原来卡在哪
一家年营收数十亿元的线下零售消费品企业：门店收银数据与商场结算数据需要每个周期重新核对。店员或店长拿着纸质单据在商场和自有系统间逐项核对，一个周期往往消耗一两个人天，还容易出错、反复确认；总部甚至设有“容忍区间”，差异在比例以内就不再追——意味着本该收回来的钱可能被遗漏。
具体怎么做的
从客户提出的多个需求里排优先级：客服、竞品分析、对账都可以做，但对账价值最直接——少花多少人工、少漏多少钱都可以快速计算，先做最可能形成正反馈的。
把AI放在真正适合它的位置：OCR+视觉识别纸质/图像单据并比对，通过自动化工作流按周期定时运行；AI完成大量重复的第一轮核对，人只处理真正需要判断的差异。
从一开始就考虑规模化：拆成两阶段——第一阶段尽可能轻量，甚至本地电脑就能完成；第二阶段再为几百上千家门店的同时运行增加后端与冗余能力。
尽量不给一线员工增加额外负担：让AI出现在原有流程里，员工拿到的是已处理完的结果，第一时间感受到收益。
效果 · Before → After
单个周期对账
门店经营差异
落地范围
踩过的坑
- 高估 AI 能力、低估行业难度——电商比价等场景没有想象中简单
- 需求调研不深导致返工——学校批改作业等需求前期没有看清
- 组织责任边界没有对齐——上线前要把谁负责什么谈清楚