文章核心观点 - 品牌零售行业智能化转型存在业务与技术错位问题，百丽时尚探索出以业务解构技术的数字化路径，为AI产业化落地提供标杆案例，强调智能化重构需业务逻辑、人和技术底座结合，未来Agentic AI有望主导大模型ToB应用形态 [2][5][24] 体系化重构 - 百丽时尚与滴普科技共同探索构建AI落地方法论，将业务规则转化为AI“母语”，以解决大模型在产业场景中的幻觉问题 [7][8][12] - AI产业化落地存在数据治理和模型决策与业务端对齐两个关键痛点，百丽时尚通过设计标注体系、平衡数据质量与模型效果等方式应对 [13] - 构建业务思维链是AI实现决策落地的关键突破口，百丽时尚通过优化数仓管理机制、沉淀企业知识平台、开发人机协同的AI Agent等初步建立智能决策体系 [14] 数仓智能化 - 传统数仓模式无法满足大模型需求，滴普科技开发湖仓一体的智能化数据平台，百丽时尚基于指标平台生成业务上下文实现智能数仓 [16][17] - 智能化数仓让AI“创造规则”，打破业务动作和数据反馈的割裂性，实现从需求响应式分析到操作引导式决策的转变 [18][19] - 百丽时尚重新思考中台化场景，训练决策类和执行类AI，打散传统数字化流程，实现中后台能力灵活复用，决策类AI遏制AI幻觉漂移，对其他行业有参考性 [20] Agentic AI - Agentic AI是AI产业化落地最后一公里的必经之路，百丽时尚在补货流程上应用Agentic AI提高实时效率，其优势是释放生产力、收束数据流、实现智能化判断 [22] - 百丽时尚通过Agentic AI将操作痕迹转化为数字化轨迹，为模型训练提供数据养分，提升传统与数字化组织管理协同效率 [23] - 智能化重构需重视业务逻辑、人和技术底座价值，未来Agentic AI有望主导大模型ToB应用形态，企业应考虑IT基础建设、行业Know - how工程化能力、技术合作伙伴选择三点差异化壁垒 [24]