來華35年，進入“金拱門時代”的麥當勞中國，數字化步伐逐步加快。有消息稱，未來4年內，麥當勞中國計劃投入40億元，進行數字化研發與創新，以更好地服務顧客、服務餐廳、服務企業，賦能未來10000家餐廳的發展。

作為阿里云、瓴羊在餐飲領域的深度合作品牌，麥當勞中國如何成為全球數字化程度最高的麥當勞？一個擁有7000+門店、22萬+員工、3億+會員的餐飲公司，如何建立起服務消費者與員工的“超級系統”？7月23日，在「走進麥當勞·會數據同學」現場，麥當勞與瓴羊、阿里云和虎嗅一同深入消費、運營與管理流程，探討了企業從技術架構升級到服務AI Agent實戰落地的數智化演進邏輯。

AI重構“人貨場”，優化消費者、餐廳與企業“客戶服務”

“我們的數字化，是以客戶為中心，搭建起來的前臺、中臺、后臺”，麥當勞中國首席信息技術及體驗官陳世宏提到，麥當勞與瓴羊、阿里云基于深度合作，以消費者、門店員工和總部職能部門三類“客戶”為中心，圍繞“人、貨、場”構建數字價值鏈，在優化用戶體驗的同時，實現門店運營提效與總部決策協同。

在消費者側 ，為打破早期不同平臺OMS與會員體系互相獨立的“豎井式”孤島狀態，麥當勞主動推進了“一套系統”的標準化治理，通過規劃藍圖、頒布標準、建設系統，統一用戶體系與訂單鏈路，實現用戶體驗與市場運營實現一體化協同。

在消費訂餐前臺外，真正復雜的系統建設部分，還藏在 門店后場 。面對每年新增1000家門店的擴張目標，培養一位餐廳經理需要5到10年的人才周期已跟不上擴張節奏。麥當勞選重構人、貨、場三大運營要素，用數字化手段降低管理門檻。 在“人”效方面 ，過去一個門店需配備多個全職員工管理排班，如今在麥當勞營運部門的主導和數字化的賦能下，1位員工即可遠程負責多家門店排班。 在“貨”品管理上 ，原本依賴人力逐級追蹤的庫存與銷售數據，如今通過系統即可實時掌握，庫存準確率與供應鏈效率大幅提升。 在“場”的維度 ，IoT系統可支持設備維保預測與能源節約，僅電費一項年節省超5%。

相比消費者和門店， 企業總部 似乎是離“訂餐系統”最遠的一方。但麥當勞通過數據沉淀，圍繞市場調動資源、財務部門調度資金流等問題，制定總部與前線高度協同的動態管理體系，為全局決策提供了依據。

陳世宏指出，IT團隊應該 “大聲說話” ，不僅要穩定系統，更要主動提出方向，為企業變革提供前瞻性的引領方向。

從“能說”到“能做”：瓴羊AI Agent為企業提效增利

Agent時代，企業智能化的真正挑戰，在于如何讓 AI 真正參與業務、嵌入流程、接管決策，在流程中“接得住”，在業務中“用得好”。

瓴羊副總裁甄日新指出，大模型底層能力并不構成差異化競爭力， 真正的關鍵在于如何將企業獨有的數據資產和業務邏輯，與智能體系統深度融合 ，輸出更具個性化的AI能力，對此，瓴羊深入多場景工作流，聚焦 數據治理、經營分析、 營銷 增長、客戶服務等場景 ，把Agent能力嵌入企業的真實流程之中，讓大模型不再停留在“能說會答”，更成為具備業務記憶與操作能力的完善智能體。

眾所周知，在所有落地場景中，智能客服是企業日常運轉中最重的人力負擔，也是AI最難啃的一塊“硬骨頭”。瓴羊客服產品負責人張雙穎表示，在不同類型企業中，客服投入往往占到總預算的5%至30%，其中超過一半用于人力，而AI若未能深入業務流程，則難以真正釋放效率。“我們看到很多企業在嘗試大模型，但若沒有進入業務流程，無法實現降本增效、量化指標提升，本質上還是AI玩具。”

