算力与模型之外：大促旺季，零售与电商的AI商业化实践路径

全球各市场购物季大促在即，客户互动需求持续增长，AI Agent与Voice AI 正加速推动AI从技术概念迈向商业实践，在零售与电商全链路中释放可衡量的业务价值。

（Infobip亚太区电商业务负责人张晳 ）

过去几年，AI 领域的讨论大多围绕基础大模型、Token 消耗与算力竞争展开。然而，对于出海零售和电商企业而言，更务实的问题并非模型参数有多大，而是 AI 能否融入实际业务流程，解决跨国运营痛点并带来可衡量的商业结果。而最近几年的各种大促，尤其是“618”、“双 11”、黑五网一等，已经成为检验 AI 商业价值的关键场景，也是各家展现AI绝活和GMV成绩的重要着力点。在大促高峰期，海量的商品咨询、订单确认、物流更新、退换货与售后请求呈指数级增长。对于国内的出海品牌而言，跨国时区差异、多语言沟通障碍以及高度碎片化的海外渠道（如 WhatsApp、RCS、Email、语音），更让传统的客户互动体系不堪重负，AI也因此成为应对这一挑战的重要工具。

行业数据显示，2025年中国网上零售额达15.97万亿元，同比增长8.6%。与此同时，AI正加速融入电商运营。京东将2026年的“618”定义为“首次全链路AI深度融合”的购物季，并宣布AI将直接参与商品运营、营销投放、直播、客服及售后等业务流程，助力超过100万商家提升运营效率。这也意味着，企业对 AI 的期待已发生变化：从关注 AI 是否“聪明”，转向关注其能否在真实场景中高效执行任务。

年度大促，考量各家AI商业化进展的重要关卡

对于零售与电商企业而言，购物季不仅是销售增长的重要节点，也是客户互动压力最高的时期。从售前咨询、库存查询，到订单确认、物流跟踪，再到售后服务，每一次互动都影响消费者对品牌的整体体验。

因此，企业评估 AI 的标准，正在从单纯的技术能力转向实际业务能力。能够创造价值的 AI，不仅需要理解和生成信息，更需要连接客户互动、业务流程与数据体系，在真实场景中持续提供支持。

然而，从技术能力走向业务落地并非易事。根据Omdia研究，企业在推进智能客户互动过程中，43%的企业认为系统集成复杂是最大障碍，40%的企业缺乏统一的数据与分析能力，37%的企业表示不同渠道之间体验不一致正在影响客户满意度。此外，多供应商管理、运营成本以及安全合规等问题，也进一步增加了AI部署和运营的复杂度。

这些挑战表明，AI 商业化的关键已经从模型能力转向业务协同能力——企业需要的不只是一个独立运行的 AI 工具，而是能够连接客户渠道、业务系统和数据资源，并融入日常工作流的智能互动体系。购物季，正成为验证这一能力的重要场景。

客户旅程，并未在“结账”时终结

对于零售与电商企业而言，完成支付并不意味着客户旅程的结束，而是品牌持续建立关系的开始。Gorgias数据显示，采用AI聊天机器人开启售后互动的电商企业，复购率可提升36%，说明购买后的持续沟通已成为推动客户留存和长期价值的重要因素。

原因在于，消费者对品牌的评价并非止于支付完成，而是贯穿订单确认、物流更新、退换货及售后服务等整个购买后阶段。尤其对于出海企业而言，不同市场消费者的沟通习惯存在明显差异：欧洲用户更习惯通过电子邮件获取订单信息，拉美和东南亚消费者则更倾向于使用WhatsApp等即时通讯工具咨询物流和售后。企业需要在WhatsApp、邮件、在线客服以及电话渠道等多个触点之间提供一致、高效的服务体验。

