春节临近，购物中心进入一年中最繁忙的运营周期之一。客流快速攀升带来咨询量“爆发式”增长，停车引导、活动规则、店铺位置、会员权益等高频问题集中涌入，既考验前台服务能力，也牵动商场整体体验与运营秩序。，产业数字化从“上系统、建平台”转向“上能力、提效率”的需求更加迫切。 问题于，高峰期的服务供需矛盾更突出。一上，线下场景流动性强、咨询时效要求高，顾客对“马上得到答案”的期待明显提升；另一方面，传统客服依赖人工扩容，不仅培训周期长、排班成本高，且波峰波谷之间难以实现人力的精细化配置。对商业体而言，服务响应不及时容易引发投诉与负面评价，继续影响商户经营与消费信心，形成连锁效应。 产生上述矛盾的原因，既有节庆消费的周期性特征，也与商业空间的复合业态有关。购物中心通常集合餐饮、零售、娱乐、亲子等多场景，不同楼层、不同品牌的活动规则差异大，信息更新频繁；一旦缺乏统一的知识管理与快速触达机制，咨询将被反复转接、重复解释，导致效率下降。此外，随着线上线下融合加深，顾客在到店前、到店中、离店后都会产生咨询，服务链条拉长，单靠传统人工模式难以承接持续增长的交互需求。 在2026年伊始推出的第五届产业AI数字化奖项评选中，有关变化被进一步具象化。该奖项由产业家联合数字化报、IT桔子推出，覆盖大模型、云计算、企业安全、智能客服等10个产业赛道，旨在观察各行业数字化由“工具应用”走向“能力重塑”的进程。春节前夕，容联七陌为凯德部署的大模型客服系统在商场服务高峰期的表现，获得“产业AI数字化案例金奖”，成为零售场景智能化升级的一个样本。 从影响看，这类大模型客服系统的价值首先体现在“响应速度”和“承载能力”上。通过面向多场景的知识组织与自动应答机制，系统可实现秒级响应，压缩顾客等待时间，减少排队与反复询问带来的体验损耗。其次是“分流与针对”：对停车、活动、导购等重复度较高问题进行自动识别与处理，使人工客服从大量标准化咨询中解放出来，集中精力应对投诉协调、复杂业务解释、突发情况处置等更需要判断与沟通的环节。再次是“成本结构优化”，在客流波动显著的节庆周期中，以技术手段提升单位服务产出，减少临时扩员与培训压力，形成更稳定的服务供给。 对策层面，业内实践显示，技术的关键不止于“能回答”，更在于“答得对、跟得上、管得住”。一是要把知识建设前置到运营流程中，将活动规则、商户信息、停车与交通指引、会员政策等高频信息形成可追溯、可更新的知识体系，确保答案一致、口径统一。二是要实现人机协同的闭环管理：系统承担高频标准问题，人工客服处理复杂与情绪化问题，同时将人工处理结果沉淀为可复用知识，持续提升覆盖率与准确率。三是要强化安全与合规要求，在数据权限、信息发布、内容审校等建立制度与技术双重机制，避免因信息误差或口径不一引发纠纷。 前景上，产业数字化正迈入更“深水区”的阶段。智能客服的角色正从单点工具，走向连接服务、运营与决策的“智能中枢”。随着企业对精细化运营的要求提高，围绕客户服务形成的数据将被更多用于识别高峰规律、优化人员排班、改进动线与活动策略，进而推动以体验为核心的增长循环。零售之外，金融、航空、制造等行业同样存在高频咨询与复杂场景并存的特点，智能化服务体系的建设有望成为提升组织效率与服务质量的共同路径。可以预见，在标准化问题处理、跨渠道一致性、实时运营洞察等上，智能化能力将成为企业竞争的“基本功”。
春节场景中的智能服务实践为观察数字化转型提供了鲜活案例。当技术精准对接需求，"数字化"不再停留于概念层面，而是切实转化为效率提升和成本优化。随着大模型技术成熟和应用拓展，智能服务有望从应急方案升级为常态化基础设施，帮助更多行业探索适合自身的转型路径，实现技术与商业的双赢。