出品｜虎嗅智庫
訪談｜冀玉潔
撰寫｜冀玉潔、楊俊
忙碌的工作日早晨，你是不是已經習慣在家附近街角轉彎處的肯德基點上一份熱騰騰的早餐，一份帕尼尼，配上一杯溫熱的豆漿，一口下肚，冰冷的胃能夠瞬間被安慰到。
而到了周四，" 瘋狂星期四 " 如約而至。走進肯德基，9.9 九塊的黃金雞塊，19.9 十五塊熱辣香骨雞爆檸茶套餐，都是打工人一周辛勞結束前的小小犒賞，甚至 " 瘋四 " 已經成爲了一種文化現象。
要知道，每年有數以億計的消費者跟你有一樣的習慣，每個周四都有幾百萬年輕人在 ""V 我 50"。
肯德基的背後是中國最大的餐飲公司——百勝中國。當下，百勝中國運營着肯德基、必勝客、小肥羊等餐飲品牌，同時與 Lavazza 合作，在中國探索和發展 Lavazza 咖啡概念，每年服務 20 億人次，去年的瘋狂星期四當日訂單近 1000 萬，會員人數近 5 億。
數字化和 AI 是如何幫助百勝中國服務好如此規模的消費者并不斷創造潮流的？帶着這份好奇，10 月份我們和百勝中國 CTO 張雷聊了聊。
見面後，作爲爲數不多的女性 CTO，張雷所展現出的對行業洞見和對技術的熱忱很快就感染了我。在百勝工作了幾十年的她，幾乎完整地經曆了 "Yum Brands 中國事業部 " 到 " 百勝中國 " 的過程。既有本土情懷又有國際視野，這讓張雷帶領着百勝中國總是可以在技術上 " 搶占先機 "，并在行業浮沉中不斷前行。
根據百勝中國最新發布的 2024 年第三季度财報，截至 9 月底，百勝中國門店總數達到 15,861 家，其中肯德基門店數達 11,283 家，必勝客 3,606 家；同時，百勝中國收獲曆史最高季度收入，總收入同比增長 5% 至 30.7 億美元。
當下，數字化及 AI 應用正在成爲保障百勝中國業績持續增長，模式不斷創新的重要推力。
從跨國公司的區域分部，到成爲全球範圍内成長最快、貢獻最大的獨立闆塊，分拆後的百勝中國，一早就意識到中國市場的獨特性，在産品，服務，流程，基礎設施方面不斷進行本土化的深化洞察與實踐。
将數字化作爲業務的基礎設施，并在十幾年前就開始了對數字化體系的自主構建，這一點尤爲難得。
面對時刻變化的中國市場和消費者習慣，隻有擁有數據的自主權，才能更快的洞悉消費，及時響應。
大約在 2010 年，百勝中國把數據倉庫遷移到國内，這成爲百勝中國真正自主化做數字化的關鍵一步。張雷坦言，如果沒有這一步，後續的各種 AI 的創新都不可能實現。
" 對于任何一個餐飲企業來說，數字化的核心就是提升‘獲客’與‘履約’兩大能力。" 張雷曾表示。
在 " 獲客 " 上，從周二會員日到 " 瘋狂星期四 "，百勝中國一直選擇圍繞提升用戶體驗，不斷引領潮流。而在 " 履約 " 端，過去幾年，百勝中國已經完成從農田到餐桌再到消費者的兩個端到端數字化的建設，是爲數不多可以全流程履約的餐飲企業之一。
用張雷的話說，在百勝中國，數字化已經是完成時，以 AI 技術爲代表的 " 數智化 " 則是進行時。
然而放眼整個餐飲零售行業，當下 AI 的應用實踐并不廣泛。甚至很多企業的數字化實踐都還在早期階段。
這也很容易理解。面對日益激烈的競争環境，大多數餐飲企業維持日常經營尚且艱難，妄論再有餘力投入數字化、AI 建設。
