上新从6个月压到15天,森马已经跑通AI全链路了

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在多品类的服饰行业？AI能应用到哪些环节？

森马的答案是，能覆盖供应链、商品库存、直播、电商和私域运营、物流、客服、营销、财务等400+场景、12大类的全链路基础设施，甚至重构整个经营链路。

传统服装电商拍一组模特图，要经历约模特、定档期、拍摄、修图、返图这一整套流程，快则一个月，慢则两个月。如果测图发现点击率不好，想换个背景、换个动作，需要重新走一遍，再等两个月。现在，AI生成一张高质量模特图，只需要几分钟。

再比如，传统的上新流程是串联的——市场洞察完了才能做企划，企划完了才能做设计，设计完了才能打样，打样完了才能拍摄，拍摄完了才能上架。每个环节都有等待时间，加起来就是6个月。AI介入之后，很多环节可以并联推进，最快可以做到15天。

这不是在说未来预期，是去年已经实现的案例。2025年，AI给森马带来几亿确收回款，节省视觉、营销、样衣研发等成本数千万。

以上内容来自见实和森创启睿CEO兼巴拉巴拉高级总监渊虹的对话，在这次对话中，他不仅详细拆解了森马落地AI全链路的转型过程，还具体演示了AI在运营、AIGC生图、客服等场景的搭建路径。

对了，在4月16日，见实还将和会员一起走进森马&森创启睿游学，欢迎你文末加入会员，一起去现场交流切磋。

现在，就让我们回到对话中来，如下，enjoy:

森创启睿CEO兼巴拉巴拉高级总监渊虹

01 AIGC视觉：

从等两个月到几分钟出图，

点击率优化整体拉升销售额

见实：AIGC视觉是整个AI增收里最大的贡献来源，为什么？

渊虹：电商的核心公式是：曝光量×点击率×转化率×客单价=销售额。在流量成本越来越贵的情况下，提升点击率是性价比最高的增长路径。点击率看似只从5%提升到6%，但流量却能大幅增长。

我们把AI生成的图拿去测图，测出来点击率高的直接用，不好的继续调，调到好为止。2025年增收，很大一部分就是这套"极速迭代+持续测图"的机制跑出来的结果。

见实：传统拍图的逻辑不也是测图迭代吗？AI介入之后，这件事的本质变化是什么？

渊虹：速度和成本完全不在一个量级上。传统模式，约模特、定档期、拍摄、修图、返图，快的话一个月，慢的话两个月。测图发现点击率不好，想换个背景、换个动作，重新走一遍，只能等。AI模式下，从生成到出图几分钟，测图发现不好，立刻调整就能有新素材。

但更根本的变化是覆盖范围。传统模式因为预算限制，只能拍主推款，大量潜力款根本没有机会被覆盖到。AI把这个门槛拆掉了——我们现在可以做到模特图全量覆盖。还有一个场景很能说明问题：以前拍户外大片，比如雪山场景，要飞去新疆，一次拍摄成本十几万。现在，人在办公室，背景在新疆——AI直接生成雪山、户外实景，成本几乎为零。

见实：2025年之前，AI生成的图质量不够好，你们是怎么判断"现在可以用了"这个节点的？

渊虹：2025年是技术突破的关键点。基于大模型和AIGC工具的升级，AI生成的图在真实感、场景、姿势的延展性上开始超过传统实拍水平，这一点从测图数据上能很直观地看出来。我们现在会针对模特换装、平面设计、详情页等不同场景调用不同工具，不断优化，反复试出最佳效果。

因此，工作流的逻辑是：基于历史素材库做AI换装或场景延展，几分钟内生成不同动作、姿势和场景的模特图，然后在电商平台做点击率测试，测出来好的直接用，不好的立刻调整提示词或场景重新生成。AI生成图片的使用率已经达到70%。

见实：文案这块，你们设计了一套五个智能体协作的流程，能说说具体是怎么运作的吗？

渊虹：这五个智能体分别是：卖点分析师、人群分析师、文案策划师、评审专家、优化专家。核心目的是完成"品牌卖点向消费者买点的转化"。

举个例子，产品卖点是"吸湿透气"，这是品牌语言，消费者感知不强。AI会把它转化成"穿上不容易受凉感冒"，再进一步转化成"小孩子运动出汗后，闷汗易感冒"——直接命中妈妈的痛点。

02 数字人直播：

空白时段纳入销售体系

见实：数字人直播带来的增收可以理解为是"增量"吗？你们团队内部怎么定义的？

渊虹：过去，直播供给受制于主播排班、时间和场地，深夜时段、长尾时段没有主播愿意播，也没有预算支撑。数字人接入之后，那些原本空白的时段被重新纳入了销售体系。所以这部分的增量，不是从原有真人直播的GMV里切出来的，是额外多做出来的那部分。新增一段直播时长，不再对应新增一位主播和一整套配套班组，长时段运营从"高追加成本"变成了"低边际成本"——这是数字人直播真正的商业逻辑。

