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2026年AI驱动下的企业中秋福利趋势白皮书
2
目 录
CONTENTS
01 2026年中秋福利政企采购趋势
02
03
04 政企采购平台与解决方案能力研判
Mid-Autumn Festival welfare procurement
trends for government and enterprises in
2026
政企中秋福利采购痛点诊断
Diagnosis of pain points in Mid-Autumn Festival
welfare procurement for government and
enterprises
政企中秋福利采购需求分析
Analysis of Mid-Autumn Festival welfare
procurement needs for government and
enterprises
Research and judgment on government and
enterprise procurement platforms and solution
capabilities
3
Mid-Autumn Festival welfare procurement
trends for government and enterprises in 2026
2026年中秋福利政企采购趋势01
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趋势一：选品AI化，企业部署AI化智能选品工具
企业中秋福利采购正面临一场从“经验驱动”到“智能驱动”的变革。AI化智能选品工具的出现，正在将中秋
福利采购从一项耗时数周、依赖人工经验的“体力活”，升级为一场由数据与算法驱动的精准决策。
1 2 3 4 5 6
自然语言需求理解
全维度智能比价测算
数据驱动智能决策
全流程自动化赋能
合规化风控管理
批量清单解析
• 多模态意图理解能力，可精准捕
捉企业核心采购诉求
• 自动解析多维度信息，并联动企
业历史数据，精准筛选适配方案
• 不同品牌、渠道、采购量级的价
格差异极大
• 搭载全网实时比价系统，有望实
现毫秒级整合采购信息
• 传统中秋选品依赖个人经验难以
适配年轻化、多元化的员工结构
• AI智能选品工具以大数据为核心
支撑，通过算法模型预判员工需
求
• 传统中秋选品流程繁琐，全程人
工操作耗时数天甚至数周
• AI智能选品工具可实现采购全链
路自动化，大幅缩减时间成本
• 企业福利选品涉及预算管控、合
规审批、票据管理、货源溯源等
多项风控要求
• AI工具内置智能风控体系，从源
头降低采购风险
• “AI智能选品”可单次解析100
条采购需求，将可实现“识别-
推荐-下单”一键批量完成
• 发送一份采购清单表格，AI即可
对表格中每款商品精准识别
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案例：京东AI化智能选品介绍
行业画像
核心
参数
AI选品Agent
JoyAgent平台 工作流+Skills
模糊需求
成本
商品描述（可精
准/可模糊）
类目、折扣
选品倾向（评价
数/价格低/销量高/品
类）
规则参数
筛选及确认
商品推荐
按需替换
客户确认
数据仓库
海量采购
需求结构化
拆解
场景画像
合规
要求
时效
要求
价格
区间
决策
要素
规则
标准化
运营
数据库
销售数据趋势、购买热度
合规商品、供应商风险洞
察价格波动情况···
标签体系、价格、库存、
区域限售、售完即止、图
文信息···
• 多品类的海量推品需求，人工选择难
• 紧急项目依靠人工无法快速满足时效要求
• 解决选不到、选不准的问题，实现选的多、选的快、选的好
解决痛点
选品效率提
升
人工成本
下降
需求响应率
提升
应用效果
京东政企业务AI选品智能体是依托自研Joy AI大模型及十余年政企采购场景积累，面向政企客户选品与推品需
求打造的智能Agent应用。
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趋势二：品类多元化，从“月饼独大”到“多元共生”
