EXECUTIVE SUMMARY
EXECUTIVE SUMMARY · 执行摘要

核心结论

01
不是工具采购，是能力底座
AI 转型定位为能力底座 + Agent 体系 + 治理机制三层建设，而非单一大模型接入项目
02
混合模型架构
阿里 AI Gateway（公共模型）+ 本地 DeepSeek（敏感/离线）双轨并行，按数据敏感度和任务复杂度智能路由
03
企微为主，Google 做接口
Google 做「国际接口」，企微做「日常工作台」，文档通过Agent 驱动的按需桥接模式打通
04
先内部，后外部
第一年聚焦门店助手、IT 知识库、总部制度助手三个 P0 场景，治理成熟后再推进客服和供应链
05
安全合规是生命线
数据分类、脱敏优先、权限继承、可追溯审计、分级审批——AI 不突破原有权限边界
06
12 个月四阶段推进
对齐定界 → 底座 + MVP → 门店扩大 → 总部铺开 → 深化扩展，每阶段有明确交付物和验收标准
执行摘要02 / 12
STRATEGIC POSITIONING · 战略定位
"Not a tool procurement, but a capability platform"

不应定位为单一工具采购
或大模型接入项目

而应定位为面向中国区业务的
AI 能力底座 + 场景化 Agent 体系 + 治理机制
战略定位03 / 12
企业 AI 转型战略规划
STRATEGIC GOALS
CHAPTER 01 · 战略目标

五大核心目标

01
员工提效
减少总部和门店员工在制度查询、文档处理、数据查询、跨系统沟通等方面的耗时
02
门店赋能
借助 AI 简化门店培训、政策理解、商品查询、促销执行等环节
03
IT 降本增效
Agent 自动化巡检、工单分流、日志分析、变更方案生成和知识沉淀
04
业务增长
在供应链、客服、私域运营、会员经营等场景中挖掘可量化的业务收益
05
风险可控
建立数据合规、权限隔离、模型审计、人工确认和成本治理机制
战略目标04 / 12
企业 AI 转型战略规划
PRIORITY SCENARIOS
CHAPTER 01 · 优先场景

第一年度场景优先级

建议第一年不铺太散，优先选择低风险、高频、高感知的场景
优先级场景推荐原因
P0 门店政策 / 商品 / 培训助手 人群广、频率高、价值容易被业务感知
P0 IT 知识库与工单助手 数据敏感度相对可控，能快速建立内部样板
P0 总部制度 / 流程 / 文档助手 横向复用强，适合推广 AI 使用习惯
P1 Google 日历 / 邮件摘要助手 价值明确，但涉及授权和跨境合规，需谨慎控 scope
P1 运营 / 采购 / 财务数据问答 价值高，但依赖 BI、权限和数据口径治理
P2 客服 Agent 自动化 外部用户影响面大，需在内部治理成熟后推进
P2 供应链预测与库存优化 ROI 潜力大，但数据、模型和业务流程复杂度较高
优先场景05 / 12
企业 AI 转型战略规划
MODEL ARCHITECTURE
CHAPTER 02 · 模型层

混合模型架构

主干 · 公共模型
阿里 AI Gateway
通义千问 DeepSeek Kimi GPT-4o Claude
统一 API 接口 · 按量付费 · 限流熔断 · 统一审计 · 成本可观测
←
策略路由引擎
数据敏感度
任务复杂度
延迟要求
成本预算
→
辅线 · 本地部署
DeepSeek 7B–70B
数据脱敏 高频低延迟 离线弱网
本地数据中心 / VPC · Q4/Q8 量化 · 按业务域分区部署
路由原则
敏感数据 → 本地模型或脱敏后调用 简单任务 → 低成本模型 复杂推理 → 高能力模型 门店实时 → 优先低延迟
模型层架构06 / 12
企业 AI 转型战略规划
COLLABORATION PLATFORM
CHAPTER 03 · 协作平台

Google 做国际接口，国内工具做日常工作台

不是替代 Google，而是在 Google 上面长出一层国内可用的 AI 协作层
GOOGLE · 国际接口
跨国邮件Gmail
跨国日历/视频Calendar + Meet
跨国文档Google Drive
国内视频会议Calendar → Webex
文档桥接
Agent 驱动
按需同步

拉取 → AI编辑 → 回写
OAuth 3LO
用户级隔离
企微 / 飞书 · 日常工作台
国内日常 IM企微（首选）
项目管理企微 / 飞书
国内文档企微文档 / 飞书文档
门店沟通企微（SCRM）
建议：以企微为主，门店优先。不排除在总部职能场景使用飞书。文档同步通过 Agent 按需拉取和回写，不做实时双向同步。
协作平台07 / 12
企业 AI 转型战略规划
AGENT ARCHITECTURE
CHAPTER 04 · Agent 体系

