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焦点!60天、90%自动化、20倍人效:明略科技(2718.HK)的AI原生运营实验,给所有企业上了一课

  • 2026-03-27 16:06:22 来源:界面新闻

企业级AI落地,正在经历一场从"口号"到"数字"的艰难蜕变。

过去两年,几乎每家规模企业都在谈AI转型:购买AI工具、组建AI团队、推进AI试点……但真正能拿出可量化成果的少之又少。更多的企业处于一种尴尬的中间态:AI在用,但效果难以衡量;转型在推,但报表上看不见变化。

明略科技(2718.HK)在2025财年年报中披露了一组来自内部的真实数据,把这场沉默的行业之困打破了一个缺口:秒针系统历时60天完成全链路Agentic AI改造,全链路AI自动完成率达90%,深度复盘报告产出实现20倍人效提升,营销智能业务交付效率提升最高达4倍,营运智能业务工单解决时间压缩超过30%。


(相关资料图)

这不是路演PPT上的预测,而是已经发生、且落在财务报表上的结果。

什么叫"全链路"改造

在讨论这些数字之前,有必要先厘清"全链路AI改造"的含义——因为这个词很容易被误读为局部自动化或单点提效。

秒针系统的核心业务,是为品牌广告主提供社媒数据监测、营销效果评估和深度洞察报告。传统模式下,这条业务链从数据抓取、清洗、分析框架搭建,到洞察提炼、报告撰写,每一个环节都高度依赖人力。

所谓"全链路"改造,意味着上述每个环节都被系统性纳入Agentic AI的调度框架:数据抓取和处理由AI自动完成,分析框架由AI动态构建,洞察提炼由AI执行,报告生成由AI产出。人在这个链路中的角色,从执行者转变为审核者和决策者——在AI认为需要人工判断的关键节点,触发人机交互,其余环节则由AI自主完成。

这才是90%自动完成率的真实含义:不是某个环节省了几步操作,而是整条业务链的运转逻辑发生了根本性改变。

20倍人效意味着什么

深度复盘报告产出实现20倍人效提升,是这组数据中最值得展开说的一个。

深度复盘报告通常是营销服务中技术含量和工作量都最高的交付物:需要跨平台整合海量数据,结合品牌战略进行多维度解读,产出有洞察深度的分析框架。在传统模式下,一份高质量的复盘报告可能需要一个分析师团队数天甚至一周完成。

20倍人效提升,意味着同样质量的报告,现在只需要原来十分之一到二十分之一的时间和人力。换算成商业语言:同样一支分析团队,在AI加持下,可以服务的客户数量扩大了20倍;或者服务同样数量的客户,所需的团队规模可以缩减到原来的二十分之一。

这种量级的效率变化,不只是"提效",而是对人力密集型专业服务公司成本结构的系统性重塑。

当然,这组数据还有另一个维度值得关注:根据明略科技的披露,在系统输出质量上,AI在洞察稳定性、框架完整性、深层洞察能力及微趋势识别新颖性等维度均有显著提升。这说明人效提升不是以牺牲质量为代价的——恰恰相反,AI在某些维度上的输出甚至超越了纯人力模式。

全员接入,是组织层面的革命

除了秒针系统的案例,明略科技在年报中还披露了另一项对组织整体具有深远意义的数据:全体员工100%接入DeepMiner平台,员工可结合自身业务场景自主创建并部署专属业务Agent。

这背后的逻辑值得深思。大多数企业的AI落地遵循一种"自上而下"的模式:管理层决策购买AI工具,IT部门负责部署,业务部门被动接受培训。这种模式的问题在于,AI往往只覆盖了最标准化、最容易量化的场景,而大量高价值但难以标准化的业务场景,仍然停留在人力执行的状态。

明略科技的做法不同:让员工自己定义AI的边界。每个岗位的从业者,基于对自身工作场景的深度理解,自主设计和部署专属Agent。这种方式意味着AI的渗透深度,会随着员工对工具熟悉度的提升而持续加深——而不是被一个预设的功能清单所限制。

从这个意义上说,"100%接入"不是一个覆盖率统计,而是一次组织运营模式的系统性重置。

内部实验,是最有力的信用背书

对于一家以"帮助企业AI落地"为核心业务的公司来说,自身的内部实践具有特殊的商业意义。

明略科技的客户,是那些正在面临相同问题的品牌企业:怎么让AI真正进入业务流?怎么衡量AI落地的效果?怎么应对AI介入后的组织管理挑战?当明略科技能够拿出自己内部60天改造、90%自动化、20倍人效的真实数据时,这套数字本身就成了最有说服力的产品Demo。

这也解释了为什么Agentic Services能在首年实现超过1亿元的营收:客户买的不只是一套服务方案,买的是一套已被验证过的方法论和交付能力。而这套能力的可信度,部分来自于明略科技用自身实践做出的背书。

AI原生运营时代,不是一个宏大的趋势描述,而是一个具体的生产力跃迁——它需要真实的数字来定义,需要真实的案例来验证。明略科技2025年的内部实验,给了这个时代一个清晰的刻度。

标签: AI 明略科技 企业 实验 运营 HK 自动化

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