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近日，“第二十三屆中國百貨零售業年會暨商業創新峰會”在上海勝利召開。與會嘉賓圍繞大會的主題“新周期、新趨勢、新跨越”，展開深入交流探討。同期，“2026零售數字化發展論壇”就數字化及AI應用進行專題交流。

會上，天虹靈智數科產品總經理張斌鶴先生分享了《天虹AI+零售創新實踐——以人為中心的AI數字化全景賦能》，以下為分享內容：

張斌鶴 天虹靈智數科產品總經理

作為實體零售企業，天虹始終堅持先積極探索小場景，再逐步拓展深化。自2012年啟動數字化轉型以來，我們已積累5000多萬會員，擁有穩定的用戶基礎、豐富的消費者觸點和海量數據，這為我們開展AI與數字化應用提供了堅實支撐。

對零售企業而言，推進數字化與AI應用，核心是摸清消費者的變化——無論是線下還是線上購物環節，消費者的需求已發生深刻轉變。我們所有的數字化工具和AI應用，最終目的都是提升消費者在天虹線上線下場景的體驗。如今，消費者不再滿足于單一商品，更看重價值感、體驗感和個人情緒滿足，需求呈現出更細分、更具結構性的變化。

天虹涵蓋百貨、超市、購物中心三大業態，我們始終圍繞消費者需求，探索AI與各業態的結合點，確保能實時捕捉消費者需求、感知消費趨勢，并快速做出響應。在數字化應用推進過程中，我們主要聚焦三個方向：一是AI+導購助手，二是AI+中心化運營，三是企業組織體系適配升級。下面，我將圍繞這三部分展開分享。

一、AI+導購助手：賦能導購，精準連接消費者

我們將線下所有導購的日常工作梳理為標準化SOP任務，核心是如何確保這些SOP真正落地執行、有效監控。對此，我們結合自研的靈智百靈鳥AI大模型，搭建了基于智能表格的導購賦能體系。

可能有人會疑惑，天虹數字化體系已較為完善，為何還要借助智能表格？核心原因是我們希望導購能實時獲取消費者的動態變化——無論是消費者線上瀏覽、線下停車、交易交互，還是POS端操作，我們都通過靈智百靈鳥AI大模型，將這些行為數據實時推理、轉化為標簽化結果數據，再通過智能表格同步給導購。

同時，我們對所有消費者觸點數據進行脫敏處理，通過表格完成分析、推理，最終生成個性化、貼合消費者當下需求的溝通話術，助力導購優化服務。我們還會抓取消費者與天虹的每一個交互節點，實時更新客戶階段標簽，讓導購無論線上還是線下，都能精準掌握消費者需求變化，實現高效觸達，讓消費者感受到被實時關注。

在此基礎上，我們通過AI處理所有觸點數據，生成客戶動態看板，讓每一位客戶的需求變化和交互軌跡都清晰可見，為持續優化服務提供支撐。我們的核心目標，就是通過這些小場景，為消費者提供極致、個性化的服務體驗。

二、AI+中心化運營：聯動多業態多門店，提升協同效率

天虹擁有200多家門店、三大業態，分布在全國多個城市，跨業態、多門店協同是運營的重點和難點。為此，我們借助智能表格，實現了中心化統一運營，打破了傳統協同效率低下的困境。

以大型節日營銷為例，零售企業通常需在節日前45天啟動準備工作，以往總部與區域、門店的聯動多依賴社群反饋，效率低下。如今，我們通過一張智能作戰總表，實現400多人跨業態協同，涵蓋超市單品管理、營運服務、賣場巡檢等所有相關工作，還設置了自動化任務推送與執行功能。

比如春節前45天的賣場布置任務，門店可通過表格實時反饋執行情況，每一項任務都關聯對應負責人（運營、商品、采購等），系統自動推送任務、追蹤進度；春節前20天活動推進期間，表格會實時監測活動效果，提醒門店負責人跟進優化。我們希望通過這種方式，實現對運營過程的全程管控，而非只關注最終結果。

