在数字化转型的浪潮中，AI策略已从“可选项”变为企业竞争力的“必选项”，真正的AI策略并非单纯的技术堆砌，而是以业务价值为核心，通过数据驱动、场景落地与组织协同，实现效率提升与模式创新，以下通过两个实战案例，拆解AI策略的落地逻辑。
零售行业“AI+供应链”降本增效
某头部快消品牌曾面临库存周转率低、缺货率双高的困境：传统依赖人工预测的准确率不足60%，导致滞销品占压资金12亿元，热销品却频繁断货，其AI策略以“需求预测-智能补货-动态调优”为主线：
- 数据整合：打通销售数据、天气、社交媒体舆情、区域消费习惯等10+维数据源，构建统一数据中台；
- 模型训练：采用LSTM神经网络预测需求，结合强化学习动态调整参数，将预测准确率提升至88%；
- 场景落地：通过AI自动生成补货指令，联动仓储系统实现“以销定采”，6个月内库存周转率提升35%，缺货率下降20%，年节省成本超3亿元。
金融行业“AI风控”守护资产安全
某城商行在普惠金融业务中，因小微企业信用数据缺失，传统风控模型通过率不足30%，坏账率高达5.2%，其AI策略聚焦“数据替代+智能决策”：
- 数据挖掘：引入企业税务、发票、水电缴纳、供应链交易等替代数据，构建360度企业画像；
- 模型升级：采用XGBoost+图神经网络，识别企业关联风险与隐性负债，将“黑箱”决策透明化；
- 全流程嵌入：从贷款申请（AI自动初审）、额度测算（动态授信）到贷后监控（异常交易预警），实现全流程自动化，落地后，小微企业贷款通过率提升至65%，坏账率控制在1.8%以内，资产质量显著改善。
AI策略落地的核心启示
从上述案例可见，成功的AI策略需把握三要素：业务锚点（聚焦高价值场景，如供应链、风控）、数据基建（打破数据孤岛，确保质量与合规）、敏捷迭代（小步快跑，通过A/B测试持续优化），随着大模型、AIGC等技术成熟，AI策略将进一步从“单点突破”向“全链路赋能”演进，企业唯有以战略定力拥抱变革,方能在智能化竞争中占据先机。