為此， 瓴羊發布智能 客服Agent，推出了超級客服專家、超級電銷專家和 超級企業服務專家 等多個Agent應用 ，幫助企業提升客服效率，優化消費體驗，降低企業資損，打造“真正落地、真有效果”的客服體驗 。

其中， 超級電商客服專家 聚焦售前、售中、售后服務場景，旨在解決電商行業退貨難、人力重、成本高等痛點。以往，退貨流程往往占據近40%的客服人力，需人工反復核查投訴記錄、物流狀態、攔截情況等。如今的流程可由Agent自動執行。系統還配備“任務駕駛艙”，在關鍵節點引入人工判斷，確保風控可控、人機協同高效。過去橫跨多個系統、需人工處理20多步的流程，如今80%已由Agent完成，實現“一個業務人員+多個Agent”的高效協同。

超級電銷專家 目前應用于 汽車 等銷售線索密集型行業，通過接入CDP系統篩選高潛客戶，結合客戶畫像自動生成外呼腳本和行動建議。以車企為例，瓴羊超級電銷專家Agent，通過接入車企CDP與線索平臺，能夠完成初步信息收集，并據此生成后續銷售建議與行動計劃。在“任務駕駛艙”，銷售團隊可每日篩選10個優先聯系的客戶，無需做繁瑣的背景調查，即可獲取用戶關鍵行為數據。呼叫結束后，Agent還能生成下一步銷售動作，聯動工單系統推進發貨、服務或會員激活，并形成可量化的數據反饋，為后續銷售策略提供支持。

超級企業服務專家 解決企業機器人、在線客服、外呼團隊知識庫互相割裂的難題，建立統一的“企業級知識中臺”，支持基于人員、部門、渠道與使用場景進行權限管理，實現真正可控、可用的知識調用。超級企業服務專家通過多模態知識處理能力，將圖像說明書、視頻內容等資料轉化為可供Agent調用的知識資產；同時通過調優閉環、意圖模型訓練、離散知識干預工具等模塊，建立了可運營、可進化的知識運營體系，讓知識庫從“技術團隊的玩具”真正成為“業務部門可用的工具”，推動AI能力在組織中落地生根。

當前，瓴羊Quick Service客服Agent已實現從在線咨詢、熱線接入到Agent中樞的端到端覆蓋，并支持按效果付費、運營陪跑與代運營服務，幫助企業一站式落地客服智能化。

當然瓴羊Agent能力不僅限于客服場景，例如在BI分析中，瓴羊構建Chat BI與歸因引擎，不僅解決“問數”的準確性，更深入融合業務邏輯，實現決策支持；在營銷自動化中，瓴羊通過大模型生成內容、判斷投放時機，并探索全鏈路生成式營銷。

Agent的成功落地離不開底層大模型的支持。阿里云上海解決方案總經理鮑遠松以零售行業為例，強調了大模型核心能力在于與業務深度融合，其落地效果與企業是否具備數據資產、組織協作與持續運營的能力息息相關。當前，通義大模型已在零售行業的多個領域成功落地，如企業知識庫構建、服務質檢、智能建單、門店巡檢及研發提效等，為企業帶來了全方位的智能化升級，大幅提升了運營效率和業務質量。未來，隨著通義大模型泛化能力與場景適配性的進一步增強，阿里云將持續引領零售行業邁向更高效、更智能的運營新范式。

AI Agent時代，瓴羊和阿里云將持續以數據資產為基座、以業務流程為載體、以智能體為驅動，推動AI從“能說”走向“能做”，幫助企業掌握下一代智能 商業 發展的主動權。

「數據同學會」 是阿里巴巴瓴羊與清華大學數據治理等研究中心聯手打造的數據行業IP，圍繞“共享、共想、共響”理念，團結和聚集數據行業從業者，分享實戰經驗和前沿洞見，以產、學、研多方聯動，讓數據落地企業，讓企業收獲成果，充分發揮數據對 經濟 發展的疊加和倍增作用。 「走進標桿·會數據同學」 系列活動也將持續走進各行業代表企業，通過“看樣板、學先進”的交流模式，攜手探索Data x AI的應用新范式，沉淀可復制的實踐經驗，在數字化浪潮中協同前行、共創未來。