左手商业.右手AI
有故事.有方法.有工具
2026年6月19日
2026年第162篇，总第1224篇原创文章
全文2239字，阅读时间约7分钟
6月17日，名迪仕管理咨询创始人兼CEO卢山（详细介绍点击文末左下角“阅读原文”）受邀参加了蚂蚁供应链旗下Cata（Category Agent）品类管理智能体操作系统的全球首发。
在问答环节，卢山剖出了两个“敲击灵魂”的问题。他说他在采购供应链一线摸爬滚打了二十多年，妥妥的老司机。另一方面，他目前在做企业 AI 转型落地咨询，所以很清楚采购人心里最在意的是哪两件事。他笑着说“这两个问题可能有点扎心，甚至有些尖锐”，但凡是做采购供应链的，心里多半都揣着两个大大的问号。
第一个问号：“采购会被AI替代吗？”
大家都说 AI 时代要给自己配一个副驾驶（Copilot），可如果这个副驾驶特别能干，它会不会哪天就超越过自己，把自己替代掉？
他讲了一个让在场不少人心头一紧的细节：自己帮企业推 AI 项目时发现，最抵触的恰恰是中层和基层，道理很朴素——“我把 AI 落地了，自己却被"蒸馏"成了一个技能，技能留下来天天干活，人反倒不见了”。（延展阅读：采购人最大的恐慌：AI 没来想它来，AI 来了怕它太能干！怎么办？）
第二个问号：AI有效果吗？
老板要 ROI，而且很急，恨不得今天上线、明天就能看到效率提升了多少、降本降了多少。可一个 AI 项目的回报到底怎么算、又怎么让老板看得见？
两个问题，一个关乎"人"，一个关乎"钱"，其实是同一种焦虑的两面。下面，我们就顺着现场几位嘉宾的回答，结合卢山的调研和洞察，把这两道题认真解一解。
第二问：老板要的 ROI，到底怎么体现？
以下内容融合了分享嘉宾Eric Xu和Phil Xu回答的精华部分。
注：Eric Xu是百胜集团旗下明胜品智智能科技公司首席财务官。明胜品智依托于上市公司明略科技（被称为“全球Agentic AI第一股”）的AI技术和百胜中国的行业场景落地，专注于餐饮连锁领域的AI应用，包括：员工赋能、运营管理、供应链优化、私域运营、AI预测等数字化解决方案）。除了内部应用，明胜品智已服务海底捞、蜜雪冰城等多家餐饮品牌。
Phil Xu是SDA 常务理事会主席；Cata联合开发成员。
先说一个可能有点扎心的事实。MIT 在 2025 年发布的《GenAI 鸿沟》报告里统计，尽管全球企业在生成式 AI 上砸进去三百到四百亿美元，却有 95% 的试点项目最终没能在损益表上带来任何可衡量的影响，真正跑出价值的只有 5%。所以卢山替老板着急的那份焦虑，并不是他一个人的，而几乎是整个行业的现状。
但这 95% 失败的原因，恰恰藏着答案。MIT 的结论是，问题不出在模型本身，而出在落地场景上——通用工具很聪明，却不懂你这家公司的活，学不会你的流程。那跑赢的 5% 做对了什么？报告说得很干脆：挑准一个痛点，把它执行到位，再找对合作伙伴。而且回报最高的，往往不是那些声量很大的营销类应用，而是不起眼的后台和运营环节。
这套方法论，在发布会现场被Eric（百胜集团旗下明胜品智智能科技公司CFO——首席财务官）给具象化了。他先抛出一个最具体的痛点——炸鸡。肯德基的原味鸡、辣翅都是从冷冻鸡开始，要几个小时低温化冻，再腌制、裹粉、下锅，炸好之后只有 45 分钟的赏味期，过期没卖掉就只能报废。所以从早上六点开门那一刻起，店里就得决策：中午十一点到一点、晚上五点到七点这两个高峰，到底要炸多少鸡？炸多了报废，炸少了又丢了生意。过去这是门店之间口口相传的经验，可当企业要开成千上万家店时，哪有那么多老师傅。于是 AI 被请来干这件事，如今预测准确率做到了 90% 以上。这就是一个标准的"快赢"。
更妙的是，当预测能从"天"延伸到"周"和"月"，就能反推供应链——这一周要采多少鸡，鸡这种大宗商品在便宜的周期要不要多备一点。一个炸鸡的决策，撬动的是整条采购链。再往后，门店自动下单、装上 IoT 和 RFID 实时盘点库存、做安全库存预警、防盗损，给咖啡机做预测性维护，参数一异常就提前通知供应商备件。一个环节跑通，旁边的部门看到了效果，也就想上——这就转成了一个正向的飞轮。
而这一切最终都汇进了财报。截至 2025 年底，百胜中国门店总数已达 18101 家，较三年前一万三千家左右的规模增长了约四成；同期全年总收入约 118 亿美元、同比增长 4%，经营利润同比增长 11%。可员工总数始终维持在三十多万人这个量级，并没有随门店大幅扩张而同比例膨胀。门店开了那么多、人却没怎么加，省下来的成本与提升的效率，实打实地落进了利润里——这就是降本增效最硬的证据。