作爲行業領頭羊的百勝中國，卻選擇了 " 難走但正确的路 "，從決策式 AI 到如今大火的生成式 AI，百勝中國不斷摸索 AI 在餐飲領域可能的應用場景，以提升效能。
" 客戶服務 " 是餐飲行業最常使用 AI 的一個場景。随着市場營銷活動和銷量的不斷提升，AI 輔助可以有效地幫助客服人員減負，快速形成從點餐，履約到餐後數據反饋的完整閉環。
張雷表示，目前，AI 客服每天能夠爲百勝中國處理超過 15 萬次消費者溝通，問題解決率高達 90%；在輔助人工方面，AI 客服能夠快速歸納、總結消費者訴求，輔助客服更快速、更精準地回複，整體效率提高 10%。
在客戶服務之外，決策式 AI 在品牌提升門店運營效率方面也取得了明顯成效。目前，百勝中國自主研發的 " 營運大腦 "，" 口袋經理 "" 智能廚房 " 等多個 AI 支持的應用已經在門店普遍使用，從自動排班、銷量預測到員工培訓，不斷輔助員工提效。
當然，所有對餐廳員工生産力的釋放，都是爲了能夠讓他們能夠更好地服務顧客。
而在 Gen-AI 時代，關于智慧餐廳，張雷有了更多的想象。關于餐廳運營的智能體（Agent）、Copilot（餐廳 AI 自動輔助運營）的實踐都已在進行中。
前段時間，她帶隊來北京實地參訪了蘿蔔快跑，很受啓發。如何做 AI 原生的點餐體驗？餐廳是不是也有機會實現 Auto-copilot（AI 自動輔助運營）？這些新的想法讓張雷十分興奮。
盡管目前 AI 已經在餐飲行業拓展了多個應用場景，但張雷表示，大規模的 AI 應用對中小餐飲企業而言仍然成本相對較高，不過，對于大型連鎖餐飲企業而言，AI 在員工培訓、消費者服務，提高銷售預估準确性等場景下潛力非常大。
從自動駕駛到具身智能，張雷向我展現出對科技、創新的高度熱情。以下是虎嗅智庫與她對話摘要，我們如實呈現。希望她的思考與實踐，能夠對同業有所啓發。
從客戶服務開始做 AI 應用
百勝中國的數字化建設起點是什麽？
張雷：Yum Brands 成立于美國，1987 年把第一家肯德基帶入了中國。百勝中國最早是 Yum Brands 的中國分公司，随着其逐漸成爲 Yum Brands 全球範圍内貢獻最大的獨立闆塊後，話語權越來越高，包括油條、粥等很多本土特色的産品都是我們主導研發并推廣的，這在當時的外資中國分部中非常罕見。
随着中國業務的不斷發展，我們也擁有了獨立的數字化系統權限。2010 年左右，百勝中國把數據倉庫遷移回中國，這是百勝中國真正自主化做數字化的關鍵一步。
如果沒有這一步，數據我們自己不掌握，後續端到端數字化建設、AI 創新這些都不可能實現。
AI 對餐飲行業的賦能主要集中在哪些方面？
張雷：我覺得當下的 AI 應用場景越來越清晰。
在餐飲行業，AI 應用的機會還是很大的。分爲兩個方面，一是協助員工做好客戶服務，二給員工減負賦能。
在客戶服務上，因爲現在越來越多的客戶習慣在線上下單，哪怕是堂食，很多顧客也是線上點餐。這種情況下，保證線上下客戶服務體驗的一緻性很重要。
因爲餐飲最終還是服務業，所以我們也選擇 " 客戶服務 " 作爲 AI 探索的第一個場景。
舉個例子，當我們要推一些 IP 的聯名活動時，過去，活動手冊的規則需要客服人員一條條熟背下來。現在借助 AI，消費者問什麽，AI 就能輔助客服人員列出需要的信息甚至是直接回答。當然，也需要對 AI 做一些工程化的設置，避免它一本正經地胡說八道。
