01 · 金融 · 5 例
风控更严，人却更少
客服 · KLARNA × OPENAI1
1 个 AI = 700 名坐席
首月接管三分之二客服对话，单次解决 11 分钟 → 2 分钟。当时预计全年利润改善 $4,000 万
合同审阅 · 摩根大通2
36 万小时/年 → 秒级
商贷合同审阅全自动，相当于 180 人的全年工时
反洗钱 · 汇丰 × GOOGLE3
排查 −60%，多抓 2–4 倍
机器学习替代规则引擎成为主监控系统
柜面 · 工商银行 × 盘古4
柜面 5 步 → 1 步
大模型生成办理路径，每笔省 5 分钟以上
工程 · EMIRATES NBD5
1,000 名工程师 +20%
≈ 白得 200 名工程师——迪拜头部银行
示例： · 200 席客服 → ≈120 席工作量；10 人审单组 → 省 3 人。准确数字 Bootcamp 第一周算清。
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02 · 能源与工业 · 4 例
越重的资产，AI 省得越多
集团级 · ADNOC6
2023 年 $5 亿
30+ 个 AI 工具覆盖全价值链，价值可计量、对外披露
矿山 · 山东能源 × 盘古7
一座矿多赚 ¥2,000 万/年
精煤产率 +0.2%，新场景上线周期 6 个月 → 1 个月
公用事业 · JACOBS8
全厂电耗 −20%
在已经过传统优化的水厂上继续省出 20%
设备维护 · 跨行业区间9
停机 −30–50%
预测性维护：维护成本 −10–40%，设备寿命 +20–40%
示例： · 每停机 1 小时的损失 × 全年停机时数 × 30%——预测性维护一项的起步账。
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03 · 制造与质检 · 4 例
质检线，是 AI 顶人最狠的地方
面板质检 · TCL 华星10
顶掉 140 名质检员
质检人力 −50%，单图判定 2 秒 → 0.5 秒，省 ¥1,000 万+
产线视觉 · 和硕 × NVIDIA11
人力 −7% · 缺陷率 −67%
视觉 AI 上装配线，人力与不良率一起压
纺织验布 · 中科视语12
验布成本 −70%
30 人 → 15 人，速度快 3–5 倍；漏检 20–30% → 3% 以下
总装 · 空客 × PALANTIR13
A350 交付 +33%
产能就是收入——生产瓶颈用数据打通
示例： · 10 人质检班组按 −50% ≈ 省 5 个人；三班倒就是 15 个。
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04 · 供应链与物流 · 4 例
一个 AI，同时跟 2,000 家供应商谈判
采购谈判 · 沃尔玛14
采购成本 −3%
AI 同时与 2,000 家尾部供应商谈判，周期数周 → 11 天，68% 成交
仓储拣货 · DHL × LOCUS15
每人每小时 +30–180%
协作机器人 + AI 调度，40+ 仓库、10 亿次拣选验证
快递分拣 · 中通16
40 人干出 3 倍的量
自动分拣线 750,000 件/日——同样的人，三倍口径
需求预测 · 跨行业区间17
预测误差 −20–50%
库存 −20–30%，物流成本 −5–20%
示例： · 年采购 ¥5 亿，尾部品类按 −3% ≈ 一年省 ¥400 万上下。
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05 · 服务业与连锁 · 4 例
工资单越厚的行业，AI 的账越好算
物业安保 · 万物云18
1,200 名员工转岗
AI 远程巡检替代现场轮值，人均效率 2.3 倍（479 个项目）
酒店 · 亚朵集团19
一年省 ¥750 万
30 万+ 工时的运营与服务自动化
餐饮连锁 · 百胜中国20
预测比店长准 10–15 个点
1.6 万家门店销量预测与订货，95% 店长每天在用
政务 · 迪拜政府㉑
运营成本 −35%
60%+ 例行咨询 AI 直接办结，办事快 25%
示例： · 1,000 人的物业/连锁企业，按万物云口径 ≈ 100+ 人力重新配置。
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06 · 中小企业专章 · 4 例
这不是巨头的游戏
400 人公司 · SYNTHESIA㉒
咨询需求增长，客服没加人
87% 自助解决，处理时长 5 天 → 4.6 小时
区域信用社 · NEIGHBORHOOD㉓
48 小时接管 90% 来电
AI 接线上线两天见效，客服运营省 $440 万
中型咨询公司 · ELIASSEN㉔
一年 6,000 小时 = 3 个全职
财务月结自动化，覆盖 80+ 分支机构
专精特新 · 金石机器人㉕
售后工单 半个月 → 1–3 天
钉钉 AI 工单助理接入 1,000 家服务网点
示例： · Forrester 对 200 人、营收 $3,500 万企业的测算。示例：运营成本 −20%，净收入 +6%。
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