绝味食品 × 腾讯智慧零售
FDE 强度 中联合共创（“AI数智共创”，红蓝军实战测试）
“带来的销售业绩是人工组的 3.1 倍”
来源：InfoQ · 2025 · 媒体报道口径
行业痛点
老板最头疼的几件事
01
巡店靠督导跑腿，问题整改难追踪
02
排班与客流不匹配，人工成本高
03
订货凭经验，损耗和缺货并存
04
加盟商经营数据不透明，管理半径受限
岗位 AI 化
哪些岗位交给 AI 执行，哪些由 AI 增强
「转型」指以 AI 员工执行为主、人抽检；「增强」指 AI 起草与提示、人决策定稿。
| 岗位 | 方式 | AI 做什么 / 人保留什么 |
|---|---|---|
| 督导 / 巡店员 | 增强 | AI 根据照片与检查表生成巡店报告并跟踪整改 |
| 店长排班 | 增强 | AI 按客流预测起草排班，店长确认 |
| 订货专员 | 增强 | AI 给出订货建议，店长确认下单 |
| 加盟管理专员 | 增强 | AI 汇总加盟店经营数据与异常 |
| 门店客服 | 转型 | 标准咨询与评价回复由 AI 起草 |
部门 Agent
这个行业常用的 AI 员工
巡店报告-Agent排班与作业计划-Agent订货预测-Agent加盟商管理-Agent顾客咨询-Agent经营驾驶舱-Agent
超级 AI 工作台
门店网络看板：这个行业的工作台视图
演示界面，数字为占位。
BOOK.AI · 门店网络看板演示界面 · 数字为占位
- 经营驾驶舱
- AI 员工
- 工作流
- 知识库
- 审计日志
本月收入¥ ——
人工成本¥ ——
人效——
待处理异常——
各部门 AI 任务完成率（示意）
AI 助手 · 周一经营简报
- 各门店营收、人效、毛利排名
- 巡店问题与整改闭环
- 订货建议、损耗与缺货预警
- 加盟商经营健康度
示例案例
这个行业，我们会这样做
示例场景 · 非真实客户
某连锁餐饮品牌（示例）
以下为示例场景，用于说明 BOOK.AI 在该行业的做法，不是真实客户。所有结果需在诊断阶段按企业实际测算。
- 01 业务诊断（2–3 周）：盘点组织与岗位，重点拆解「督导 / 巡店员」「店长排班」等岗位的任务与时间占比。
- 02 智能体开发（90 天试点）：先上线 巡店报告-Agent、排班与作业计划-Agent，与旧流程并行运行。
- 03 培训落地与迭代（第 4–12 月）：扩展到 订货预测-Agent、加盟商管理-Agent，逐池达标后再调整编制。
- 执行层人工成本变化
- 核心流程工时变化
- 模型回本周期
以上指标将在诊断阶段按企业实际数据逐项测算。
FDE 行业实践
该行业的 FDE 公开实践
以下为公开报道中的第三方案例，与上方 BOOK.AI 示例案例无关，供了解行业做法参考。
案例信息整理自公开报道，数据为原文口径，版权归原权利人；BOOK.AI 未参与上述项目。
海底捞 × 火山引擎
FDE 强度 中联合共创（“从场景出发”合作）
推理速度提升2.16倍（来源口径）
来源：新浪科技 · 2025-11-11 · 媒体报道口径
百胜中国（肯德基、必胜客） × 百度智能云
FDE 强度 中联合共创
“消费者自助解决率提升至90%”
来源：百度智能云 · 2024-2025 · 服务商发布口径
来伊份 × 火山引擎
FDE 强度 中联合共创（平台+业务共建）
“创建了500多个智能体，其中200多个智能体已经落地”；“审批耗时降低70%”
来源：中国日报网 · 2026-08-21 · 媒体报道口径
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背景 / 痛点
零食SKU多、效期严、库存周转要求高，加盟门店增多后巡店靠督导下店、周期长。
FDE 怎么做
沿“货”与“店”两条主线建设智能体：多模态AI 24小时识别陈列、物料与空货架，结合交易数据识别飞单，并做补货与自动审批。
成果（原文口径）
来源称AI巡检覆盖近3000家门店、AI补货覆盖1500多家门店，飞单识别准确率95%，审批耗时降低70%。
对企业的启示
沿“货”和“店”两条主线批量建智能体，先在高频运营环节见效再扩面。
查看原文 ↗来伊份×火山引擎：200+智能体跑进“货”与“店”，AI重塑零售运营 - 中国日报网
Wendy's（温蒂汉堡） × Palantir
FDE 强度 中FDE / 平台共建
未披露量化成果（AI 能够“spot shortages before they happen”）
来源：Bloomberg（The Bulletin 转载） · 2024-11-07 · 媒体报道口径
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遇见小面 × 企业内部团队（服务商未披露）
FDE 强度 弱内部团队
“产品品质评估由原来的不合格占比0.13%，下降到0.05%”
来源：新浪财经 · 2025-04-11 · 媒体报道口径
