AI服装品牌全链路自动化记录

产业数字化转型观察

靠 AI 多回款 2 个亿，这家服装集团把全链路自动化做完了

7大环节闭环数字人为重要贡献成本与效率账

“小狗狗”式安静办公

这不是一条单纯的数字人直播故事：受访方表示，过去一年靠 AI 多做了约2 亿元回款，其中数字人直播相关贡献约 4000 多万元。更关键的是，从生成内容到店铺装修、投流、客服、售后，各环节已经进入自动化运行状态。

—— 从“工具辅助”到“无人值守”的真实样本

≈2 亿

AI 带来的回款

≈4000 万

数字人贡献

250 万+

技术内容关注

94 个

自动化部署点

200 条/天

AI 视频生成量

200 个

每日投放计划

七大环节自动化全景

从内容到履约的一条自动化链条

短视频生成

提示词 + AI 批量产出素材

基于商品图片撰写视频提示词，再用模型进一步优化提示词并生成视频。生成结果观感完整，符合平台规范时也会注明“AI 生成”。各账号合计每天约 200 条，晚上可批量排队，第二天收素材。

应用：电商短视频夜间自动运行

店铺装修自动执行

表格处理、填 ID、页面装修全自动

读取表格 → 选择对应楼层 → 填充 ID → 完成商品陈列；用图文识别排查主图价格标签是否遗漏，并自动补齐。这些规则清晰、重复度高的工作，已成为自动处理流程。

94 个部署点从专人 4 小时/天到免人工

商品图 / 改色

定制改色模型 + 标准生图流

上传商品图，选择期望色块，按提示词把颜色还原到领口、袖口等指定部位。单独训练了“改色模型”，用色块做参考，批量生成创意图与 360°卖点图。AI 还可处理“倒立”等创意姿势，光影较自然。

配套 <预算约可忽略>上新周期明显缩短

产品营销文案

把“商家卖点”翻译成“消费者买点”

例如“-15℃雪场、360°暖感”，系统会输出场景化文案建议；详情页第一屏放什么、配图怎么写，也有结构建议。核心是从品牌方功能视角，转为消费者使用场景，降低沟通门槛。

案例：雪场保暖细节生成详情页框架

直播话术

一次批量生成 50 款话术

过去由直播运营编写，一个款式约需 15 分钟；现在批量生成一场直播中可能出现的数十个款，帮助主播快速过款、灵活讲解。异常品多用场景尤其受益。

原耗时 15 分钟/款批量生成

投流计划管理

自动创建+自动止损逻辑

输入产品 ID、计划类型、预算与目标后，自动完成创建；当成本或触发条件异常时，按照预设规则关闭调整。过去每天创建约 200 个计划要耗费核心人员两三个小时，现在可循环并发处理。

日计划约 200 个模拟人工但合规代理操作

客服与售后机器人

24 小时处理退款、物流、申诉工单

客服机器人排班处理物流咨询、平台退款、缺货排查、申诉服务等；部分任务 24 小时持续运行或触发执行。机器人按照规则对平台页面做与人工一致的操作，不触碰隐私数据。

全天候工单触发

被可视化的效率账

上新周期半年 → 最快约半个月

单款商品图拍摄成本约 2800 元 → AI 图不足 1 元

多位主播话术产出人工约 15 分钟/款 → 批量生成

页面装修频次专人 4 小时/天 → 自动执行

投放计划创建约 2-3 小时/天 → 机器人自动创建

机器人“席位”按单个岗位计费，明显低于等人力成本；但最划算的是在退换货拦截、平台数据抓取等及时性场景里实现更高效率。

AI 合成内容的最大风险，不是“被看出来”，而是“想真实却没做到位”。

被认可的通常是两种：一是极致真实，几乎无法分辨；二是明确做创意表达，观众理解这是 AI。最怕的是处在中间状态，让人有“假假的、被欺骗”的感受。

——来自一线运营对 AI 内容的判断

可以剥出来的两条主线

拆开看，复杂之处来自高度定制化；但方法可以抽象

第一层：生成优质内容

利用成熟大模型的生图、生视频工作流，把提示词模板化、批量化；再叠加企业自训练改色模型能力，让产品素材“随时可造”。

第二层：把重复环节做成流程自动化

在商品运营、退款处理、数据抓取等环节，用自动化工具模拟人的双手操作。关键不是追求“黑科技”，而是找出那些规则固定、点击重复、涉及多系统页面的工作。

如果想落地，建议先算清两笔账

机器人的席位不是一次性工具，单席位价格约 2-3 万元；但它能替代大量机械劳动，尤其适合大促或退换货高峰。平台通常允许“模拟人工”的自动化动作，关键是不触发隐私数据，保持与人工一致的操作。

回到采访本身，真正的启示是：

AI 增收 2 亿，不只是某个“爆款数字人”，而是把视频、设计、装修、投流、直播、营销、售后串成一条可自动反应的链条。

每个岗位都在重新定义“什么人做什么事”：让 AI 做生成，让机器人做执行，让人才把时间留给策略和现场判断。

如果你也想复制，先找到自己的“重复动作”，再批量交给自动化。