分层 Agent 架构

管理平台
Agent Store 权限中心 审计日志 用量监控 质量保障
Agent 层
员工助手
企微 Bot
运维 Agent
待评估
开发 Agent
Qoder / Trae
业务 Agent
部门专用
Skill 层
统一 Skill 管理 版本控制 灰度发布 安全审查
引擎层
Token Service
Google OAuth
Dify Engine
流程编排
Agent Gateway
路由 · 鉴权 · 审计
模型层
阿里 AI Gateway
+
本地 DeepSeek
Agent 体系08 / 12
企业 AI 转型战略规划
GOVERNANCE & SECURITY
CHAPTER 05 · 治理与安全

数据分类与安全治理

数据分类策略
公开
官网、公开商品、招聘信息 → 可进公共模型
内部
制度、流程、培训 → 知识库按部门授权
受限
销售、库存、采购、供应商 → 受控 API 查询
个人
员工/消费者信息 → 默认脱敏或本地处理
敏感
身份证、银行卡、定位、健康 → 不进公共模型
机密
定价策略、供应链策略、未公开计划 → 禁止外发
核心治理原则
最小化
只给模型完成任务所需的最少字段
脱敏优先
个人信息默认脱敏后才能进入公共模型
权限继承
AI 不突破用户在原业务系统中的权限
可追溯
所有模型调用、工具调用和敏感拦截均留痕
只读优先
POC 默认只读，高风险操作必须二次审批
治理与安全09 / 12
企业 AI 转型战略规划
IMPLEMENTATION ROADMAP
CHAPTER 06 · 实施路线图

12 个月四阶段推进

先止血、再强身、最后拓展。POC 优先，避免大爆炸式推进。
PHASE 0 · 第 0–2 周
对齐与定界
  • 明确目标和预算规模
  • 建立 AI 治理委员会
  • 数据分类初稿
  • 选定 2–3 个 P0 MVP
  • 确认供应商合同边界
→ 场景清单 · 数据分类 · MVP 范围
PHASE 1 · 第 1–2 月
底座 + MVP
  • Dify 对接企微 + AI Gateway
  • Token Service MVP
  • IT / 门店 / 总部三类助手
  • 100–300 名试点用户
  • 初版成本和质量看板
→ Agent Gateway MVP · 企微 Bot · 基础看板
PHASE 2 · 第 3–4 月
门店扩大
  • 扩大到 20–50 家门店
  • 接入只读业务 API
  • 门店知识库 Owner 机制
  • 培训助手上线
  • 第一轮 ROI 评估
→ 门店扩大试点 · 知识库治理 · ROI 评估
PHASE 3 · 第 5–6 月
总部铺开
  • HR/财务/运营/采购 AI Bot
  • 数据问答接入 BI
  • 运维 Agent 扩展
  • Agent Store 完善
  • 成本分摊转日常运营
→ Agent Store · 模型评测集 · 成本分摊
PHASE 4 · 第 7–12 月
深化扩展
  • 本地小模型上线
  • 低风险运维自动化
  • 供应链 AI 探索
  • 客服 Agent 灰度试点
  • 年度 ROI 复盘
→ 本地模型 · 供应链/客服试点 · 年度报告
实施路线图10 / 12
企业 AI 转型战略规划
KEY MESSAGES
CHAPTER 08 · 管理层汇报要点

向管理层强调的六个维度

01
不是单点工具采购
本质是企业 AI 能力底座建设，需要平台、数据、权限、流程和治理一起推进
02
先内部，后外部
先做员工和门店内部助手，治理成熟后再推进客服等面向消费者的 Agent
03
先只读，后写入
POC 阶段以问答、摘要、查询为主，高风险写操作必须审批
04
先高频低风险，后高价值复杂
门店政策、IT 知识、总部流程优先；供应链预测、客服自动化后置
05
ROI 必须量化
项目启动前建立基线，按效率、质量、成本、风险和业务影响持续复盘
06
Global 与中国区共同治理
兼顾总部政策、中国区法规、本地业务速度和供应商选择空间
管理层要点11 / 12
NEXT STEPS · 下一步

待确认事项与行动建议

待确认信息
1.
现有 IdP：企微和 Google 是否对接同一 IdP？
2.
企微版本：企业版还是免费版？
3.
门店 POS 系统：自研还是第三方？
4.
BI 系统：Power BI / 自研 / 其他？
5.
Dify 现有规模：几台机器？什么配置？
6.
合规团队：法务是否需要提前介入？
7.
Global 总部对中国区 AI 选型有多大话语权？
建议行动
组织内部对齐会
把 IT、法务、业务代表拉进来
基于本报告确认方向后
拆解成具体技术方案和里程碑
下一步12 / 12