研究表明，大多数企业在初期引入AI时，会因为盲目追逐“最新算法”而忽视真正的业务需求，导致投资回报低下甚至失败。反而是那些善于发现运营瓶颈、流程瓶颈、数据治理短板的组织，能把AI转化为提升效率、创造价值的动力。痛点并不等同于问题清单的罗列，而是对现有价值流的深刻理解：用户在使用产品时遇到的痛点、员工在工作中耗费的时间与重复性劳动、不同系统之间信息壁垒造成的沟通成本。

WAIC嘉宾普遍认为，痛点挖掘的关键在于把“问题是啥、影响有多大、解决后能带来多少改变量”这三件事拆清楚，才能在技术方案设计阶段取得先机。由此产生的需求清单，往往不是一个孤立功能的堆叠，而是一组可组合、可扩展的能力模块。把痛点化成需求，才能让技术演进从“单点应用”走向“端到端能力”。

小标题二：场景化才是落地钥匙在现场的案例分享中，场景化被提到频率最高。嘉宾们讲述了不同领域内的具体场景：零售中的智能补货与个性化推荐、制造中的质检与预测性维护、金融中的欺诈监控与合规审查、医疗中的辅助诊断与患者数据治理。场景化不是把AI塞进产品的功能栏，而是围绕核心流程设计一个闭环。

一个成功的AI应用，往往需要把数据预处理、模型训练、决策执行、结果反馈等环节串联起来，形成可监控、可调优的全链路。对于企业而言，场景化还有一个重要含义：它帮助跨职能团队形成共识，避免部门间“各自为政”的碎片化。WAIC的讨论也指出，场景化的实现需要标准化的数据接口、清晰的治理框架，以及对外部API的稳健管理。

只有在场景清晰、数据可用、治理到位的前提下，AI才能真正带来效率提升和业务增值。小标题三：痛点挖掘成技术的具体路径从发现痛点到落地执行，企业需要一套清晰、可执行的方法论。第一步是观测与访谈：走进业务现场，聆听一线人员的痛点与困惑，记录现状与需求背后的原因。

第二步是数据评估与治理：确认数据的可用性、质量、权限和隐私合规风险，建立数据字典和元数据治理机制，确保后续模型训练有可靠的数据基础。第三步是需求分解与能力画像：把痛点拆解成可实现的功能模块，搭建一个能力矩阵，明确哪些模块可以先行落地、哪些需要后续迭代。

第四步是快速原型与迭代：以最小可行方案（MVP）快速验证价值，结合业务指标与用户反馈持续迭代。第五步是评估与落地：建立量化评估体系，设定ROI、KPIs、用户体验指标等，确保每个阶段的产出都可追踪、可优化。与此模型的解释性、鲁棒性、可重复性与安全性需贯穿始终，避免“黑盒”带来的风险与不确定性。

小标题四：贰佰信息网的实践与未来展望贰佰信息网在WAIC现场分享了自己的痛点驱动型AI能力建设路径：建立痛点发现与需求对接的平台，推动跨行业知识图谱建设，推进数据治理与风控机制落地，打造可复用的AI能力库，并提供落地执行力与咨询服务。通过对接企业场景，贰佰信息网帮助客户从“痛点-需求-能力”闭环中提取价值，实现库存优化、生产质控、风控策略等多领域的显著收益。

案例显示，基于痛点驱动的AI方案并非仅仅提升单个环节的效率，而是通过全链路的协同，减少孤岛化问题，提升端到端的业务敏捷性。展望未来，贰佰信息网将继续推动模型标准化、开放化平台建设，以及行业专用模型的落地推广。边缘计算、隐私保护与合规自检将成为新阶段的重点投入方向，旨在让AI应用在更广泛的场景中安全、可控、可持续发展。

若企业愿意与贰佰信息网对接，双方将共同探索以痛点驱动的技术落地路径，推动数字化转型进入一个更高效、透明、可评估的阶段。