AI应用案例｜包道如何让AI从“问得到”走向

发表时间：2026-09-30 09:58

2026年9月，睿本云参加了在广州举办的“2026智慧商业数字化及AI运营高峰论坛暨零售（餐饮）CIO俱乐部秋季思享会”。

与来自餐饮、零售等领域的企业数字化负责人和行业同仁，共同交流AI应用的探索与实践。

活动期间，睿本云携《包道：基于AI问数与工作流自动化的连锁经营管理提效实践》参与案例评选活动，最终入选《2026 智慧商业数智化 AI 应用优秀案例》，并于活动现场公布。

这次，我们带着与客户共同推进的真实实践来到现场，也在不同企业的分享中不断思考一个问题：

当AI已经能够帮助一个岗位提高效率，怎样才能进一步改善一家连锁企业的经营流程？

PART 01

当单点提效走向流程协同

从现场分享来看，AI已经进入许多具体的业务环节：

辅助处理外卖商品上下架

帮助店员查找产品制作规范

核对供应商改价信息

整理门店巡检数据

生成图片及运营材料

这些工作高频、具体，并且普遍存在于企业日常运营中，是AI较容易切入的场景。

对于连锁企业而言，一项操作在单店可能只占用几分钟，但当它反复发生在多个区域、数百家门店，并需要总部持续协调时，时间与沟通成本就会不断累积。

因此，把规则清楚、重复发生的工作处理得更快，是AI能够带来的直接价值。

但单个岗位变快，并不一定意味着整条流程都变快。

现场有一段分享让我们印象深刻：员工借助AI更快完成了图片制作，图片却仍需人工传递给下一个岗位，后续工作依然需要等待、沟通与衔接。

这也把问题向前推进了一步：

一个环节节省下来的时间，怎样才能真正转化为整条工作流程的改善？

从发现问题、获取数据，到分析情况、整理材料，再到管理人员判断和推动工作，企业经营中的每一步都相互连接。

AI的价值，也需要放到这条连续的业务链路中衡量。

PART 02

包道实践：从每天6—8小时的对账开始

包道创立于2014年，是广州广式点心连锁品牌，目前约有900家门店，主要覆盖珠三角地区。

门店越多、渠道越丰富，经营数据也越庞杂。从收银、会员、商品和订货，到供应、履约与财务结算，每天都有大量信息需要查询、核对和整理。

财务对账就是其中一个典型场景。

每天营业结束后，来自睿本、美团外卖、淘宝闪购、京东、抖音、支付宝、微信及银行等渠道的数据陆续进入对账环节。

过去，这项工作需要两名财务人员与一名运营人员协作：逐个平台导出流水，在Excel中整理数据、核对营收与回款、找出差异并编制凭证，再将结果传递给门店。

单轮处理约需6—8小时。

由于不同平台的到账节奏并不一致，当天没有核平的数据，第二天还要重新处理。平台或门店名称发生变化时，相关规则还需要提交IT人员调整。

大量时间消耗在了“找数据、搬数据、核数据”上。

这也是包道与睿本云推进AI应用时，希望优先解决的问题：能否缩短从经营问题到可用结果的路径，并让结果继续进入后续工作？

PART 03

不是再建一套系统，而是让AI连接经营数据

在引入AI之前，包道已经通过睿本云搭建起覆盖订货、收银、订单履约、团购券核销及会员运营的数字化基础。

门店可以自主订货，总部能够围绕新店、节日活动和新品推广进行统一调配；外带、外卖、堂食以及多个线上渠道的业务数据，也在系统中持续沉淀。

因此，这次实践没有从“再建一套AI系统”开始，而是让AI直接连接包道已有的经营数据。

整个方案由三个部分组成：

睿本云“AI问数”，负责理解问题并查询企业授权数据；
MCP，负责将数据查询能力连接到员工常用的工作入口；
WorkBuddy，负责继续执行比较、核对、归纳、定时任务和材料整理。

员工只需说清楚自己想了解的问题或希望完成的任务，系统便能在授权范围内取数，并把结果继续推进到具体业务动作中。

数据范围、指标口径与岗位权限，仍由企业统一管理。

PART 04

从“问得到”，走向“自动做”

在经营分析场景中，运营人员可以直接提出：

“分析某区域门店8月经营情况。”

AI在授权范围内获取相关营业数据，WorkBuddy继续完成数据汇总、比较和表达，形成图文结合的分析结果。

经过指标口径复核后，内容即可用于门店经营复盘、区域比较和管理沟通。

经营分析由过去的“先找报表、再加工数据”，逐步转向“先提出问题，再验证结果”。

在多平台财务对账场景中，WorkBuddy会在每天固定时间取得前一日数据，自动完成核对，并生成收入、费用、回款、凭证及差异清单。

目前，该流程使用覆盖16个平台、143家门店：

单轮处理时间由约6—8小时降至约0.2小时，
人员投入由3人协作转为1人复核，
处理时间缩短约97%，
预计每月可节省约120—170人时。

财务人员不再把大量时间投入逐笔核对，而是重点处理差异、异常和未到账项目。

PART 05

真正的变化，是让不同岗位共同使用

目前，这套能力已经面向包道全公司开放，覆盖8个部门，形成约50—80名活跃用户。

CEO、运营、财务、IT及其他业务岗位，都可以在各自权限范围内使用统一的企业数据能力。不同岗位也在逐步沉淀适合自己的固定任务和重复任务。

AI由个人使用的辅助工具，逐步进入企业日常查询、核对、分析和材料整理流程。

PART 06

从包道实践中，我们看到了三个关键点

第一，从真实、具体的问题出发

企业可以优先选择高频发生、规则相对清楚、结果可以核验的任务。

问题越明确，越容易判断AI是否减少了重复操作，也越容易根据业务反馈持续调整。

包道选择财务对账，正是因为这一场景频率高、流程清楚、结果能够核验，也能形成直观的效率对比。

第二，让数据与后续工作真正连接

查询到数据只是流程中的一步。

可靠的AI应用，需要连续的业务数据、统一的指标口径和清晰的访问权限，也需要考虑结果由谁复核、如何使用，以及怎样进入下一步工作。

当AI问数能够继续连接工作流，数据才会从“被看见”进一步走向“被使用”。

第三，让一线业务人员参与全过程

最了解问题的人，往往也最清楚什么样的结果能够真正用于工作。

从需求定义、指标确认到结果复核，再到日常使用中的反馈，业务团队与数智化团队需要共同参与。

只有让业务经验持续进入系统，AI应用才能逐步适应企业真实的管理要求。

PART 07

写在最后

此次案例入选，是对包道与睿本云共同实践的肯定，也记录了双方围绕真实经营需求，逐步探索AI应用的一段过程。

回到开篇的问题：

岗位提效提供了一个起点。让AI进一步连接企业的数据、流程与协作方式，持续服务日常经营，才能把一次次效率改善，逐步积累为企业的经营管理能力。

未来，睿本云也将继续与客户一起，从具体业务问题出发，在真实使用中验证和完善AI应用，让数据更容易被理解，让流程更顺畅地运转，也让AI真正进入企业经营。

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文章分类：客户案例

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