2026 年中秋礼赠市场预计规模达1500 亿元，但月饼产量出现近十年首次负增长，而居家出行健康、生活服务、
健康类产品三类非传统福利已从“补充选项”跃升为企业福利采购的核心增长引擎，其采购增速远超传统福利
品类，正重塑企业福利采购的结构与逻辑。
医疗保健采购额
+61.65%
居家出行健康 生活服务
营养保健
+56.98%
超百个细分品类
+100%+
健康类产品
运动户外采购额
+59.66%
家政生活服务市场
1.28万亿元
家庭清洁+103%
市
场
情
况
员
工
偏
好
35.9%期待户外用
品
33.2%期待家政生
活服务券
40.9%期待健康产
品，健康体检
+71%
"月饼独大"时代的形成与特征
中秋福利长期以来被月饼几乎“垄断”，并非偶然，而是多重因素共同作用的结
果。1. 文化符号的强绑定；2. 标准化程度高，采购决策成本低；3. 礼品属性强，
社交功能突出；4. 预算适配性广。
"月饼独大"格局下的深层矛盾
当月饼成为中秋福利的“唯一答案”时，一系列问题逐渐累积，最终推动市场格
局发生转变。主要原因在于员工审美疲劳、对月饼的感知价值持续走低、健康矛
盾日益尖锐、 同质化导致“零差异化”以及合规风险集中。
"多元共生"格局的形成与表现
2026年，中秋福利市场已明确进入多元共生的新阶段。这种多元体现在品类、
形式、渠道、场景等多个维度。品类多元，月饼从唯一变为之一；形式多元，从
实物发放到形态并存；组合多元：月饼 + X成为主流范式。
非传统福利项市场表现&员工偏好
*数据来源：艾媒咨询/京东
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趋势三：个性定制化，各行各业定制化的福利需求突出
定制化中秋福利的本质，是从"企业想发什么" 转向 "员工需要什么"。围绕行业属性确保福利与工作场景和企业
文化同频，围绕员工属性确保福利与个人需求和生活阶段匹配。
围绕行业属性匹配福利
人才结构差异是首要决定因素。劳动密集型行
业与知识密集型行业在员工年龄分布、教育背
景、收入水平上存在显著分化。
工作环境与节奏构成了第二层分化。户外作业
型行业与室内办公型行业对福利内容的需求天
然不同，同样，高压行业与节奏平稳行业在福
利的“情绪价值”需求上也存在本质区别。
行业文化基因是第三层决定性因素。创新驱动
型行业崇尚效率与迭代，其福利往往追求“新
意”与“惊喜”；传统稳健型行业注重规范与
传承，其福利更强调“实在”与“可靠”。
围绕员工属性匹配福利
年龄与代际差异是影响福利感知的首要变量。
不同代际的成长环境、消费习惯、价值取向存
在系统性差异，其对“什么是好福利”的定义
标准截然不同。
家庭生命周期构成了第二层关键变量。员工处
于不同的家庭阶段——单身、恋爱、新婚、育
儿、子女成年、赡养父母——其对福利的功能
需求存在本质区别。
职业发展阶段是第三层重要变量。新入职员工
与资深员工、一线执行者与管理决策者、试用
期员工与长期服务员工，其对福利的心理诉求
存在显著差异。
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趋势四：人文化，福利成为组织与员工之间的情感契约载体
在现代企业精细化人力管理与人文关怀体系中，中秋福利早已不仅仅是单纯的员工物资发放、流程化福利兑现，
而成为企业搭建员工情感链接、传递品牌温度、落地人文关怀的核心场景与关键触点。
归属感 = 被看见的程度 × 被接纳的深度
家庭关怀感知的“穿透逻辑”：覆盖员工私域
• 被看见的程度，核心
是从“匿名成员”变为
“具名个体”，让员工
感受到自己不是流程
中的工号，而是被真
实注视的具体的人，
是一种可通过制度设
计和沟通行为主动提
升的维度。
• 被接纳的深度，指员
工被组织真正接纳为
"自己人"的内隐深度，
涵盖身份、差异、情
感和价值四个层面—
—组织是否尊重你的
身份认同、欣赏你的
个体差异、与你建立
真实情感连接、确认
你的存在价值。
一、物理穿透：礼品盒进入员工家门，摆上客厅餐桌,
这是物理空间的破界。
二、话题穿透：家人围坐时，会自然聊起“你们公司
发的？挺用心啊”。此时，员工被动地成为企业的
