2026年2月，埃森哲的一纸内部通知在咨询圈激起千层浪：副总监及以上的管理层，AI工具的采用情况将直接与晋升挂钩——不达标者，无缘升职。

这只是一个缩影。从麦肯锡2.5万个AI智能体与4万名顾问协同工作，到德勤澳洲分部宣称“传统工时计费模式已不适应时代”，全球咨询业正站在一个百年未有的分水岭上。

AI正在颠覆这个行业赖以生存的根基——基于劳动杠杆和工时计费的商业模式。行业必须从“经验驱动”转向“数据智能驱动”，从“交付报告”转向“为结果负责”。

而在中国，一家名为久谦咨询的公司，正在用另一种方式回应这场变革：不是焦虑，不是观望，而是进化。

AI时代，咨询行业变革的探路人

过去，咨询公司的价值在于“把人堆上去”——合伙人卖单，经理盯进度，初级顾问花80%的时间搜集数据、整理图表、调整PPT格式，最后交付一份动辄上百页的精美报告。这份报告的价格，本质上就是团队投入的工时乘以顾问的小时费率。

但今天，环境已经截然不同。

一方面，企业对决策速度的要求呈指数级提升。过去一年做一次大调研就能应对市场，现在需要周度跟踪竞品动态、月度分析用户行为、季度调整战略方向。传统咨询公司动辄3到6个月的交付周期、百万级的项目报价，早已跟不上节奏。

另一方面，信息差正在被数据洪流抹平。电商平台、社交媒体、线下门店、企业内部系统……每天产生的数据量是十年前的成百上千倍，但企业自己很难将这些分散、异构的数据整合为可落地的商业洞察。

咨询行业走到了十字路口：是继续做“人工密集型”的高端定制，服务少数能承担高昂费用的头部客户？还是把积累了几十年的专业能力“产品化”，服务更广泛的企业？

2009年，一群前麦肯锡顾问在北京创立久谦咨询。凭借专业的方法论和对中国市场的深刻理解，它为跨国零售企业、头部消费品牌、医药科技公司、互联网企业和投资机构提供战略咨询、商业尽调与模块化调研服务。17年来，久谦组建了400人的专业顾问团队，累计执行超过5000个研究项目，搭建了自有专家网络，沉淀了30多万篇原创纪要。

但和大多数咨询公司不同，久谦从一开始就埋下了技术的种子。

2014年，当大多数同行还在依赖Excel和PPT时，久谦成立了专门的大数据团队，自建合规化数据采集能力和运营商数据分析体系，逐步建立起覆盖主流电商、社媒、权威资讯、研报等核心数据的线上数据库。2021年，当行业还在专注于线上数据的获取时，久谦已经意识到单一的线上视角不足以还原商业全貌，于是又搭建了独家的线下零售数据库，实现了线上线下数据的全量覆盖。2023年，“百模大战”最火热的时候，久谦没有跟风做通用大模型，而是将十余年的咨询经验、近十年的数据积累与大模型技术深度融合，推出了全域商业大数据AI研究平台——久谦中台。

十几年的咨询经验，怎么变成一个可复用的产品？

久谦的答案是搭建一个“数智化商业咨询大脑”：

数据层：构建了覆盖250亿字中文知识库、700+细分赛道、50万+品牌信息、600万+门店运营数据的全域数据资产，整合了国内外主流电商、社媒内容、小程序、资讯、研报、财报、政策、公告、专利、论文等海量结构化与非结构化数据，通过系统化的数据清洗、对齐与口径归一，这些原本分散、异构的数据被串联成一张可追溯、可交叉验证的商业情报与分析网络。

AI推理层：不是简单地在通用多模态大模型上加一层数据接口，而是将久谦15年沉淀的咨询方法论、分析框架和行业知识，与垂直领域精调的大模型深度融合，让AI具备专业顾问的高阶分析决策能力。

应用层：打造了行业智能研究、用户智能研究、AI深度访谈、电商数据分析、线下零售数据分析五大核心能力矩阵，全方位赋能消费品企业、互联网科技、咨询机构以及投资机构等不同类型的客户，提供从战略到执行的全链路商业决策支持。

用户拿到的不是“一堆待解读的数字”，而是“带完整逻辑链、可溯源、可落地的商业分析结论”。

然而，久谦中台不止是一个AI智能研究工具，它正在探索一条咨询行业从未走过的新路：AI RaaS（Result as a Service，结果即服务）。

为什么是“RaaS”而不是“AI工具”？

传统数据工具：给企业数据，企业需要自己分析，能不能得出结论全凭员工的能力

传统咨询服务：给客户报告，按工时收费，报告能不能落地产生价值不做保证

AI RaaS：给企业结果，告诉企业“基于什么数据、用了什么方法、得出什么判断”，并且对结果的质量负责

2026年，RaaS已经成为企业服务领域最热门的商业模式。从OpenAI董事会主席Brett Taylor 创立的AI客服企业Sierra，到国内的百融云创、蚂蚁数科，都在纷纷转向“为结果付费”的模式。但在咨询行业，久谦或将是率先将RaaS模式引入商业研究领域的先行者之一。