如今的消费者已经习惯获得即时、个性化的服务体验。AI正渗透到企业服务的各个环节，成为各类业务场景下优化客户互动的重要手段。例如，借助 AI Agent，企业可自动处理常规咨询、订单查询与各类服务请求； Voice AI 则进一步将上述能力拓展到语音渠道，通过自然语言交互为消费者打造便捷的沟通体验。

值得注意的是，要真正用好AI，释放AI在客户互动中的商业化价值，企业需要的不只是单一渠道中的智能工具，而是能够构建起一个打通通信渠道、客户数据和业务流程的智能互动体系，让AI在整个客户旅程中持续发挥作用。

从孤立的AI工具，到协同的客户互动工作流

随着AI Agent与Voice AI逐步进入实际业务场景，一些企业开始意识到，AI 商业化的关键并不在于部署更多工具，而在于能否让不同 AI 能力协同工作，并融入完整的客户互动流程。

这一挑战在大促高峰期尤为突出。一次完整购物体验可能涉及促销触达、商品咨询、订单确认、物流查询以及售后服务等多个环节，并通过多渠道展开互动。如果这些触点彼此割裂，企业不仅难以形成完整客户视图，也容易导致消费者重复描述问题、服务体验不一致等问题。

因此，企业需要的不只是能够回答问题的 AI，而是能够贯穿客户旅程、连接不同业务节点的智能互动工作流。这意味着 AI 需要同时具备理解客户需求、调用业务信息、连接通信渠道以及与人工客服协同处理复杂问题的能力，从而在提升效率的同时，保持服务质量和客户体验。

在这一过程中，Voice AI正成为企业提升客户互动能力的重要组成部分。

相比传统语音客服依赖固定流程和人工坐席，Voice AI 能够通过自然语言理解和实时语音交互，自动处理订单查询、配送跟进、常见咨询等高频需求，并基于客户上下文提供个性化响应。在购物季等高并发场景中，Voice AI 能够帮助企业快速扩展服务能力，降低人工客服压力。

同时，Voice AI 的价值并不止于自动化处理简单问题。当消费者提出复杂售后需求或高价值服务请求时，Voice AI 能够保留完整的对话上下文，并将相关信息同步至人工客服，实现更加顺畅的人机协同，确保客户体验不会因为服务转接而中断。

但随着企业在营销、销售和客服等不同环节部署越来越多 AI Agent，新的挑战也随之出现：如何管理不同 AI 能力之间的协作，并确保每一次客户互动都基于统一的数据和业务上下文。

这正是 Infobip AgentOS 所发挥作用的场景。

作为 AI 原生的全渠道对话平台（OCP）和自主客户沟通操作系统，AgentOS 将 AI Agent、Voice AI、全渠道通信、对话式 CDP（Conversational CDP）以及联络中心能力整合至统一智能层中，帮助企业打通营销、销售与客服之间的数据孤岛。

通过 AgentOS，企业能够基于完整客户上下文构建连续的互动体验。无论消费者通过 WhatsApp、电子邮件还是语音电话发起沟通，AI 都能够保持跨渠道对话连续性，调用相关业务信息，并在必要时连接人工客服。

在全球大促等运营场景下，AgentOS 帮助企业构建更加稳定、安全且可扩展的客户互动体系，让 AI 从单一工具转变为企业长期运营能力的一部分。

AI商业化的下一步：连接客户，创造价值

大促场景证明，AI 商业化的核心并不在于模型规模、Token 消耗或算力竞争，而在于 AI 是否能够真正融入业务流程，帮助企业解决客户互动中的实际问题。

未来，企业竞争的关键将不只是拥有 AI 能力，而是能否将 AI 与通信渠道、客户数据以及业务流程深度结合，形成持续创造价值的智能互动体系。

通过 AI Agent、Voice AI、全渠道通信、客户数据以及人机协同工作流的结合，AI 正从单一工具逐步转变为企业客户互动能力的一部分。基于云通信平台，Infobip 正帮助零售与电商企业构建更加智能、高效且可规模化的客户互动体系，在全球市场中持续提升客户体验与业务运营效率。