“口碑传译者”。
三、情感穿透：高明的设计是“制造家属参与感”，
企业关怀已不再仅仅是“福利”，同时成了维系员工
家庭情感纽带的道具。
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趋势五：生活化，从“给员工什么”转向“为员工的生活解决什么”
通过围绕居家、出行等核心场景，并精准聚焦养老、宠物、家电维修等新兴需求，企业能将福利从一项“成本”
转化为对员工生活质量的“投资”。这种深度介入员工生活的服务型福利，正是构建员工归属感、提升雇主品
牌的关键所在。
为员工提升生活质量，企业福利聚焦养老、宠物、家电维修等新兴需求
养老服务：解决员工的“后顾之忧”
• 直接经济支持：如
方大集团旗下公司为员工父母发放“孝敬父母金”，2025年有员工父母全年累
计收到16,000元。
• 专业服务引入：企业可将专业的养老照护服务纳入福利，如引入提供老年人助浴、短期照护等服务
的平台。京东等平台已开始提供此类高品质的专业养老服务。
• 提供宠物生活服务：企业可与专业平台合作，提供宠物医疗、保险、美容等福利。例如，京东推出
了“安心宠”服务，提供从选购到医疗的全链路保障。
• 允许携宠上班：这是最直观的福利，正被越来越多公司采纳，如定期举办“带宠上班日”，开辟宠
物友好工位。
• 便捷的上门维修：企业可与服务平台合作，为员工提供快速响应的上门维修服务。
• 内部志愿服务：组织有技能的员工成立志愿服务队，为同事提供免费小家电维修等服务，既能解决
实际问题，又能增进团队感情。
宠物服务：关怀员工的“家庭成员”
家电维修：解决生活“高频痛点”
*信息来源：新浪财经/投资时报/东方网
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趋势六：健康化，政企为员工提供重要的健康福利
本质上是企业人才战略的一次转型，它意味着企业不再将健康福利视为一项孤立的成本，而是将其融入组织发
展的核心战略，通过提供全周期、个性化、数字化的健康管理服务，实现对员工这一核心资产 “投资于人”
的长期承诺。
中秋福利关注员工的“健康”需求
• 健康是员工的真实需求：传统中秋福利以月饼为主，但月饼本质上
是一种一次性消费品——吃完即忘，难以留下持久印象。更重要的
是，当代职场人普遍面临亚健康、高压力、家庭照护负担等痛点，
月饼无法回应这些真实需求。
从“粗放体检”到“全周期健康管理”
• 个性化体检：针对不同行业、岗位和年龄段的员工，提供“基础+自
选”的专项体检套餐。
• 检后跟踪：邀请专业医师进行“一对一”报告解读，并为员工建立
电子健康档案，实现动态管理与风险预警。
• 主动干预：通过举办健康大讲堂、开展减重、降脂等健康训练营等
方式，主动提升员工健康素养。
福利范围延伸至“员工家庭”
• 扩展保障范围：在团体保险中增加家属保障选项。
• 提供家庭健康服务：为员工家属提供体检优惠、在线问诊等服务。
回应“心理健康”的迫切需求
• 专业服务引入：将职场心理健康防护、心理咨询室等服务纳入福利
体系。
• 数字化工具：提供在线问诊/视频问诊等便捷渠道，降低员工获取心
理支持的门槛。
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案例：京东生活服务覆盖员工主流生活场景
以京东自营服务基于全国履约及统一售后为保障，赋能员工各类生活场景
衣物洗护 家电清洗 车辆服务 员工体检 观影服务
衣鞋任洗
奢品养护
空调系列
厨房系列
清洗美容
贴膜服务
互联网体检机构
自营体检中心
在线选座
观影券
家政服务
开荒保洁
日常保洁
主打高品质、标准
化的自营服务，采
用“员工制”模式，
由京东直接招募、
培训和管理的保洁
师提供服务。
采用“自营中央洗
护工厂”模式，快
递员会上门取走衣
物，统一送至工厂
进行专业洗护，洗
完再配送上门。
覆盖了家庭主要的
家电，以透视化清
洗和标准化流程为
特点，旨在提供专
业、透明的深度清
洁服务。
京东不再是简单的
汽车用品电商，而
是致力于覆盖养车
的全方位服务。全
国统一服务体系，
3500家高标自营
门店。
公立医院+私立
提供服务，多端数
字化健康管理能力。
