上新從6個月壓到15天，森馬已經跑通AI全鏈路了

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在多品類的服飾行業？AI能應用到哪些環節？

森馬的答案是，能覆蓋供應鏈、商品庫存、直播、電商和私域運營、物流、客服、營銷、財務等400+場景、12大類的全鏈路基礎設施，甚至重構整個經營鏈路。

傳統服裝電商拍一組模特圖，要經歷約模特、定檔期、拍攝、修圖、返圖這一整套流程，快則一個月，慢則兩個月。如果測圖發現點擊率不好，想換個背景、換個動作，需要重新走一遍，再等兩個月�，F在，AI生成一張高質量模特圖，只需要幾分鐘。

再比如，傳統的上新流程是串聯的——市場洞察完了才能做企劃，企劃完了才能做設計，設計完了才能打樣，打樣完了才能拍攝，拍攝完了才能上架。每個環節都有等待時間，加起來就是6個月。AI介入之后，很多環節可以并聯推進，最快可以做到15天。

這不是在說未來預期，是去年已經實現的案例。2025年，AI給森馬帶來幾億確收回款，節省視覺、營銷、樣衣研發等成本數千萬。

以上內容來自見實和森創啟睿CEO兼巴拉巴拉高級總監淵虹的對話，在這次對話中，他不僅詳細拆解了森馬落地AI全鏈路的轉型過程，還具體演示了AI在運營、AIGC生圖、客服等場景的搭建路徑。

對了，在4月16日，見實還將和會員一起走進，歡迎你文末加入會員，一起去現場交流切磋。

現在，就讓我們回到對話中來，如下，enjoy:

森創啟睿CEO兼巴拉巴拉高級總監 淵虹

01AIGC視覺：從等兩個月到幾分鐘出圖，點擊率優化整體拉升銷售額

見實：AIGC視覺是整個AI增收里最大的貢獻來源，為什么？

淵虹：電商的核心公式是：曝光量×點擊率×轉化率×客單價=銷售額。在流量成本越來越貴的情況下，提升點擊率是性價比最高的增長路徑。點擊率看似只從5%提升到6%，但流量卻能大幅增長。

我們把AI生成的圖拿去測圖，測出來點擊率高的直接用，不好的繼續調，調到好為止。2025年增收，很大一部分就是這套"極速迭代+持續測圖"的機制跑出來的結果。

見實：傳統拍圖的邏輯不也是測圖迭代嗎？AI介入之后，這件事的本質變化是什么？

淵虹：速度和成本完全不在一個量級上。傳統模式，約模特、定檔期、拍攝、修圖、返圖，快的話一個月，慢的話兩個月。測圖發現點擊率不好，想換個背景、換個動作，重新走一遍，只能等。AI模式下，從生成到出圖幾分鐘，測圖發現不好，立刻調整就能有新素材。

但更根本的變化是覆蓋范圍。傳統模式因為預算限制，只能拍主推款，大量潛力款根本沒有機會被覆蓋到。AI把這個門檻拆掉了——我們現在可以做到模特圖全量覆蓋。還有一個場景很能說明問題：以前拍戶外大片，比如雪山場景，要飛去新疆，一次拍攝成本十幾萬。現在，人在辦公室，背景在新疆——AI直接生成雪山、戶外實景，成本幾乎為零。

見實：2025年之前，AI生成的圖質量不夠好，你們是怎么判斷"現在可以用了"這個節點的？

淵虹：2025年是技術突破的關鍵點。基于大模型和AIGC工具的升級，AI生成的圖在真實感、場景、姿勢的延展性上開始超過傳統實拍水平，這一點從測圖數據上能很直觀地看出來。我們現在會針對模特換裝、平面設計、詳情頁等不同場景調用不同工具，不斷優化，反復試出最佳效果。

因此，工作流的邏輯是：基于歷史素材庫做AI換裝或場景延展，幾分鐘內生成不同動作、姿勢和場景的模特圖，然后在電商平臺做點擊率測試，測出來好的直接用，不好的立刻調整提示詞或場景重新生成。AI生成圖片的使用率已經達到70%。

