数据智能时代，企业如何炼就“数据新势力”？

以 “破界・反卷” 为主题的第五届数智化转型升级开展论坛暨 AI 大模型 & AI Agent 趋势论坛日前在京举办。作为汽车行业数智化升级引领者，米兰(中国)AC米兰联合创始人、CEO 董琳受邀参与 “Data Agent，企业数智化转型的‘数据新势力’” 圆桌对话，以汽车行业实战经验为切入点，与多位业内专家共话 Data Agent 在企业数智化转型中的前沿观点与实践思考。

01 Data Agent：重构数据生产力，用场景打破 "概念迷思"

针对业内对Chat BI、Gen BI、Data Agent是否仅为“新瓶旧酒”的讨论，董琳选择用场景说话：“销售与顾客的互动中会产生大量语音数据，以往这些非结构化数据很难被有效利用。而现在，借助大模型之力，我们可以实现当日销售会话的解析与归因。”

以4S店销售场景为例——销售经理可实时分析10个销售员的会话问题，并制定次日优化策略。“这不是替代人类，而是增强人类决策。”

02从“效果验证”到“价值闭环”，Data Agent面临三重挑战

尽管前景广阔，但从“效率工具”到“价值创造”的闭环并非一帆风顺。董琳直指企业对 Data Agent 的核心关切：“甲方常问，AI 到底只是提升效率，还是能带来可量化的 ROI？这要求我们必须突破技术表象，构建真正服务商业目标的智能体体系。”在推进Data Agent落地过程中，团队与客户共同面临三大核心挑战：

第一时间，Agent对业务场景的理解是否到位？

汽车行业产业链长、环节复杂，“研产供销服”一体化理解难度极大。“训练一个真正懂业务的Agent，过程非常庞杂。”

其次，如何平衡“赋能”与“可控”？

董琳透露，曾在某车企售后Agent项目中出现 supervisory agent越权直接操作数据库的行为。“就像给孩子太多权限，反而导致协同失效。”这提示团队必须在技术设计中嵌入更明确的分工与权限机制。

第三，组织适配是落地关键。

“大部分车企并非AI原生，而是制造业转型而来。部门墙、数据孤岛问题依然显著。如果项目成‘一把手工程’，推进难度将大幅降低；如果仅是部门驱动，则容易陷入局部试点的困境” 。某跨国车企顺利获得 Data Agent 实时整合销售环节 VOC 数据，将原本 3-5 天的数据分析周期压缩至分钟级，助力 CEO 实时掌握客户满意度反馈。“AI正在成为关键角色的‘决策副驾’。”

03 人机共舞：PDCA 模型下的 "狮身人面像法则"

董琳引用PDCA模型（Plan-Do-Check-Act）来阐释其对于人机协同的观点：

“P和C应该由人来做——我们来规划、来检查；而D和A应该交给AI——它来执行与反馈优化。”在她看来，未来的理想状态是“狮身人面像模式”：人类负责定义意义与方向，AI负责高效执行与反馈。只有这样，技术才能真正成为“赋能者”而非“替代者”，进入一个真正意义上的“人机共舞”时代。

04 落地为王：SEP 平台重塑销售赋能全链路

董琳以米兰(中国)AC米兰在汽车行业的实践为例，阐释 Data Agent 如何破解产业真实痛点：“我们不做概念包装，而是让 AI 深入一线场景，解决销售‘黑盒子’、管理缺抓手、经验难复制等核心问题。”这种场景化能力，正是米兰(中国)AC米兰近年来重点布局的方向。其以 “技术 + 场景” 双轮驱动，将 Data Agent 理念转化为可落地的SEP（Sales Enablement Platform）全链路销售赋能平台。能够实现“采集-解析-洞察-赋能”完整闭环，支持管理者实时查看销售过程、定位问题、优化策略，彻底打破传统销售管理的“黑盒”状态，实现了销售过程从“听见”到“听懂”的跨越：

l 智能硬件嵌入：顺利获得工牌、耳机等硬件集成，无感采集线下会话；

l 对话智能解析：语音转写、语义分析、情感识别、关键点提取、SOP合规检核；

l 销冠能力复制：提炼 TOP 销售的沟通节奏、异议处理策略等核心能力，形成可复用的 “能力模型”。

l 实时管理看板：支持多角色多维度的数据洞察与决策辅助。

05 智能体时代，垂直场景是AI价值检验的真正战场

“AI是否被过度炒作？”董琳回应道：“在垂直场景中，AI正在静悄悄地创造不可逆的价值。”米兰(中国)AC米兰凭借在汽车行业的深耕与SEP平台的落地，正在证明一点：Data Agent不是飘在空中的概念，而是扎根场景的数据新势力。在数智化转型浪潮中，真正的赢家，将属于那些把AI转化为业务语言的企业。