承接上篇奥康数字化中台、数据治理底层建设成果，本篇聚焦奥康 2025 年私有 AI 大模型全场景落地实践、实体企业布局 AI 避坑思路、数字化复合型人才搭建体系，以及面向全传统制造行业的落地经验、CIO 核心能力要求，为有智能化升级需求的实体企业提供完整参考。
五、2025 落地私有 AI 大模型：从电商客服智能体起步，多业务场景分步迭代
采访人：2025 年奥康落地私有云 AI 大模型，率先上线电商客服智能体，能否复盘项目从调研、测试到落地的完整过程?目前 AI 还延伸到哪些业务场景?
林丐建：2025 年3 月我们正式发文推进两大 AI 工作，开始进行全员 AI 培训，IT 部门牵头业务 AI 场景陪跑，开放自愿报名通道，配套技术、预算支持，电商客服团队是第一个主动报名的业务板块。
电商客服长期使用 RPA 自动化工具，团队数字化接受度高，提出核心需求：AI 自动抓取消费者咨询，生成标准化回复，由 RPA 完成自动推送。
初期技术瓶颈：4 月底对接原有 RPA 服务商，通用大模型单次回复耗时 40-50 秒，消费者等待体感极差，无法商用落地;
方案迭代优化：部署私有大模型，开展验证，问答到回复全流程压缩至 10 秒内，具备落地可行性;
两轮测试迭代：自研 RPA + 私有大模型架构人工校验回复准确率达 95%;同年 7 月服务商推出配套 AI 解决方案，优化后准确率提升至 98%，最终选用服务商一体化方案落地商用。
落地后降本增效效果显著：单日咨询处理量提升4倍，回复差错率降低97%，大幅提升服务效率。
除电商客服外，我们同步布局验证多领域 AI 场景：
研发端：近 2-3 年持续使用 SaaS AI 设计工具，辅助 3D 鞋款建模、鞋型创意生成;
品牌端：引入 AI 设计能力，提升创意产出效率、优化制作成本。2025 年线上直播推出「冬日奇履 - AI 时尚大秀」，打造鞋行业首场全数字化虚拟发布会;
营销端：搭建Demo环境，尝试 AI 营销平台，集成活动策划、SKU 智能推荐、营销素材生成、私域复盘多类 AI 智能体，试点私域转换率达到 1%，目前持续迭代验证中，未来面向全国代理商、区域公司开放使用;
OA 办公：今年上线 AI 合同预审功能，合同提交审批时自动校验条款冲突、表单信息不一致，降低法务、财务审核工作量。
六、企业落地大模型避坑指南：勿盲目自建通用私有化大模型
采访人：当下很多制造企业跟风上线通用大模型，但大多难以落地、投入产出失衡，您认为传统实体企业布局 AI 容易踩哪些坑?奥康的中长期 AI 规划是什么?
林丐建：行业普遍存在盲目上大模型的误区，核心避坑逻辑只有一条：先夯实数字化底座，再谈 AI 落地。
很多企业直接采购算力、搭建通用私有化大模型，但底层数据治理缺失、业务知识图谱空白，如同 “食材变质，再好厨师也无法做出好菜”，高额投入后模型输出效果不达预期，最终 IT 部门承担项目失败责任。
奥康分阶段梯度布局 AI，不急于一步到位自建通用大模型：
现阶段(短期 1-2 年)：优先跑通高价值业务场景，依托现有商用大模型快速落地 AI 客服、合同预审、营销智能体等工具，以场景价值验证 AI 投入;
中期规划(2-3 年)：当年度大模型 Token 成本达百万级别、核心业务数据存在隐私安全隐患时，分步搭建私有化行业专属模型，核心目标是降本、保障数据安全;
长期规划(5 年周期)：基于奥康鞋服专属业务数据，训练垂直行业定制大模型，适配鞋款研发、生产排产、库存预测、脚型分析等细分场景。
我们不会一步到位搭建通用大模型，坚持场景先行、数据打底、循序渐进，杜绝面子工程式 AI 项目。
七、人才体系搭建：打造懂业务、懂技术的复合型 IT 团队
采访人：数字化、AI 双线并行建设，对 IT 团队综合能力要求大幅提升，奥康如何搭建团队架构、培养复合型数字化人才?