全国化整合履约能
力。
工会福利刚需，支
持个性化合规采购
设置。覆盖全国
90%影院体系，
展示优惠价格/实
时价格。
12
Analysis of Mid-Autumn Festival welfare
procurement needs for government and
enterprises
政企中秋福利采购需求分析02
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政企中秋福利采购需求
中秋福利采购需根据信息检索、因区域、因行业、因规模制定符合企业需求的策略。
政企中秋
福利采购
需求
区域市场特征
全国呈现“南礼卡北粮油，东
多元西传统”的鲜明差异。经
济发达、市场化程度高的地区
更倾向“给选择权”，传统与
内陆地区更看重“给实物”的
实在感。
各行业采购行为特征
月饼和米面粮油是多个行业的共
同需求，在此基础上，各行业呈
现出一定的差异化采购特质
不同企业规模的采购分
层需求和AI化需求
采购分层需求方面，可以概括为
大型企业的体系化、中型企业的
精细化，以及小微企业的灵活化。
AI化需求方面，大型企业用AI
构建全链路的智能管控体系；中
型企业用AI打造效率与体验的
平衡杠杆；小微型企业则用AI
获得零门槛的智能采购能力
信息搜索需求
AI正在成为B端采购新的信息
入口之一，逐步转变为“向AI
提问→获得横向比较后的品牌
推荐→再访问官网验证”的新
范式。
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信息搜索需求：AI正成为B端采购的主要信息入口之一
AI正在成为B端采购新的信息入口之一，逐步转变为“向AI提问→获得横向比较后的品牌推荐→再访问官网验
证”的新范式，其中货比三家和寻求行业方案是最主要的访问内容。
货比三家
AI收到采购需求后会自动执行标准化流程：
将自然语言需求拆解为可比较的字段（功能
参数、价格区间、合规资质等），搜索并读
取各供应商官网与评价网站获取原始信息，
从中提取结构化数据，最后将各产品和供应
商并列生成对比表并按用户关注的条件排序
输出推荐理由。
寻求行业方案
AI正在从“信息检索工具”升级为“行业顾
问”——部分采购场景正在形成以下路径：
采购人员只需输入企业规模、行业属性、预
算范围和员工画像，AI即可基于行业知识库
与海量商品数据，自动匹配并生成多套适配
方案，帮助企业在亿级商品中快速精准找到
所需采购方案，提供全品类、一站式、智能
化的采购服务。
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不同区域市场特征（一）
在京东平台样本中，全国中秋福利采购呈现出 “南礼卡北粮油，东多元西传统” 的鲜明地域格局。这种差异
是各地经济发展水平、消费习惯与文化传统共同作用的结果。
华南地区
• 礼品卡/券是绝对主
角：华南地区，尤其
是广东，企业对礼品
卡的偏好非常突出。
数据显示，在广东的
福利采购中，礼品卡
的成交金额占比高达
45.9%，远超粮油调
味（12.93%）等实
物。
• 月饼刚需区：与此同
时，广西等岭南文化
浓厚的地区，因高度
重视中秋赏月、吃月
饼的传统习俗，月饼
在福利采购中的占比
全国最高。
华东地区
• 品类高度多元化：作
为经济发达的一线城
市聚集地，上海等华
东城市的福利形式高
度多元化。除了传统
福利，数码潮玩、旅
游补贴、家政服务券
等新兴品类正在不断
分流预算。
• 偏好生鲜礼盒：华东
和华北地区一样，对
生鲜礼盒有显著偏好，
特别是大闸蟹礼盒和
海鲜礼盒。
华北地区
• 米面粮油是主流：北
方地区整体偏重于米
面粮油等生活必需品。
可能与北方冬季漫长、
生活节奏相对稳定有
关，使得粮油等刚需
物资成为节日福利的
重要组成部分有关。
• 生鲜礼盒受欢迎：与
华东地区类似，华北
地区对生鲜礼盒也有
明显偏好，尤其喜欢
大闸蟹和海鲜礼盒。
华中地区
• 兼具南北特点：华中
地区在福利采购上呈
现出融合南北的特点。
一方面，南方地区偏
重传统糕点的特点在
此体现；另一方面，
北方地区注重米面粮
油的实用性也同样受
到重视。
• 休闲食品特色鲜明：
华中地区的休闲食品
