数说故事人工智能科技股份有限公司

文章来源：长江商学院案例研究

朱阳 | 长江商学院运营管理教授

陈瑶 | 上海对外经贸大学工商管理学院教授

王小龙 | 长江商学院案例研究部高级研究员

AI正在成为企业的标准配置，但真正拉开差距的，或许不是“有没有使用AI”，而是AI究竟进入了企业的哪一层。

它可以停留在个人工具层，帮助人们更快地生成内容、处理信息；也可以进入业务流程，参与洞察、营销与销售；更进一步，它还可能成为企业感知市场、形成判断、组织行动和沉淀经验的一部分。

最近，长江商学院将目光投向了这一正在发生的变化。作为领先的原生人工智能（AI Native）科技公司，数说故事被收录为其企业案例，相关案例研究现已正式发布。案例以数说故事十一年来的实践为脉络，系统梳理了公司如何从消费者表达与社交数据出发，将分散的市场信号转化为商业洞察，进而构建垂直大模型与多智能体系统，并走向智能体化企业的探索。

数说故事的实践，为理解AI如何真正进入企业经营提供了一条具有借鉴意义的路径：当企业拥有越来越多数据、越来越多工具和越来越多内容触点时，AI 如何从数据分析工具进入增长现场，并把分散的消费者表达转化为可判断、可行动、可复盘、可复制的增长能力。

普遍商业问题与企业样本登场

企业界普遍面对一个共同难题：市场信号越来越密集，经营判断反而越来越困难。

消费者在社交平台、内容社区、短视频、直播间、电商评论、问答平台和搜索结果中持续表达需求、抱怨、推荐和比较。品牌团队可以看到大量声量数据、舆情数据、投放数据和成交数据，却仍然会在三个关键问题上反复摇摆：

生成式人工智能进一步放大了这一难题。过去，品牌主要关注消费者如何在社交平台上讨论自己；现在，品牌还需要关注 AI 如何理解、归纳、引用和推荐自己。当用户通过智能问答、AI 搜索和推荐系统形成判断时，品牌的可见性、可信度和被推荐概率，开始受到数据语料、内容表达、知识结构和模型理解方式的影响。企业增长的入口由“人看见品牌”扩展为“系统理解品牌”。

这使营销科技公司的价值边界发生变化。客户对数据供应商的需求，正在从“给我报告”转向“帮我判断问题”，从“解释市场”转向“推动增长”，从“项目交付”转向“持续学习”。企业需要的不再只是单点工具，而是能够把市场信号、消费者语言、品牌语境、营销动作、销售转化和复盘优化连接起来的经营系统。

企业关键选择与能力重构过程

选择社交数据作为战略原点：把消费者语言变成企业可用的市场原料

这一动作改变了供给方式。传统研究项目往往依靠问卷、访谈和专家经验形成判断；数说故事公司则把公开消费者表达持续接入数据底座，使市场信号从一次性输入变为持续生成的经营原料。它由此积累了品牌、品类、竞品、内容、口碑和人群标签，也在服务客户过程中形成行业知识和场景理解。

这种能力对客户的价值在于更早发现变化。销售结果往往是需求和心智形成之后的结果，社交内容则更接近消费者即时表达。品牌可以通过这些表达发现新场景、新痛点、新卖点和新风险。对于数说故事公司自身而言，这一原点也为后续 SocialGPT 社交商业大模型、行业技能库和 AI 智能体奠定数据和语义基础。

从数据能力升级为垂直认知能力：让模型理解品牌和消费者语境

第二项关键选择，是把多年积累的消费者表达、行业经验和业务知识转化为垂直人工智能能力。通用大语言模型可以生成文本、回答问题和完成通用推理，企业增长场景还需要理解品类、品牌、消费者语言和营销链路。招股说明书将 SocialGPT 社交商业大模型定义为 EnlightAI 的认知核心，强调其通过社交领域数据预训练和商业指令微调进行开发，把企业级大模型的上下文理解、多模态理解、推理和生成能力，与企业商业增长场景中的专业化结合起来。

公司于 2023 年完成 SocialGPT 的初步预训练，并持续通过强化学习和人工监督微调提升其在商业任务中的准确性、稳定性和可解释性。这说明数说故事公司的人工智能路径，重点在于把场景知识嵌入模型能力。公司还进一步提到，SocialGPT 之后发展出 SocialGPT-R1 推理增强版本，并结合 AI 智能体，在人群洞察、品牌营销、种草选题、关键意见领袖筛选、营销内容生成和选品等场景中形成能力，覆盖洞察、营销和销售链路。

这一能力重构改变了客户使用数据的方式。过去，业务人员需要提出数据需求，分析人员提取数据并形成报告。垂直模型和自然语言查询能力出现后，业务用户可以用更接近日常经营的问题获取洞察。数说雷达由 SocialGPT 驱动，具备自然语言查询功能，使业务用户能够以浅白语言提出分析问题，并获得 AI 生成的洞察结果。这降低了数据分析和业务应用之间的转换成本。

