美国产业互联网巨头Sysco正在加快数字化转型，构建需求驱动的客户体验。在销售和客户服务、供应链和仓库运营中大量运用生成式AI技术，促进了整个产业链的降本增效。
Sysco（西斯科）是世界最大的产业互联网食品分销商，全球客户超过60万家，该公司在全球经营约330个分支机构，为90多个国家/地区提供服务。该公司总部位于美国德克萨斯，服务对象包括餐厅、医疗设施、体育场馆、机场和游轮等食品供应商。公司提供食品、设备和用品如玻璃器皿、厨具等商品的配送服务，拥有近200万个SKU。
截至美国时间2024年7月14日，Sysco市值达359.3亿美元。2023财年Sysco公司实现了总销售额780.2亿美元，相较于上一年的748.7亿美元增长4.2%。净利润为20.8亿美元，同比增长29.5%。公司全年资本支出为8.14亿美元，并通过股息和股票回购向股东返还16亿美元。
Sysco年销售额超760亿美元，客户超72.5万名，在全球拥有334个分部，7.2万名员工与1.4万辆装备卡车
Sysco在2023年年报中指出，将持续通过改进核心业务表现和增加资本投资来推动增长，并在其增长策略中明确表示将利用AI赋能业务，进行降本增效的战略。
2024年年初，Sysco执行副总裁兼首席信息官Tom Peck在与麻省理工学院斯隆管理学院（MIT Sloan School of Management）的一次对话中详细阐述了公司在销售、客户服务、供应链和仓库运营中的AI应用，以及未来的发展战略。
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AI转型的起点：构建需求驱动的客户体验
三年前的特殊时期给Sysco带来了巨大挑战，该公司CEO Kevin Hourican制定了“加快数字转型”的战略，达到同期市场1.5倍的增长速度。Tom Peck在采访中表示，技术、数据和AI，尤其是生成式AI，在Sysco的业务中无处不在，且真正推动着这一转型。
“全球范围内成千上万的卡车和数百万的SKU的运作，归根结底是数据问题。哪里有数据，哪里就有连接客户和运营流程的接口，就有应用AI的机会。”
Sysco的增长秘诀：以数字化为基础，以需求驱动为导向
Sysco正试图从一家传统的B2B公司转变为一个类似B2C的公司，这为使用数据分析、AI和生成式AI提供了大量应用场景。在传统的B2B模式中，餐厅老板或厨师会从一个列表中复购产品。在新模式下，Sysco通过数据分析客户需求，提供自助服务和个性化推荐。
新型B2C模式：个性化购物体验、简化订单流程、自助服务、拓展平台功能
通过这些自助服务在线购物渠道，Sysco扩展了其购物平台的功能。目前，公司80%的订单由客户自行下单。数据和AI推动了向上推销和交叉推销，提供真正的购物体验，而不是简单交易性质的复购。这一转型依赖于公司不断发展的技术和数字工具。
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生成式AI在业务流程中的应用
AI被用于订单推荐、智能客服、电话规划、菜单管理、客户细分
销售和客户服务：Sysco在销售和客户服务中应用了大量AI技术。例如，生成式AI被用于改进客户订单建议和呼叫中心优化。此前数据通过“如果-那么”的逻辑，为客户推荐产品，而生成式AI可以从更大的数据池和大语言模型中获得更多信号，帮助客户更有效地填充购物车。
Tom Peck提到，由于生成式AI使购物体验更加丰富和个性化，公司开始看到订单数量的增加，订单规模和利润率也在上升。此外，Sysco还利用生成式AI的自然语言处理能力进行翻译、情感分析、帮助构建智能客服脚本，并在对话后进行培训，建立一个更智能、更主动的客服中心。
在菜单管理、客户细分等层面，Sysco利用AI生成图片，优化客户视觉体验；同时，利用AI对单量最多，最有价值的客户与单量少，缺少价值的客户进行分层划分，最终为每一位客户推荐和送出正确的产品，为改善客户体验，提升团队效率提供支持。
供应链和仓库运营：供应链是Sysco业务的核心，AI在其中发挥了重要作用。Sysco通过智能路线规划、仓库管理优化、智能产品替代，提高了供应链的效率和可靠性。
AI被用于全方位配送、智能分拣、车队信息管理、智能仓库运营
智能替代指当供应商因气候、生产或库存短缺等原因无法获取产品时，利用AI为客户自动生成替代品，这一技术改善了商品的填充率，并为客户提供了更好的产品选择。智能路线规划利用天气、交通等信号，动态规划卡车路线，优化卡车装载，避免“空车空运”的现象。