此外，我們還將商家報數等功能整合到同一張表格中，商家和導購無需下載指定APP或小程序，只需掃碼即可完成操作，大幅提升了便捷性。我們始終堅持，在滿足消費者個性化需求的同時，也為導購、商家等合作伙伴提供靈活、高效的服務方式。

針對活動期間的消費者反饋，我們通過AI對表格收集的反饋數據進行分析，生成自動分析看板，結合靈智百靈鳥AI大模型推理反饋問題的深層原因，再將結果推送至專項工作群，指定負責人處理客戶投訴與建議，形成“反饋—分析—處理”的閉環。

總體而言，我們的AI+中心化運營，始終堅持“以人為本”——既關注消費者體驗，也關注一線導購、店員的工作效率，通過工具賦能，實現雙向提升。

三、組織賦能與“小龍蝦”應用：激活內部潛力，探索更多小場景

天虹之所以能快速開展AI嘗試，核心得益于2012年以來的數字化沉淀——我們不僅積累了海量數據，更提前對數據進行了結構化處理，確保其能被AI有效調用。隨著“小龍蝦”的興起，我們也將其應用于內部場景，結合現有數字化能力，進一步挖掘小場景價值。

近期天虹針對財務領域開展調研，收集到諸多細小場景需求，比如發票處理、跨系統數據合并、制度問答等。我們利用私有化部署的“小龍蝦”，在內部辦公工作臺中開展實踐：只需告知“小龍蝦”需處理的任務（如提取100張PDF發票并按業態、部門分類），它就能自動生成操作手冊，調用相關工具和內部數據，完成任務并輸出結果；對于財務常用的Excel數據合并，無需手動編寫公式，“小龍蝦”可自動處理；同時，我們也通過“小龍蝦”與自有數字員工對比，探索其未被發現的能力。

“小龍蝦”的核心優勢，在于其多工作流協同能力——區別于傳統大模型的“一問一答”，它能主動思考任務需求，調用合適工具和數據，甚至自動生成經營報告并完成解讀。我們更希望AI能發揮數據解讀、分析的價值，而非單純查詢數據，畢竟專業財務人員在數據查詢上更具優勢。

目前，天虹內部的“小龍蝦”部署在內網環境，與內部辦公體系完全打通，依托自有算力和模型實現本地化運行，確保數據安全。這一應用不僅提升了工作效率，更讓內部員工提升了對數字化、AI的認知，這也是企業推進數字化轉型的寶貴財富。我們也基于Open Claw的開源能力，完成了內部部署，進一步拓展AI應用邊界。

一個真實的案例的是，上周財務年會期間，一位無技術背景的財務同事（借助家屬少量支持），通過AI coding自主開發了工具，這徹底顛覆了我們對傳統崗位員工的認知。目前，已有更多內部員工加入AI應用嘗試，我們通過“統一認知、建立團隊、定位場景、敏捷驗證”四個步驟，推動AI小場景落地：

1. 統一認知：借助行業分享和內部培訓，提升全員數字化與AI認知；

2. 建立團隊：依托天虹自有研發團隊及科技子公司（天虹靈智數科），將內部能力標準化，聯動合作伙伴共同推進；

3. 定位場景：通過“場景十二問”梳理各類小場景，無論場景大小，均納入探索范圍，逐步串聯形成體系；

4. 敏捷驗證：開展內部工作坊，組織業務、產研等不同部門人員腦暴碰撞，針對單個小場景進行試點驗證，若能跑通，則向其他業態復制推廣。

天虹的AI+數字化實踐，始終圍繞“小場景、重落地、以人為本”的核心。我們堅信，只要持續探索每一個細小場景，激活數據價值、賦能一線人員、適配組織變革，就能逐步實現實體零售的體驗升級，在數字化轉型道路上穩步前行。