其机制价值体现在两个方面：

推进社交洞察到销售转化：把洞察放进客户增长结果链路

第三项关键选择，是从数据产品和洞察工具向端到端解决方案延伸。招股说明书显示，数说故事公司的营收来自企业增长人工智能应用产品、企业增长人工智能解决方案及其他。2023 年、2024 年、2025 年，企业增长人工智能解决方案收入分别为 1.176 亿元、1.761 亿元、3.901 亿元，占总营收比例由 50.1%提升至 77.5%；截至 2026 年 3 月 31 日止三个月，该类收入为 5622.5 万元，占比 70.6%。这组数据说明，企业增长人工智能解决方案正在成为公司主要收入的来源之一。

解决方案占比提升，背后对应客户需求变化。客户购买数据和工具，最终关注增长动作是否发生、销售转化是否提升、经验是否能复用。数说故事公司提出“社交洞察到销售转化”，把洞察、内容、营销、销售和复盘连接起来：

招股说明书对解决方案的描述进一步支撑这一逻辑。公司解决方案通过定制化部署建立统一数据底座，整合相关行业技能，并基于每个客户业务目标编排智能体工作流程；AI 智能体在关键商业场景中执行从洞察到营销及销售的任务，形成连续循环。这使数说故事公司的价值从“解释市场”延伸到“组织行动”。

这一动作的机制变化在于价值链延伸。数据产品通常通过订阅收费，解决方案则围绕客户商业目标和执行需求定价，结合 AI 智能体、增长策略制定与执行，以及外部营销和技术服务成本。这让公司更深地进入客户经营现场，也带来新的管理难度：

走向智能体化企业：把 AI 组织进企业经营上下文和工作流

• EntVerse 用于沉淀企业经营上下文;

• Navi 用于帮助人基于这些事实行动;

• EnlightAI 用于承载智能体、技能和工具协同工作的运行底座。

这一路径针对的是企业内部复制难题。数说故事公司在多年发展中积累了 AI 洞察、生成式搜索优化、智能情报中心、AI 智能体、AI 赋能关键意见消费者运营、增长、社交洞察到销售转化解决方案等能力。客户听到能力清单时，仍需要回答自己的经营问题：

• 品牌增长为什么变慢?

• 消费者心智发生了什么?

• AI 搜索时代品牌如何被理解，内容、达人和投放如何影响销售?

• 概念验证如何设计，效果如何验证?

数说故事公司将这些问题放在其“市场进入与销售推进”流程中展开，指出关键在于帮助客户定义问题，并把分散能力组织成方案资产库。

在这一体系中:

1. 企业经营上下文系统 EntVerse 把产品、方案、案例、客户反馈、适用行业、典型场景、概念验证设计、交付边界和负责人结构化为方案资产；

2. 经营导航助手 Navi 把这些资产转化为销售和售前能够使用的客户问题卡、诊断问题清单、推荐方案、案例证据和边界提示；

3. 多智能体系统 EnlightAI 调度客户资料整理、行业趋势分析、竞品研究、销售材料生成、常见问题、演示脚本、概念验证设计、会议纪要和客户反馈抽取等智能体，形成从拜访前准备、客户沟通、会后复盘到方案迭代的工作流。

这一能力重构的管理意义在于，优秀销售、售前专家和交付专家的经验开始被组织化沉淀。每一次客户沟通产生的异议、预算信号、方案反馈和下一步动作，都可以回写企业上下文，推动方案目录继续迭代。对外，它提高客户问题定义和解决方案组织能力；对内，它把 AI 应用从个人效率工具推进到企业级业务执行系统。

从底层系统走向业务现场：以专业智能体支撑品牌增长方法论

智能体化企业需要落到具体业务场景。数说故事公司围绕品牌策略、营销执行和零售增长构建了一系列专业智能体。例如：

品牌策略智能体 Corix 面向品牌策略和内容创意，帮助品牌从策略制定、趋势识别、营销活动构想到效果复盘形成链条；

营销执行智能体 AIMI 围绕热点追踪、小红书种草、关键意见消费者和关键意见领袖协作、内容生成与投放执行展开；

零售增长智能体 Rex 面向智慧零售与线下经营，关注选品、门店选址、渠道运营和销售增长。

AI 的商业价值取决于它进入哪一层

这一能力构建路径在实践中取得了一定进展。收入规模、解决方案收入占比、大客户数量、单客户收入和解决方案合作数量均有所提升；当然边界同样清晰：毛利率变化、定制化交付成本、经营现金流、数据合规、模型准确性、通用模型竞争和智能体化组织的内部落地，都需要继续观察。

对企业家学员而言，本案例最重要的启发在于，AI 的商业价值取决于它进入哪一层：

案例专属普适框架

“从市场信号到智能增长系统”的五步判断框架