见实：效果怎么样？现在能到什么水平？

渊虹：数字人去年带来了几千万的销售增量，目前数字人的真实度很高，话术可以实时编辑，弹幕里数字人还没学到的问题，可以在知识库里补充，它下次就会了。现在优质的数字人已经进到货架电商平台公域，跟真人一样参与流量分配。

见实：短视频带货和智能投流的增收贡献也不小，这两块的核心逻辑分别是什么？

渊虹：短视频这块，核心是批量生成能力。我们用工具混剪生成视频，可以快速铺量，覆盖面大幅提升。以前做短视频带货，内容产出是瓶颈，现在AI把这个瓶颈拆掉了，可以同时跑几十条内容，让数据来筛选哪条有效。

投流这块，核心是24小时实时出价。传统投流是人工调价，人不可能盯着数据24小时不睡觉。AI可以。它实时监控投放数据，根据转化情况自动调整出价策略，在流量低谷期降价、高峰期加价，把同样的预算花在最有效的时间窗口里，投产比比去年提升了10%。

见实：投流这块还有一个细节——广告充值自动化，能说说吗？

渊虹：这是一个很小但很典型的场景。有个客户一年投流费用1000多万，每个月平摊充值100万左右，这笔钱放在平台账户里不产生利息，是死钱。后来他们写了一个工作流，每天充值3万，按需补充，把资金占用降到最低，顺带提升了利息收益。

这个场景本身不大，但它说明了一件事：AI+RPA的价值，不只是替代人力，更是发现那些"人根本想不到去优化"的隐性成本。很多企业觉得AI离自己很远，但其实这种小场景的工作流，解决的就是最真实的业务痛点。

03 从产品企划到售后：

400多个自动化场景渗透全链路

见实：400+场景，12大类，能给我们描绘一下AI应用的完整链路吗？

渊虹：从最上游说起。首先是产品企划端，AI在整理数百份趋势报告，提取产品方向；同时获取消费者的评价，洞察差异化需求。

设计端，通过AI生成产品款式，3D效果模拟减少物理打样次数。这里有一个很重要的供应链逻辑——我们现在是先用AI生成模特上身效果图，确认款式和视觉效果之后再打样，而不是先打样再拍图。这个顺序的改变，直接节省了样衣研发成本，因为很多款式在AI效果图阶段就被筛掉了，根本不需要进入物理打样环节。

见实：这个改变对上新周期的影响有多大？

渊虹：非常大。传统的上新流程是串联的——市场洞察完了才能做企划，企划完了才能做设计，设计完了才能打样，打样完了才能拍摄，拍摄完了才能上架。每个环节都有等待时间，加起来就是6个月。AI介入之后，很多环节可以并联推进。

具体来说，消费者洞察、趋势分析是AI实时在跑的；设计环节，AI快速生成大量款式方向供筛选；视觉环节，AIGC直接生成模特图，不用等拍摄档期；整个链路的等待时间大幅压缩，最快可以做到15天。

见实：运营和其他模块，有哪些具体场景？

渊虹：运营端，店铺装修自动化——首页、二级页、分类页的素材热区链接和商品陈列，自动完成；活动报名，天猫、京东、唯品会、拼多多、抖音的活动报名和促销设置，全部自动化；数据播报，机器人自动推送每日每周销售卡片至钉钉飞书，无需人工查询系统。

客服端，比如售前话术生成，售后订单处理，物流端，24小时订单跟进、退款拦截、催派件自动化。财务端，开发票、报税、账单拉取、银行流水核对自动化。人资端，简历筛选下载、面试邀约自动化等等。

见实：你们有一个概念——AI+BI+RPA的协同模型。能解释一下这三者各自的角色吗？

渊虹：AI是大脑，BI是眼睛，RPA是手脚。AI负责决策、识别和生成；BI负责数据可视化，提供准确数据支持；RPA负责跨系统、跨平台的重复性操作。三者协同，才能把一个完整的业务流程自动化。

举个具体例子——发票处理。RPA自动登录后台下载发票并重命名，AI识别发票上的金额、公司、日期等信息并转成文字，RPA再把提炼出来的信息录入表格，最后BI生成可视化报表。这个流程，原来需要财务人员手动操作，现在全部自动完成。

见实：搜索逻辑这块，你提到从SEO到GEO的变化，这对整个运营体系的影响是什么？

渊虹：这是一个根本性的变化，影响的不只是投流，而是整个内容生产逻辑。传统SEO是关键词匹配，消费者搜"儿童羽绒服"，你的标题里有这个词就能被找到，所以大家都在堆关键词。GEO——生成式搜索引擎优化——是基于场景化的自然语言。消费者说"元旦去东北，孩子怎么穿"，AI扮演达人角色，根据场景直接推荐匹配产品。

这意味着，内容的场景化表达能力变得比关键词密度更重要。我们那套五智能体文案流程，把"吸湿透气"转化成"小孩运动出汗后闷汗易感冒"，本质上就是在做这件事——把品牌语言转化成消费者的场景语言。这个流量逻辑的切换速度，比很多人预期的快。