久谦中台构建了“数据→洞察→决策”的全方位能力闭环。它能做的，远不止是生成一份报告：

行业智能研究

主要功能

智能深度研究：输入商业问题自动生成结构化专业报告，支持多轮追问下钻

全栈分析指令：内置200+咨询级分析框架，覆盖基础整理到战略设计全流程

可信决策支撑：所有结论标注原始来源，支持原文逐字稿核验

全球数据覆盖：多语种检索与跨语种分析，把握全球市场动态

核心应用场景

投研分析决策：赛道研判、标的评估、投后管理、报告自动生成

咨询服务提效：项目前期研究、关键信息整理、量化分析建模

品牌经营增长：市场趋势洞察、产研创新、竞品追踪、战略规划、全球化布局支撑

原料供需研判：下游需求评估、市场竞争分析、定价策略、供应链全局追踪

产业决策：招商引资、专项课题研究、产业链图谱绘制、政策效果评估

用户智能研究

主要功能

多模态语料分析：深度解析社媒原帖/电商评论，识别情感、观点与需求

智能分析能力：7大高频分析框架、45+细分业务分析框架

全链路用户洞察：从消费动机到购买行为的完整旅程拆解

智能样本库：百万级真实消费者语料，支持多维标签筛选与拟真问答

核心应用场景

消费洞察：用户需求挖掘、痛点识别、情感共鸣点分析

产品创新：新品概念测试、功能设计优化、定价策略验证

品牌营销：内容创意策划、KOL/代言联名评估、营销效果量化、声量追踪

品牌定位：品牌原型分析、用户联想、IP资产分析

竞品分析：用户口碑对比、竞品策略拆解、差异化定位

AI深度访谈

主要功能

智能提纲生成：自动生成适配不同目的的访谈提纲

千人千面访谈：智能对话，挖掘深层真实想法

自动分析输出：数据自动清洗、整理，生成结构化报告

多语言支持：覆盖多国语言，支持全球用户调研

核心应用场景

用户研究：购买动机调研、流失原因分析、复购驱动因素挖掘

一线反馈：导购/销售访谈、终端市场情报收集

全球市场分析：海外消费者习惯调研、本地化策略验证

广告前测：创意效果测试、受众态度变化评估

电商数据分析

主要功能

多维数据打通：跨平台整合主流电商销售、销售额

真实销量还原：去水去噪，还原商品真实销售表现

深度竞品对标：销售额、价格、卖点、正负评价多维度对比

商机挖掘：热搜榜单、高增长品类识别、流行趋势预判

核心应用场景

大盘监控：行业规模测算、增长趋势分析、集中度研究

大促备战：备货指导、流量分配、促销效果优化

竞品分析：竞品动态追踪、竞争格局分析、差异化策略制定

品类拓展：细分市场机会评估、产品组合优化、卖点分析、流行趋势分析

线下零售数据分析

主要功能

全国门店数据：覆盖全国600万+门店经营、客流、坪效、店效、外卖、小程序等全量数据

连锁品牌分析：经营分析、店效评估、区域表现对比、重合度、渗透率、竞争分析

商业地产分析：商圈价值评估、业态组合情况、竞品项目监测、人口流动数据

投资尽调：标的企业真实经营数据验证、同店增长率、业绩预测

核心应用场景

门店运营：店效提升、库存优化、品类优化、区域策略调整

扩张规划：高潜市场识别、新店选址、开店节奏把控

商业地产：项目定位、招商策略、运营效率提升

投资分析：线下消费赛道评估、标的企业业绩验证

如果给久谦中台找一个对标，它不是某个具体的竞品，而是一个“综合能力矩阵”：

比任拓、魔镜等电商数据平台多了线下数据、专家纪要数据、更专业的分析方法论和研究框架，覆盖的行业与业务场景更广、更深。

比豆包、ChatGPT等通用AI多了独家的商业数据和不同行业的业务知识，回答的不是“通用常识”，而是“针对特定业务可落地的商业判断”。

比传统咨询公司多了全量数据的规模效应和产品化的交付效率，让专业洞察不再受制于项目周期与人力瓶颈。

它的定位，恰好介于“数据工具”和“咨询公司”之间。

久谦中台RaaS的本质，是“帮助企业将外包的顾问服务，内化为可按需调用的专业能力”。过去，企业需要花费百万级预算做一个项目，未来可以通过久谦中台，以更低的成本、更快的速度，获得专业级的商业洞察。

根据公开信息，久谦中台已累计服务880+客户，包括品牌方、营销机构、咨询机构、投资机构以及政府&央国企，满足了战略、研发、产品、市场、销售、运营、数据分析、投研等不同部门的研究分析需求。

当中国消费市场全面进入“存量竞争”时代，企业的核心竞争力已经从“跑马圈地”转向“精细化运营”。而精细化运营的前提，是精准、及时、可落地的商业分析。

AI不会替代咨询，但会彻底改变咨询。

未来的咨询行业，一定会发生两极分化：一端是极少数专注于最复杂、最具战略性问题的高端定制服务；另一端是基于AI和数据的产品化、标准化服务。而连接这两端的，就是RaaS模式。

说到底，不是AI替代咨询，而是咨询借助AI，进入了RaaS时代。

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