在品牌零售行業的智能化轉型浪潮中，一個普遍存在的困境逐漸顯現：技術團隊致力于通過復雜的模型和算法優化來提升效率，然而業務部門卻經常抱怨這些系統難以理解和使用。自2023年起，隨著企業數字化對大模型技術的熱情高漲，這一矛盾在C端市場取得顯著成效后，卻在B端市場遭遇了瓶頸。

中大型企業尤其感受到了這一挑戰。盡管AI技術在單點場景中有所應用，但缺乏體系化的切入點，使得技術與業務之間的鴻溝難以逾越。在這樣的背景下，百麗時尚集團探索出了一條獨特的路徑，通過讓業務成為技術的引導者，實現了數字化轉型的實質性突破。

百麗時尚，這家在中國擁有超過8000家門店的時尚鞋服巨頭，在過去兩年中自主構建了一套AI落地方法論。他們意識到，大模型技術的幻覺問題在產業場景中會被顯著放大，因此，不是簡單地用技術來顛覆業務，而是將業務規則轉化為AI能夠理解的語言。這一理念體現了企業在面對技術浪潮時的主動性和主體性。

為了實現這一目標，百麗時尚與長期的Data+AI服務商滴普科技進行了深度合作。他們通過整合模型棧，基于滴普科技的Deepexi大模型和百麗時尚的數據基礎，精調訓練了推理模型Deepexi-RM，專門用于商業流通行業的落地應用。這一垂類模型與滴普科技的FastAGI智能體平臺相結合，構建了Agentic AI（代理型人工智能）應用的邏輯，從而實現了應用的精確度，有效消除了大模型的幻覺問題。

在AI產業化落地的過程中，百麗時尚還面臨了數據治理和業務對齊兩大痛點。為了解決數據治理問題，他們開始設計標注體系，基于業務價值密度進行場景化拆解，通過“標簽+標注”體系，將靜態數據轉化為動態業務上下文，使AI能夠更容易地理解和推理。這一舉措實現了從“數據沼澤”到“數據金礦”的轉變，為企業向“AI工業化”邁出了堅實的一步。

在業務對齊方面，百麗時尚通過系統性策略平衡數據質量與模型效果，構建業務思維鏈，將經驗驅動的思考過程轉化為可溯源、可計算、可優化的智能決策體系。他們針對關鍵場景優化數倉管理機制、沉淀企業知識平臺、開發人機協同的AI Agent，初步實現了決策落地的核心推理挑戰。

在智能化數倉的實踐中，百麗時尚進一步推動了數據的“活性”標準重構。傳統數倉作為靜態規則容器，限制了業務洞察的深度。而智能化數倉則以實時化的業務分析和應用決策為核心，讓模型動態生成規則，實現了業務洞察規則的快速生成和執行。這一轉變使得業務端和管理端的協同更加高效，實現了從需求響應式分析到操作引導式決策的轉變。

百麗時尚還通過構建決策類AI和執行類AI，打散傳統固化的數字化流程，將中臺能力后置，前方通過AI的學習能力靈活調用API接口，實現了中后臺能力的靈活復用。特別是在決策類AI中，他們引入了多模態模型棧，構建了B端決策的物理約束系統，有效遏制了AI在業務場景中的幻覺漂移。

百麗時尚還基于釘釘等企業業務協同底座，構建了輕量化應用，通過Agentic AI的智能化手段自動觸發系統指令和審批流，提高了實時效率。Agentic AI不僅通過自動化指令釋放生產力，還將原本分散在各個系統中的文件格式和動作收束為連貫的數據流，讓整個執行過程可追溯、可干預、可由大模型實現智能化判斷。

通過這一系列舉措，百麗時尚成功地將企業管理流程中的“操作痕跡”轉化為數字化軌跡，為后續的模型訓練提供了基于真實業務場景的“細胞級”數據養分。這一轉型不僅體現了對業務邏輯的深刻理解，也充分重視了人和技術底座的價值。未來，隨著Agentic AI的廣泛應用，百麗時尚的智能化轉型之路將繼續引領行業創新和發展。