智能仓库管理：现代化解决方案、智能食品加工
此外，Sysco还在仓库中进行机器人拣货，使用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术辅助拣货，提高拣货速度，降低每件货物的分拣成本。使用生成式AI处理大量非结构化数据，可以为仓库提供更具预测性和指示性的路线，提升拣货效率。借此更好地管理供应链中的库存和物流，确保正确的产品及时送达客户手中。
在食品加工过程中，Sysco通过AI操控加工设备，确保食品生成的标准化；通过图像识别对不同品质的食品进行分类，并连同此前提到的客户细分，为每一位客户送出正确产品。
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Sysco的生成式AI战略
Sysco目前在生成式AI战略的实施上仍处于实验和学习阶段，公司正在与大模型供应商进行用例的探讨，建立AI技术栈，并不断调整和优化模型。Tom Peck认为，实时学习和实验是智能化、调整模型和建立信心的方法。
Sysco的自动化战略包括：继续将数据与机器学习嵌入到所有解决方案中；在需要新应用或新功能时，首先使用机器人或机器人流程自动化（RPA）解决问题，或是通过现有Saas工具进行优先配置；只有在现有工具和功能耗尽后，才会继续使用开发新的AI功能。
AI是Sysco自动化战略的重要组成部分，应用与科技能力需要双向驱动，以数据云为决策逻辑的核心，并要在符合网络安全原则和监管合规的前提下发展技术能力。同时，技术研发的资金必须来源于自身，避免业务与科技能力发展的脱节。
挑战1-组织和人才：“今天市场上60%的工作在1940年都是不存在的，所以技术只能推动就业市场的转型，而不是扼杀它。”Sysco认为AI和生成式AI是增强生产力的工具，而不能替代人类。公司需要确保员工接受这项技术，并知道如何使用它。对此，领导层的重视与战略非常重要，这是一家企业进行AI转型的源头。
Peck提到，Sysco没有建立一个所谓的AI团队，而是构建了一个AI框架，确保各个角色的员工都能参与和贡献。“理解岗位的角色至关重要，这些角色的汇聚点是将数据作为产品，并提升Sysco的竞争力”。公司通过培训现有员工，提高他们的AI技能，同时与合作伙伴和供应商合作，利用外部资源和智慧。管理层需要持续投资于现有人才，同时根据需要引入新人才。
挑战2-购买还是构建？Sysco倾向于购买而不是构建AI模型，研究表明，92%的AI应用都可以通过现有工具解决。Sysco也正在评估是否需要为剩余的8%构建定制化解决方案。
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产业互联网企业+AI的三个关键点
展望未来，Sysco将继续在销售、客户服务、供应链和仓库运营中深化生成式AI的应用。Tom Peck总结了对产业互联网公司接入AI的三个建议：
商业价值优先：生成式AI的应用应该首先解决商业问题，而不仅仅是技术驱动。避免大规模投入技术研发，重视与自身业务的应用价值。
鼓励实验：鼓励在安全、合规的环境中进行AI实验和学习，为具体场景配备具体工具。
重视组织和人才管理：确保员工接受并掌握生成式AI技术，鼓励学习和参与。领导者需要了解不同岗位的具体职能，并制定AI赋能战略。
参考资料
1. MIT Sloan Management Review，Preparing Your Organization for a Generative Future
2. Digital Commerce 360，Digital plays a critical role in Sysco’s “recipe for growth”
3.CIO.com,Sysco’s recipe for growth centers on IT
4.Samsara,Managing AI and Tech Innovation: Insights from Sysco's EHSS Leader
5.Sysco Foodie,How Artificial Intelligence and Robotics Are Revolutionizing the Restaurant Industry
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