林丐建：我们 IT 团队规模不大，区别于大厂数百人编制，采用矩阵式灵活组织架构，横向分项目管理、软件开发(数据开发)、系统运维、技术管理四大岗位;纵向以项目为单元组建专项小组，每个项目配备项目经理、开发、运维人员。
团队打破岗位壁垒，运维人员可兼任项目经理、开发人员深度对接业务，不限制岗位边界。人才培养核心两点：
强制下沉业务一线：项目经理、运维、开发人员必须常态化对接业务部门，不能仅接收业务需求，更要挖掘需求背后的经营痛点，从业务视角给出数字化解决方案，杜绝闭门造车式开发;
分层培养能力：服务器底层运维人员侧重技术能力深耕，项目、开发、运维核心岗必须精通研产销全链路业务逻辑，做到 “既能写方案，也能懂经营”。
未来长期规划搭建奥康 AI 应用广场，沉淀内部各类业务 AI 智能体，全员按需使用，系统打通原有 ERP、中台、OA 等数字化底座，配套完善的数据、权限隔离机制，实现 AI 全公司渗透。
八、十九载实战沉淀：传统制造企业数字化三大可复制落地经验
采访人：结合您在鞋服行业十余年实操经验，给同类型传统制造企业提炼三条可复制、落地性强的数字化转型建议。
林丐建：全部来自奥康真实踩坑、落地总结，适用性覆盖绝大多数实体制造企业：
1. 转型要抬头看战略，低头看业务
抬头看天：数字化规划必须对齐企业长期经营战略，向上对齐高层认知，让管理层认可数字化长期价值，保障预算、资源持续投入;
低头看地：落地从一线业务痛点切入，优先解决基层员工真实难题，让业务人员直观感受到降本增效，自下而上建立转型共识，双向同步推进。
2. 深度绑定各业务一把手，项目推进事半功倍
数字化项目阻力大多来自业务端，提前与业务负责人建立深度沟通，充分听取业务诉求，共同梳理痛点、设计解决方案。一旦业务一把手认可转型价值，项目立项、跨部门资源协调、一线人员配合都会顺畅很多;反之，仅靠高层下达指令、业务被动执行，项目极易上线即搁置，效果大打折扣。
3. 搭建能力互补、完整闭环的 IT 自有团队
数字化不能完全依赖外部服务商外包交付，自有团队覆盖项目管理、需求设计、系统开发、运维基建全链条，人员能力互补。自有团队深度熟悉企业业务、数据、组织架构，既能把控项目落地质量，也能持续完成系统迭代、后期运维，长期降低外包依赖成本，自主可控性更强。
九、实体企业数字化 CIO 必备五大核心能力
采访人：深耕信息化 19 年，从基层技术人员成长为集团信息总监，您认为传统实体制造企业 CIO，必须具备哪些核心素养?
林丐建：结合多年项目管理经验，总结五大核心能力，缺一不可：
懂业务：熟悉企业研产销全链路经营逻辑，精准识别业务痛点，判断数字化解决方案投入产出，脱离业务的技术只是工具堆砌;
懂管理：擅长跨部门协调、干系人管理，化解业务抵触，统筹人力、预算资源，平衡高层战略与一线业务诉求;
懂项目：具备系统化项目管理思维，把控项目范围、风险、周期、验收标准，避免项目范围蔓延、预期失控;
懂技术：无需精通代码开发，但必须理解中台、大数据、AI、私有云、数据治理底层逻辑，能结合业务需求匹配适配技术方案，跟上数字技术迭代节奏;
懂自己：清晰摸清企业家底 —— 现有系统架构、数据质量、IT 团队能力、企业业务短板，基于自身现状做中长期数字化规划，杜绝盲目跟风行业热点。
结语
对话尾声，林丐建表示，传统制造企业数字化不存在标准化标准答案，奥康二十余年的转型路径，核心逻辑是先筑底座、再通数据、小步 AI 落地、组织协同先行。鞋服行业作为典型劳动密集型实体产业，数字化转型不是简单上线一套系统，而是通过技术打通组织、数据、业务全链路，最终实现以数智化重塑生产、营销、管理模式。未来奥康将持续深耕垂直行业 AI 场景，逐步完善全链路智能体系，持续打造鞋服行业数字化转型标杆样本。