外賣也是客戶服務的一個重要場景。當顧客點餐後，有時餐品未能及時送達就會産生客訴。這時，顧客的投訴需要後台客服給予及時安撫，而現在的 AI 能夠理解人，可以給出合适的應答，在輔助客服的同時也可以更好地爲顧客提供情緒價值。
此外，AI 對收集客戶反饋的提效也很明顯。基本上午的活動，一兩個小時以後就可以把消費者在各個官方渠道的反饋報告同步品牌。同時，也把口味、外觀、服務等數據标簽打好了。當問題被明确後，下一步需要哪個部門來做跟進、調整也都一目了然。
目前，借助 AI，我們在客戶服務方面已經形成從消費者點餐，履約送餐再到餐後反饋的端到端的完整閉環。
我們希望可以第一時間聽到消費者的聲音，并且盡可能覆蓋更廣泛的群體。從這一點上講，AI 對于我們的消費者體驗優化的及時反饋，是非常重要的。
借助 AI 充分釋放生産力
剛剛聊了客戶服務場景下的 AI 應用，在員工賦能上，有哪些 AI 應用？
張雷：餐飲、零售行業最重要的一定是銷售預測是否準确。相比于常規活動，要做到 LTO（limited time offer 限時供應産品）這種緊急活動的準确預測就更難。
肯德基以直營門店爲主，所以在數據采集上具有優勢，通過數據分析，可以不斷調整預測模式。例如，之前周二會員日是數據峰值，2018 年我們開始做瘋狂星期四後，峰值就變成周四，當業務模式發生變化後，銷售預測的模式也不太一樣。
從決策式 AI 開始，我們就不斷在調優預估模型，準确率也持續在提升。目前 LTO 整體預測準确率已
已經有了顯著提升，常規品的預測準确率更高。
對餐廳來說，備貨尤其是 LTO 的備貨是另一大難題。目前，我們通過 AI 的協助，根據 LTO 的數字，基本可以計算出理論庫存，系統會在快要斷貨時自動訂補貨，這樣就在餐廳盤點上，大大爲員工減負了。
當餐廳經理不用忙于排班、盤點、訂補貨，他們就可以有更多的精力更好地爲消費者服務。因爲餐飲還是以服務爲中心，所有對餐廳這些員工的生産力的釋放，都是爲了能夠讓餐廳經理能更好地服務顧客。
另外，對餐飲行業，尤其是連鎖餐飲來說，門店的産品和服務的标準化是一個很大的挑戰。在标準化的過程中一定會存在對人的培訓。AI 就是員工培訓一個非常有效的手段。
以前我們的模式是新人到店後，學習培訓手冊，然後上手做，但訓練和真正上手做還是兩回事，比如 " 給雞裹粉 " 這件事。肯德基的原味雞之所以好吃，裹粉是非常重要的一步。但怎麽能裹得好，一定是師傅帶徒弟告訴你，颠的時候怎麽颠，手上的力道多大，這些不是訓練手冊可以告訴你的。
我認爲一個好的培訓機制下，當新人剛上手做一件事時，最好是可以模仿或請教經驗更豐富的師傅的。
那 AI 可不可以扮演這個角色呢？我覺得可以。
在 GenAI 出現之前，視覺識别是效果最好的。而現在 AI 理解能力更強。當你問 AI，這個東西應該怎麽做？ 它會一步一步地告訴你，也可能先告訴你第一步，等你第一步做完，再給你看第二步，直到完成所有步驟。
未來，我認爲在員工培訓這件事上，AI 智能輔助是有可能實現的，我們也在計劃建立一套培訓的 AI 智能輔助系統。
在門店管理及運營上，" 運營大腦 " 和 " 口袋經理 " 目前能夠做到哪些事情，Gen AI 還能如何更智能化輔助餐廳經營？
