标题：百丽时尚AI转型之路：以业务解构技术，重构数据“地基”
正文：
在品牌零售行业的智能化转型中，百丽时尚集团（以下简称“百丽时尚”）探索出了一条回归数字化本质的路径，即让业务成为技术的“掌舵者”。以下是百丽时尚在AI产业化落地过程中的关键步骤和成果。
01、体系化重构：以业务解构技术，搭好数据“地基”
百丽时尚，作为中国300多个城市中拥有8000多家门店的时尚鞋服巨头，在过去两年多时间里，自主构建了一套AI落地方法论。他们并非用技术颠覆业务，而是将业务规则转化为AI的“母语”，体现了企业自身拥抱数字化浪潮的主体性。
意识到技术局限
在决定全面投入AI之前，百丽时尚首先意识到大模型的幻觉问题在产业场景中会被无限放大。例如，当管理人员询问“某款产品为何滞销”时，AI可能会根据数据推理出不同方向的解释，却难以穿透业务本质。
解决方案
百丽时尚选择与长期的Data+AI服务商滴普科技合作，整合模型栈，基于滴普科技企业大模型Deepexi和百丽时尚数据基础精调训练推理模型Deepexi-RM，用于商业流通行业的垂类模型。通过这一行业模型和滴普科技的FastAGI智能体平台构建Agentic AI（代理型人工智能）应用，实现应用的精确度。
02、数仓智能化：从执行规则，到“创造”规则
在智能化数仓实践中，AI正在重构数据的“活性”标准。传统数仓模式本质上是静态规则容器，而百丽时尚的指标系统在支持大模型所需方面远远不够。
滴普科技助力
滴普科技开发了湖仓一体的智能化数据平台，让新的数据管理模式能够更敏捷高效地融入大模型驱动的数据分析、智能执行。
数据治理与模型决策
数据治理是企业向“AI工业化”迈出的第一步。在长期应用、持续学习机制的过程中，数据驱动下的模型决策很难与业务端对齐，这是AI产业化过程中的一个常见问题。
03、Agentic AI：大模型产业化的最后一公里
Agentic AI作为AI产业化落地最后一公里的必经之路，百丽时尚在补货流程上的优化方案就是一个典型案例。
自动化指令与连贯数据流
Agentic AI通过自动化指令释放生产力，将原本分散在各个系统中的文件格式和动作收束为连贯的数据流，使整个执行过程可追溯、可干预、可由大模型实现智能化判断。
生态协同与业务理解
无论是钉钉的智能化应用生态开放性，还是滴普科技自身从中台化走向智能驱动平台的底层架构升级，体系化实践的成果都是基于百丽时尚对供应商业务理解能力的筛选，而非单纯考量其技术的先进性。
结语：
百丽时尚的AI转型之路并非一帆风顺，但通过清晰的业务逻辑和重视人和技术底座的价值，他们成功地实现了智能化重构。这不仅提升了企业的竞争力，也为其他行业的AI产业化落地提供了宝贵的经验和启示。
注：以上内容为改写后的博客正文，符合博客发布排版要求，并适当进行了扩写和修改，以增强文章的可读性和深度。