故事还有更远的一程。这位 CFO 说，他们把围绕百胜沉淀下来的供应链与 AI 能力开始对外输出，服务的客户已经跨出餐饮，覆盖到茶饮、啤酒、制药等多个行业。也就是说，采购和供应链不只是自己变聪明、自己降本增效，还有机会从一个"成本中心"，变成一个对外赚钱的"利润中心"。
把这些串起来，是发布会上反复被强调的一句话：AI 的能力，最终一定要闭环到财务。如果不能转化成真金白银的财务收益、体现在财报里，很大一部分都只是空谈。Phil补了一句更具体的：要把它做成闭环，更要做成飞轮；品类经理的工作，以品类 KPI 开始，也以品类 KPI 结束，永远围着价值这根轴在转。
那么落到卢山那个"怎么管理好老板"的现实问题上，路径其实是清晰的。
第一步，别想着一上来就全面铺开，而是挑一个高频、可量化的窄痛点，先在一个站点、一个工厂、一个品类里把它打通——这正是 MIT 说的那 5%，也正是Eric说的"先在一个 site 做出效果，再 spread 到更多地方"。
第二步，在动手之前，就先用老板和 CFO 听得懂的语言把指标定下来：降了多少成本，人均管理的采购额提升了多少，报废率降了几个点，寻源周期缩短了多久，预测准确率到了多少。
麦肯锡给过一组可以拿来对标的数字——AI 辅助决策让采购运营成本降了约 10%、供应商选择提速约 30%；某家药企用 AI 做了一次审计，一个月内追回了一千万美元被漏掉的价值；用智能体做自主寻源的企业，采购人效提升了 20% 到 30%。
第三步，用几周做一个 PoC 快速验证，跑通了再放大——发布会现场就开放了一个四周的免费试点，用少量清洗过的真实数据来验证它能不能找到降本机会，而麦肯锡的经验也是，几周可以试点，一年内可以规模化。
但也别把 ROI 的尺子卡得太短。有些价值天生不会立刻跳到损益表上，比如风险的降低、供应链的韧性、决策质量的提升。现场Eric引用过一句在科技圈流传很广的话，常被称作"阿马拉定律"：人们总是高估一项技术在两三年里的突破，却低估它在五到十年里的渗透。尤其是在今天这样一个不确定性陡增的环境里——麦肯锡的数据显示，美国的贸易加权平均关税从 2024 年的不到 2%，一路升到 2025 年 10 月的 17%——供应链的风险管理价值，可能一时难以标价，却分量极重。
写在最后
绕回到卢山那两个问号，你会发现它们指向的其实是同一个方向：在 AI 时代，采购的价值正在从"亲手把活干完"，迁移到“指挥着把活干好、并为结果负责”。一个真正把智能体当副驾驶的人，会设定目的地，会在最难的弯道上稳稳握住方向盘，也能转过头清清楚楚地告诉老板，这一程我们省下了多少油。这样的人不会被替代，反而更可能被提拔。
Phil有句话说得动人，他说做采购的常常是"负重前行"，背后扛着很多，表面却云淡风轻。AI 或许正是那个能帮采购人卸下一部分重量、又把另一部分价值看得更清楚的伙伴。它甚至能帮我们照亮那些"我不知道自己不知道"的风险盲区——但照亮之后该往哪走，依然得由人来定。
引用来源：
1、MIT，《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》（Project NANDA，2025 年 7 月）——300–400 亿美元投入、95% 试点无可衡量 P&L 影响、5% 跑出价值、"learning gap"成因、后台回报高于营销。
2、Deloitte（92% CPO 正在探索 GenAI）、Gartner（2026 年 60% 采购职能整合 AI 分析）
3、百胜中国控股 2025 全年及第四季度业绩公告（NYSE: YUMC / HK: 9987），2026 年 2 月发布；
4、NobelPrize.org，2024 年诺贝尔经济学奖官方说明（Acemoglu、Johnson、Robinson，制度与繁荣方向）
5、McKinsey & Company，2025 年采购／品类管理系列研究
6、美国贸易加权平均关税口径（2024 年不到 2% → 2025 年约 17%）——主流财经媒体与官方贸易数据。
7、Cata发布会
——全文完——
图片来源：Cata发布会
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