رئيس مركز اتخاذ القرارات الرقمية لمجموعة يوانجي للأغذية، دنغ سين بينغ: التركيز على الأعمال الأساسية، أولاً تنفيذ النقاط ذات القيمة الأكبر

اسأل الذكاء الاصطناعي · لماذا يعطي يوانجي الأولوية لتقنيات الذكاء الاصطناعي في الأعمال الأساسية؟

في 25 مارس، عُقدت «مهرجان صناعة المطاعم في الصين 2026» ومعرض HCC العالمي لصناعة المطاعم في دورته الـ35 في مركز هانغتشو الدولي للمعارض والمؤتمرات، بتنظيم مشترك من الاتحاد العالمي لصناعة المطاعم الصينية ومنصة RedCan. ومن بين ذلك، في جلسة المائدة المستديرة ضمن «منتدى تطوير الذكاء الاصطناعي في صناعة المطاعم في الصين 2026»، شارك دينغ شيان بينغ، مدير مركز اتخاذ القرار الرقمي في مجموعة يوانجي للأغذية، خبرته العملية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لدى يوانجي.

△ مدير مركز اتخاذ القرار الرقمي في مجموعة يوانجي للأغذية دينغ شيان بينغ

قال دينغ شيان بينغ إنه مع توسع حجم الشركات، تصبح المشكلات التي تواجهها بحاجة إلى إدارة أدق. فالطريقة السابقة التي كانت تعتمد على التوسع السريع وفتح متاجر الامتياز لاسترداد التكاليف بسرعة وتحقيق الربح لم تعد مناسبة.

حالياً، ما تحتاجه الشركات أكثر هو البحث داخلها، بما في ذلك داخل كل متجر، عن تلك المهام عالية التكرار لكنها غير فعّالة، ومحاولة دمج هذه المهام مع التقنية لحل بعض المشكلات. وإذا أثبتت التجربة ضمن نطاق صغير أنها تعمل بشكل جيد، عندئذٍ يتم التوسع أكثر ضمن نطاق وطني.

وبالاستناد إلى يوانجي للأغذية كمثال، كان التطبيق الأول للذكاء الاصطناعي يتم من خلال تعاون بين المتاجر وبعض الشركات، واستخدم بشكل أساسي في مراقبة الجودة وإدارة المتاجر، بهدف دعم المتاجر عملياً في معالجة بعض القضايا المتعلقة بأمن الغذاء.

كما أنه داخل الشركة، يتم تحديد بعض نقاط عالية التكرار وغير فعّالة لتحسين التكاليف. مثل تحسين تشغيل التوصيل عبر التطبيقات. يحتل التوصيل عبر التطبيقات موقعاً مهماً ضمن الأعمال الإجمالية لدى يوانجي؛ إذ إن استراتيجية جذب العملاء (إنفاق الإعلانات) وكفاءة تشغيل المتاجر تؤثر مباشرة على نتائج التشغيل. ومن خلال إدخال تحليل بالخوارزميات، بدأت يوانجي تدريجياً في أتمتة وتحسين استراتيجيات جذب العملاء لكل متجر. وقال دينغ شيان بينغ: «في هذا السيناريو تم بالفعل ملاحظة النتائج، ويمكن تحسين عائد الاستثمار على جذب العملاء (ROI) بنسبة نحو 15%».

كما أكد دينغ شيان بينغ أن طاقة الشركات ومواردها محدودة، ولا يمكن الدفع بتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل عشوائي «بنشر شبكة». بل يجب «توجيه قدرة الحوسبة إلى قسم الأعمال الأساسية الأكثر قيمة». وبالنسبة لسلاسل المتاجر الكبيرة، فإن المسار الأكثر أماناً وفعالية هو تشغيلها أولاً في سيناريو عالي التكرار وقابل للقياس، والتحقق من النتائج، ثم النظر في توسيعها إلى مراحل أخرى.

المؤلف: هيئة تحرير RedCan