## 504｜案例：从供应链管理到合同履约，水星家纺如何用AI降本增效？

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在AI学习圈，我们经常会讨论一个问题：AI 到底能不能在企业里真正落地、创造价值？今天我想分享一个相对成熟的实践案例，来自一家大家可能听说过的传统制造企业——水星家纺。

水星家纺是国内家纺行业的龙头企业，年营收超过 40 亿元。2024 年的数据也显示，它在被芯、婚庆床品等品类上，线上销量全网第一，线上收入已经占到公司总营收的 55%。这说明它不仅做传统制造，也在营销等方面推进数字化转型。

为什么今天要给大家介绍水星家纺这家公司呢？它确实是用AI拿到结果的企业。我拿两个他们落地AI的实际场景来说。

先拿供应链管理举个例子。

在水星家纺这样一家具备多品类、多工序的制造企业里，供应链是个非常复杂的系统，不同部门之间的信息来回穿梭，如果不顺畅，就容易出问题。

首先是顾客这边的问题。很多消费者会问：“这款四件套适合我家的卧室风格吗？”“水星的产品和别家比有什么不一样？”——这些本来要靠销售人员一个个回复，既费人力，又难做到及时、专业。

销售团队也有自己的烦恼。“这批订单什么时候能交货？”“仓库里还有多少库存？”每天都在重复问这些问题，要找供应链部门、盯进度表，来回沟通非常耗时间。

而供应链部门本身也面临压力。比如说，面料要提前准备多少？加工过程中可能会剩下很多不成套的布料，怎么利用？这些原来都靠经验来判断，一旦估错，不是缺货发不出货，就是积压一堆用不掉的材料。

对管理层来说，想要快速了解公司整体运营情况，比如促销活动执行得怎么样、原材料价格有没有波动，通常要等各部门把数据整理出来，再汇报上来，周期长，信息也容易滞后。

过去，这些问题主要靠人力去沟通、去查表格。信息分散、重复劳动多、效率低，是常态。

为了提升效率，水星家纺基于飞书的智能体平台 Aily 和多维表格，开发了一套叫做「供应链百事通」的 AI 工具，用来解决这些问题。

简单来说，这是一位“对水星产品非常熟的虚拟同事”。这个系统接入了 ERP 等多个系统的数据流，能 24 小时自动响应查询，比如实时查看库存、订单、生产进度，还能识别图片、推荐产品搭配方案。你只要输入一句话，比如“我想找一款适合 20 岁男生、价格 300-400 的床品套装”，它就能列出推荐款，并说明推荐理由。

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如果客户要团购一款产品，也可以告诉它：“客户要 500 套，要求 10 天内交货”，它会计算现有库存、原材料情况、生产周期，直接给出能不能做、怎么安排的建议。

除了回答问题，它还能预测问题。比如：这个订单有延期风险、这个原料快不够了，它会提前发提醒。甚至对于仓库里滞销的边角料，它还能推荐再利用方案，比如改成抱枕、拼接被套。

用了这套系统之后，变化很明显。销售和客服不需要再反复回答同样的问题，处理咨询的时间减少了七成；原本用不掉的材料，现在能更好地利用起来，一年下来预计能省 80 万；查数据的效率提升了 50%，管理层要看活动进度和库存情况，也可以直接在看板上实时查看，不用等人整理报表。

除了供应链环节用 AI，下面这个场景我相信对所有公司都有参考性。因为涉及的，是每个公司都会遇到的事：合同履约。

在水星家纺，AI 也被用到了合同管理和带货达人合作的流程里，解决了很多原本需要大量人力来处理的问题。

先说合同这块。过去公司要起草各种达人合作协议、电商平台的合同，很多内容其实大差不差，但每次都得重新写一遍。审核也靠法务一条一条去看，有没有写清楚违约责任、对方是不是失信人，全靠人盯着，费时间不说，还容易漏掉关键问题。

现在他们上线了一个叫AI合同星管家的工具，流程就轻松多了。员工只要在表格里填好基本信息，比如跟谁签、金额多少、起止时间，系统就能自动套用模板生成合同初稿。更重要的是，AI 会根据规则提前“扫一遍”，发现哪些地方有潜在风险，比如条款写得不全、付款方式不合理，就会自动发消息提醒，让人第一时间关注。

签约后，还需要跟进履约与回款。以前这些信息分散在不同的系统里，要查账、预测回款进度，全靠经验估算。现在，AI 能自动从 ERP 系统抓数据，生成账单，还能在仪表盘上实时显示现金流的变化，哪里可能回款延迟、资金紧张，都能提前看出来。

在直播达人的合作方面也一样，以前有的达人履约不稳定，效果时好时坏，想复盘却发现数据太零散；有时遇到表现不错的达人，因为资源分配不合理，最后也没做出结果。

现在，这套系统能把达人过往的直播表现、退货率、销售数据等都整合起来。AI 会自动生成“履约总结”，告诉你问题可能出在哪，还能连上像企查查这样的第三方平台，实时监控达人有没有经营风险，有问题会提前发出提醒。

系统还能根据数据分析出不同达人的潜力，生成一张资源热力图，帮团队判断谁值得重点投入。另外，在整场营销活动中，AI 也会同步关注签约、销售、回款这几个关键节点，一旦发现有 KPI 完不成，或者某笔款项回不来，也会自动给出提醒和止损建议。