見實：文案這塊，你們設計了一套五個智能體協作的流程，能說說具體是怎么運作的嗎？

淵虹：這五個智能體分別是：賣點分析師、人群分析師、文案策劃師、評審專家、優化專家。核心目的是完成"品牌賣點向消費者買點的轉化"。

舉個例子，產品賣點是"吸濕透氣"，這是品牌語言，消費者感知不強。AI會把它轉化成"穿上不容易受涼感冒"，再進一步轉化成"小孩子運動出汗后，悶汗易感冒"——直接命中媽媽的痛點。

02數字人直播：空白時段納入銷售體系

見實：數字人直播帶來的增收可以理解為是"增量"嗎？你們團隊內部怎么定義的？

淵虹：過去，直播供給受制于主播排班、時間和場地，深夜時段、長尾時段沒有主播愿意播，也沒有預算支撐。數字人接入之后，那些原本空白的時段被重新納入了銷售體系。所以這部分的增量，不是從原有真人直播的GMV里切出來的，是額外多做出來的那部分。新增一段直播時長，不再對應新增一位主播和一整套配套班組，長時段運營從"高追加成本"變成了"低邊際成本"——這是數字人直播真正的商業邏輯。

見實：效果怎么樣？現在能到什么水平？

淵虹：數字人去年帶來了幾千萬的銷售增量，目前數字人的真實度很高，話術可以實時編輯，彈幕里數字人還沒學到的問題，可以在知識庫里補充，它下次就會了。現在優質的數字人已經進到貨架電商平臺公域，跟真人一樣參與流量分配。

見實：短視頻帶貨和智能投流的增收貢獻也不小，這兩塊的核心邏輯分別是什么？

淵虹：短視頻這塊，核心是批量生成能力。我們用工具混剪生成視頻，可以快速鋪量，覆蓋面大幅提升。以前做短視頻帶貨，內容產出是瓶頸，現在AI把這個瓶頸拆掉了，可以同時跑幾十條內容，讓數據來篩選哪條有效。

投流這塊，核心是24小時實時出價。傳統投流是人工調價，人不可能盯著數據24小時不睡覺。AI可以。它實時監控投放數據，根據轉化情況自動調整出價策略，在流量低谷期降價、高峰期加價，把同樣的預算花在最有效的時間窗口里，投產比比去年提升了10%。

見實：投流這塊還有一個細節——廣告充值自動化，能說說嗎？

淵虹：這是一個很小但很典型的場景。有個客戶一年投流費用1000多萬，每個月平攤充值100萬左右，這筆錢放在平臺賬戶里不產生利息，是死錢。后來他們寫了一個工作流，每天充值3萬，按需補充，把資金占用降到最低，順帶提升了利息收益。

這個場景本身不大，但它說明了一件事：AI+RPA的價值，不只是替代人力，更是發現那些"人根本想不到去優化"的隱性成本。很多企業覺得AI離自己很遠，但其實這種小場景的工作流，解決的就是最真實的業務痛點。

03從產品企劃到售后：400多個自動化場景滲透全鏈路

見實：400+場景，12大類，能給我們描繪一下AI應用的完整鏈路嗎？

淵虹：從最上游說起。首先是產品企劃端，AI在整理數百份趨勢報告，提取產品方向；同時獲取消費者的評價，洞察差異化需求。

設計端，通過AI生成產品款式，3D效果模擬減少物理打樣次數。這里有一個很重要的供應鏈邏輯——我們現在是先用AI生成模特上身效果圖，確認款式和視覺效果之后再打樣，而不是先打樣再拍圖。這個順序的改變，直接節省了樣衣研發成本，因為很多款式在AI效果圖階段就被篩掉了，根本不需要進入物理打樣環節。

見實：這個改變對上新周期的影響有多大？

淵虹：非常大。傳統的上新流程是串聯的——市場洞察完了才能做企劃，企劃完了才能做設計，設計完了才能打樣，打樣完了才能拍攝，拍攝完了才能上架。每個環節都有等待時間，加起來就是6個月。AI介入之后，很多環節可以并聯推進。

具體來說，消費者洞察、趨勢分析是AI實時在跑的；設計環節，AI快速生成大量款式方向供篩選；視覺環節，AIGC直接生成模特圖，不用等拍攝檔期；整個鏈路的等待時間大幅壓縮，最快可以做到15天。