产业以辣味零食见长，
这也可能影响其福利
采购中对特色零食的
选择。
*京东政企业务平台2025年周期采购数据，仅代表平台样本
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不同区域市场特征（二）
同样在京东平台样本中，经济越发达、市场化程度越高的地区，越倾向于“给选择权”；传统与内陆地区，则
更看重“给实物”的实在感与实用性。企业可据此优化区域采购策略，提升员工满意度。
西南地区
• 福利团购性质强：西南地
区市场的福利团购性质在
所有区域中最强。
• 偏爱传统与地方风味：西
南地区整体偏重于传统糕
点，且对带有地方特色的
糕点有强烈偏好。例如，
四川广元的“中子核桃月
饼”、云南的“云腿月饼”
以及贵州的本土品牌月饼
在当地都非常受欢迎。
西北地区
• 福利团购性质强：与西南
地区类似，西北地区市场
的福利团购性质也是最强
的之一。
• 偏好传统与本地特产：西
北地区同样偏重于传统糕
点。此外，在福利采购中，
也常会包含本地特色的农
产品和干果，例如采购公
告中常见的黑木耳、干香
菇等干货，以及包含新疆
骏枣、核桃等特产的坚果
礼盒。
东北地区
• 米面粮油是核心：作为北
方地区的典型代表，东北
地区对米面粮油的偏好非
常突出。例如，在黑龙江，
粮油调味的采购比例超过
礼品卡近6个百分点。
• 偏爱酒类礼盒：东北地区
消费者对酒类礼盒有显著
偏好，更注重热闹的节日
氛围。
• 油品偏好：在食用油的选
择上，东北地区主要消费
大豆油。
*京东政企业务平台2025年周期采购数据，仅代表平台样本
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各行业客户采购行为与特征
根据京东中秋采购趋势报告，月饼和米面粮油是多个行业的共同需求，在此基础上，各行业呈现出一定的差异
化采购特质。为匹配行业客户需求，京东会根据不同行业员工的偏好，来组合和推荐福利商品。
1
员工规模庞大、采购预算刚性，品类高
度集中于月饼、米面粮油、水饮冲调等
“硬核实用”型福利（三大品类合计占
比达76.10%）。
制造业 2 采购决策高效灵活，偏好数码产品（键
鼠、手机）、礼品卡等新潮且个性化的
科技类福利。
互联网行业
3金融业
4
采购品类偏传统实用（以花生油、大米、月饼为主），虽
身处健康行业，但节日福利中健康类产品采购占比极低，
医护人员节日更倾向于回归传统生活物资。
教育业5
核心是符合节日习惯的用品和职工必需的
生活用品。米面粮油是绝对“压舱石”品
类日益多元化。
采购预算标准较高、四大品类（粮油调味、家
用电器、水饮冲调、礼品卡）分布均衡，兼顾
实用与灵活。
医疗业
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不同企业规模的采购分层需求
不同规模的企业在2026年的中秋福利采购中，呈现出不同的策略与特征。这些差异根植于其预算规模、员工结
构和管理模式的不同，可以概括为大型企业的体系化、中型企业的精细化，以及小微企业的灵活化
对比维度 大型企业 中型企业 小微型企业
员工规模 1000 人以上 100-1000 人 100 人以下
人均预算 200-500 元（制度固定） 100-300 元（弹性浮动） 50-150 元（高度敏感）
品类偏好 多元化组合、数字化福利 性价比组合、品质创意并重 实用刚需、月饼为主、品牌通货
定制化程度 深度定制（LOGO + 文化 + IP） 基础定制（LOGO + 贺卡） 基本无定制，成品通货
决策周期 1-1.5 个月 2-4 周 3-7 天
采购方式 招标制、框架协议、三大节日打包 电商平台 + 区域供应商 + 品
牌厂商 电商平台为主、商超批发为辅
合规要求 极高（流程、资质、溯源） 中等（发票、基本资质） 低（流程相对简化，但仍需满足基
本合规要求）
核心关注点 全品类、全国仓配、数字化对接、长
期服务
一站式服务、性价比高、响应
快 价格低、发货快、品质稳定
创新接受度 中高（需验证后规模化） 高（早期采用者） 低（偏好成熟方案）
*表格中信息为典型特征/研究归纳