張雷：餐廳經理一定會關心營業額。以前我們基于 NLP（自然語言處理）開發過一版營運大腦用于幫助餐廳經理分析門店運營情況，當營運有問題的時候，營運大腦可以幫助他們進行簡單的歸因。
随着系統的不斷叠代，目前這個版本的營運大腦更智能化，當銷量有問題時，它可以把歸因的顆粒度進一步縮小至渠道，人力等細分因素。
未來我希望，AI 可以更加智能地輔助餐廳，比如提醒餐廳，什麽時間點，重點關注什麽事，甚至也可以利用智能體來做一些動作。
當業務不斷複雜化時，我們需要把運營變得簡單化。讓很多事務性的決策由後端完成，從而幫助前端餐廳經理把重點放在顧客服務上。
數字化團隊和業務團隊是如何協同的？
張雷：百勝中國很早就提出，做技術的人，必須要懂業務。我們的技術和業務團隊幾乎是天天在一起的。
以 " 智能商圈 " 爲例，對于門店所處商圈的劃定，我們不是按照地圖統一劃分。而是系統給出推薦，營運經理再去實地調研，兩者結合來定。
IT 團隊看到的是數據，營運團隊看到的是實際情況，隻有兩邊匹配以後，才能不斷地調整算法。
同時這也能讓營運團隊清晰感知到這些信息是有用的，後續在收集信息也能更主動及時地返回給 IT 團隊。
22 年下半年，我們開始做智能商圈後，消費者明顯感知到我們的訂餐交付時間變短了。
目前來看，智慧商圈對業務實現了比較直接有效的輔助。但這個好的結果一定是技術、市場、産品，營運等團隊，大家合力才實現的。
Auto-copilot（AI 自動輔助運營）餐廳中也需要人來服務
剛剛講了很多已經實現的 AI 功能，還有哪些是正在嘗試，還未實現的 AI 功能？
張雷：我的下一個目标是想實現 AI 原生的點餐體驗。AI 原生意味着，它不僅能理解你的意圖，還能夠做決策，然後執行。
目前，當消費者線上點餐時，還需要先選店，選送貨地址，然後進入小程序，顧客還要從菜單裏挑出自己想要的餐，選咖啡，還需要點是否加冰，加糖，要做很多動作。
而在線下點餐時，顧客走進一家餐廳，隻需要跟點餐員簡單溝通，他就能滿足你的需求。我希望下一步，顧客跟服務員怎麽說的，就怎麽跟 APP 說，也能達到一樣的結果，不用再做這麽多動作，這是我所期待的 AI 原生點餐體驗。
你想象中的未來智慧餐廳是什麽樣子的？
張雷：在回答這個問題前，我想先聊下我個人過去的兩段客服經曆。在應用 AI 前，我有去我們分中心體驗客服角色，但是發現看起來簡單的客服工作實際操作起來并不容易，尤其是面臨客訴問題時，新手很容易犯錯。
我們的 AI 客服上線後，我又去西安做了一次客服，這一次就安心很多。當遇到客訴時，AI 會及時給我答案提示，我隻要再次核實确認一下，轉述給客戶就可以。
回到我理想中的餐廳這個問題，我覺得應該是即使沒有經過任何訓練的管理者，走進任何一家餐廳，也能做好服務。他可以上線就能做客服，到店就能做餐廳經理，而不是需要很多訓練後才能上手這些工作。
同時，在這個理想餐廳中，大多數時候，餐廳可以在 AI 的輔助下自動運營。前廳做服務的人正常服務，後台系統自動運營，但當出現客訴或突發狀況時，資深管理營運人員再介入處理，處理完畢後，門店又能恢複自動運營。
餐廳的經營需要柔性，因此人的作用無法取代，好的 AI 或自動化可以輔助人，卻永遠無法代替人。