用上这套工具后，变化挺明显的。AI 审核合同的速度快了很多，能自动识别出 12 种常见风险，比如有没有写明违约责任，对方是不是“问题公司”等；在达人业绩预测上，准确率超过 92%；如果有人拖款不付，系统也会自动提醒并启动追款流程，还能做一份“资金压力测试报告”，帮助公司提前做准备，防止现金流出问题。

我挑了两个具体场景来说，在水星内部，他们还把AI用在了销售报价、电商市场分析、达人渠道筛选等环节。说到这里，也许你会有个疑问：水星家纺为什么能在这么多场景里把 AI 落下来？同样是引入 AI，为什么他们能较快看到效果？

水星家纺集团首席信息官刘峰告诉我，这些场景都是在一场全员AI落地大奖赛中涌现出来的。

为了真正推动全员学习和使用 AI，水星家纺并没有止步于简单的培训或发布几则使用指南，而是办了一场“全员参与、实战出真知”的 AI 大赛。

这场比赛是由水星家纺联合飞书共同策划的。之所以要办这场比赛，其实有一个明显的转折点：在过去几年里，水星的 AI 推广主要还是由 IT 部门牵头，通过内部开发一些试点项目来展示价值。但到了 2023 年，随着AI潮越来越凶猛，大家越来越意识到，AI不是一件试一试的事情，而是能真切地降本增效，所以AI要成为一种“组织能力”。

而要让 AI 在组织里落地，不能只靠技术部门“单兵作战”，而是需要所有业务部门一起参与。为此，公司制定了三个目标：一是让更多员工理解 AI 是什么、能干什么；二是通过比赛的形式，激发大家发现自己业务中的应用场景；三是把一些真正有效的 AI 工具用起来，比如飞书的智能体平台、可编排的多维表格等，推广“上手就能用”的能力。

比赛的组织方式也很讲究：每支参赛队伍由业务和技术双人搭档组成，业务部门提出需求、场景，IT 部门协助实现；飞书团队提供系统化培训、案例库和落地方法辅导；公司内部还搭配了“案例分享会”和“工具教学营”，帮助员工理解 AI 可以如何融入日常流程，解决真实问题。

到了比赛正式开始，效果远超预期——原本大家担心会报名寥寥，结果提交的作品超过20多个，而且很多方案都来自一线的日常难题，不是“写写文案”“搜个答案”这么简单，而是跨部门、多任务、复杂流程的协同改造。例如有团队开发了达人绩效分析机器人，有团队做了营销活动智能排期工具，还有团队结合销售、仓储和财务数据，建立了直播回款监控系统。

更难得的是，这些方案不是“交作业”式的比赛展示，而是员工真心觉得能解决问题、想要投入使用的项目。评委组在初赛阶段一度“删项目删得很痛苦”，因为太多方案都具备落地潜力。最终获得金奖的，正是前文提到的「供应链百事通」。

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这场比赛也成为水星家纺在 AI 落地过程中的“催化剂”——它让“会用 AI、用得好”不再是个别团队的特例，而成为越来越多部门的常态。

另一个重要的前提是，水星并不是在一张白纸上引入 AI，而是在已有的数字化体系基础上，顺势推进。

比如，早在引入 AI 之前，水星就在供应链、合同履约、达人管理等核心流程中做结构化管理，系统之间的数据也做了一定打通。这些基础建设，让 AI 能更容易接入业务。

在很多企业里，AI 落地经常卡在“想做但不知道从哪下手”。那么，水星家纺是怎么判断 AI 应该先落在哪的？

刘峰总结说，一个业务场景值不值得用 AI，可以从三个维度来评估：

1. 业务成熟度

先看这个场景是不是“值得做”。是不是高频发生的？有没有清晰的操作规则？做得好能不能带来明显的效率或结果提升？如果流程本身就偶发、模糊，AI 再强也很难带来实际价值。

2. 数据成熟度

AI 想干活，得先有“粮食”——也就是高质量的数据。如果这个场景里已经沉淀了结构化数据，或者有现成的知识库，那 AI 就可以快速上线发挥作用。但如果数据缺失或分散，就得先补课，效果也会打折。

3. 技术成熟度

还要看当前技术是否支持。有些点子虽然好，但现阶段 AI 可能还做不到，或者代价太高、误差太大。这时就得评估：能不能实现？值不值得投入？幻觉风险是否在可控范围内？

听完水星这个案例，其实验证了一件我之前就一直在讲的事：真正能跑起来的 AI，不是靠一两个“大神”项目撑起来的。它往往扎在一线业务里，从最具体的问题下手，一步步推开。水星家纺的经验，不适用于所有企业，但它至少提供了两个可参考的方向：一是从实际业务中筛选场景；二是通过组织自上而下推动，让AI真正融入日常流程。

好，水星的案例就先介绍到这里。如果你也在公司或者团队里思考 AI 落地的问题，欢迎来和我交流。

最后再说一件咱AI学习圈的事情。今年大家都很关注 AI 智能体怎么真正落到日常工作和生活里。今天我们带来一个生活场景的实操案例：资深产品人黄超强老师的新课今天正式上线，教你用扣子做一部会说话的双语绘本。

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今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎转发分享给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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