見實：運營和其他模塊，有哪些具體場景？

淵虹：運營端，店鋪裝修自動化——首頁、二級頁、分類頁的素材熱區鏈接和商品陳列，自動完成；活動報名，天貓、京東、唯品會、拼多多、抖音的活動報名和促銷設置，全部自動化；數據播報，機器人自動推送每日每周銷售卡片至釘釘飛書，無需人工查詢系統。

客服端，比如售前話術生成，售后訂單處理，物流端，24小時訂單跟進、退款攔截、催派件自動化。財務端，開發票、報稅、賬單拉取、銀行流水核對自動化。人資端，簡歷篩選下載、面試邀約自動化等等。

見實：你們有一個概念——AI+BI+RPA的協同模型。能解釋一下這三者各自的角色嗎？

淵虹：AI是大腦，BI是眼睛，RPA是手腳。AI負責決策、識別和生成；BI負責數據可視化，提供準確數據支持；RPA負責跨系統、跨平臺的重復性操作。三者協同，才能把一個完整的業務流程自動化。

舉個具體例子——發票處理。RPA自動登錄后臺下載發票并重命名，AI識別發票上的金額、公司、日期等信息并轉成文字，RPA再把提煉出來的信息錄入表格，最后BI生成可視化報表。這個流程，原來需要財務人員手動操作，現在全部自動完成。

見實：搜索邏輯這塊，你提到從SEO到GEO的變化，這對整個運營體系的影響是什么？

淵虹：這是一個根本性的變化，影響的不只是投流，而是整個內容生產邏輯。傳統SEO是關鍵詞匹配，消費者搜"兒童羽絨服"，你的標題里有這個詞就能被找到，所以大家都在堆關鍵詞。GEO——生成式搜索引擎優化——是基于場景化的自然語言。消費者說"元旦去東北，孩子怎么穿"，AI扮演達人角色，根據場景直接推薦匹配產品。

這意味著，內容的場景化表達能力變得比關鍵詞密度更重要。我們那套五智能體文案流程，把"吸濕透氣"轉化成"小孩運動出汗后悶汗易感冒"，本質上就是在做這件事——把品牌語言轉化成消費者的場景語言。這個流量邏輯的切換速度，比很多人預期的快。

04組織變革：AI時代，定義任務比執行任務更重要

見實：AI全鏈路落地，你們內部遇到的真實阻力是什么？

淵虹：業務層面難以普及的主要有三種情形："不想用"——覺得AI會替代自己，有防御心理。"不敢用"——擔心出錯，不敢承擔責任。"不會用"——想用但不知道從哪里開始，工具太多太碎，一家企業平均需要用20-30種工具，光學工具就把人搞暈了。這三類問題，解法是不一樣的，不能用同一套動作解決。

見實：你們是怎么解的？

淵虹：我們做了幾個關鍵的動作。

對于"不想用"的那部分人，我們設置了3位一體的激勵方式，包括物質激勵，精神激勵，成長激勵，讓AI人才能得到快速的發展；

對于"不敢用"的那部分人，在森馬的價值觀里有一條"去創新，去試錯，去成長"；我們提高容錯率，營造創新土壤；并舉辦金點子比賽，鼓勵大家勇于提出創意；

對于"不會用"的那部分人，我們年度開展了40場AI相關培訓，快速提升大家的使用能力，AI+RPA人才認證人數新增700多人。

見實：這個轉變對人的要求，你覺得最核心的是什么？

淵虹：邏輯思維和提問的能力。本質上是"你能不能把你的需求說清楚，說得有結構、有邏輯"。AI的輸出質量，很大程度上取決于你問的問題質量。這個能力，恰恰是很多人最缺的——我們習慣了接受任務、執行任務，而不是定義任務。AI時代，定義任務的能力變得比執行任務更重要。

我們現在招人，有一個新的標準——警惕視頻面試里用AI實時回答問題的候選人，因為這說明他的真實能力和表現出來的能力之間有落差。我們需要的是真實能力強的人，而不是會用AI包裝自己的人。

見實：往后看，你對這件事最大的判斷是什么？

淵虹：目前企業之間的差異，體現在誰先掌握了AI的工具，通過工作流來提效，但最終工具的應用都會被掌握，都會平權，最終拉開AI應用差距的，不會是誰掌握了多少種工具，而是企業的內部流程標準化，知識庫沉淀，跨部門協同，乃至用AI重塑工作流程，創新商業模式，從道法術器角度，道和法會變得更加重要。

PS：

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