隨着企業AI應用逐漸進入深水區，相比此前圍繞大模型能力建設和平台投入的探索，越來越多企業開始將重心轉向具體業務場景，通過小規模、低成本驗證商業價值，成為當前AI落地的新趨勢。

　　近日，神州控股宣佈，旗下「x·供應鏈」生態共創計劃迎來全新落地成果。基於其首創的AI First FDE（注：Forward Deployed Engineer，以AI為先的前沿部署工程師模式）方法論，神州控股與國內一家頭部校園網絡運營商達成合作，圍繞用戶流失預警、用戶分群和運營策略優化等場景，開展AI運營實踐。這一案例也反映出當前企業部署AI應用的一種典型思路——從單點業務切入，而非一次性建設大型平台。

　　據悉，該校園網絡運營商長期服務全國多所高校，擁有較大規模的用戶消費及套餐訂購數據，但由於過去業務主要面向B端客戶，在C端用戶精細化運營方面仍存在短板。如何利用存量數據識別潛在流失用戶、優化運營策略，並量化運營效果，成為其業務升級的重要需求。

　　神州控股此次搭建的AI運營系統主要覆蓋用戶分群、風險識別、策略配置及運營效果分析等功能，通過模型自動完成用戶風險評分，並形成運營幹預閉環。根據企業披露的數據，該項目在約兩天內完成系統原型搭建，首版POC（驗證性測試）投入約5至6人/天，全量用戶風險識別處理時間縮短至13.6分鐘，相比傳統依賴人工數據分析的方式，運營效率有所提升。

　　值得關注的是，與過去企業AI項目普遍投入周期長、建設成本高不同，此類項目更加註重「先驗證、再擴展」。即圍繞單一業務場景快速完成MVP（最小可行產品）驗證，再根據實際運營效果決定後續投入規模，以降低數字化轉型中的試錯成本。

　　行業趨勢顯示，隨着大模型能力逐步成熟，AI競爭重點正從模型能力本身轉向場景落地能力。尤其是在運營、營銷、供應鏈、客服等數據密集型領域，企業更加關注AI是否能夠直接提升業務效率、降低運營成本，並形成可量化的投入產出比。

　　業內廣泛認為，AI應用正逐漸從平台建設轉向業務價值驗證。對於企業而言，如何圍繞具體場景建立可複製、可持續的商業模式，或將成為下一階段AI產業競爭的重要方向。

（文章來源：中國經營報）