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案例：针对不同规模企业，京东提供对应所需服务
京东通过分层的策略，为不同规模的企业提供了清晰且适配的解决方案
平台 主要适用企业 核心特点
京东企业购 中小企业
门槛低、操作便捷，可直接
享受企业会员价格和专属权
益
京东慧采 大型企业、上市公司
功能全面的数字化采购系统，
可实现预算、审批、支付、
履约全流程线上化管理，满
足合规需求
京东内购 希望提升员工满意度的
各类企业
弹性福利平台，员工可用企
业发放的积分自选商品、自
定地址，将选择权交给员工
平台分层：匹配不同企业的数字化能力 商品与价格分层：满足不同预算和需求
• 中小企业普惠的价格与权益：针对预算有限的中小企业，京东
提供了极具吸引力的价格政策。例如，2026年期间，企业新客
户可领取至高6000元采购补贴，部分员工福利采购甚至低至3
折。
• 大企业的定制与集采：针对有实力的大型企业，京东提供深度
定制和一站式集采服务。
• 礼品定制：提供从创意设计到交付的一站式定制，支持一
件起订。
• 行业方案：推出行业特色定制方案，避免福利“一刀切”。
• 综合采购：可将员工用餐、差旅、资产处置等11大业务场
景纳入统一采购。
• 丰富的商品池：无论企业大小，都能在海量商品库中选品。京
东联合了超1万家品牌，覆盖百万级SKU，并精选超2万件中秋
好物。
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不同企业规模的AI化需求
大型企业用AI构建全链路的智能管控体系；中型企业用AI打造效率与体验的平衡杠杆；小微型企业则用AI获得
零门槛的智能采购能力。
大型企业
大型企业的中秋福利采购是一
场涉及数万员工、多部门协同、
严格合规的系统性工程。其
AI化需求聚焦于通过智能化
手段提升决策精准度、流程合
规性与管理透明度。
中型企业
中型企业处于快速成长期，采
购决策需要在规范化与灵活性
之间寻求平衡。其AI化需求
聚焦于降本增效、简化流程、
提升员工体验。
小微型企业
小微型企业预算有限、人员精
简、采购决策快速，对AI工
具的核心诉求是 “零门槛、
低成本、即开即用” 。
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Diagnosis of pain points in Mid-Autumn
Festival welfare procurement for
government and enterprises
政企中秋福利采购痛点诊断03
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政企中秋福利采购痛点
政企中秋福利采购在决策、员工体验、流程效率、供应商管理四个维度存在核心痛点。
采购决策之痛
“选品难、比价难、品控难、
物流难”构成企业中秋福利
采购的四大核心痛点，它们
环环相扣、层层传导，共同
推高了采购的显性成本与隐
性成本。京东协助客户端进
行“好品”采购决策标准建
设。
员工满意之痛
中秋福利采购的员工满意三
大痛点紧密联系：需求多样
化是底层现实，标准化与个
性化的矛盾是核心冲突，体
验感不足是最终表现。
流程效率之痛
周期冗长与人力消耗严重，
这一链条的每一环节都在累
积时间与人力成本，最终导
致福利发放的时效性滞后与
员工体验折损。
供应商管理之痛
主要在于质量不稳与服务缺
位，既是对福利预算的直接
侵蚀，更是对员工信任的慢
性消耗。当福利的“温度”
被供应商的“乱象”冷却，
企业对员工的关怀便在这一
环节无声瓦解。
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采购决策之痛：选品难、比价难、品控难、物流难
“选品难、比价难、品控难、物流难”构成企业中秋福利采购的四大核心痛点，它们环环相扣、层层传导，共
同推高了采购的显性成本与隐性成本。
选品难
品类爆炸、众口难调
• SKU 过载，选择成本高：
中秋季商品呈 "井喷式" 上
架，消费者面对海量选项，
决策疲劳显著，"挑花眼"
后往往凭包装或品牌知名
度草率下单。
• 需求分层，众口难调：不
同的员工的偏好不同，长
辈偏好传统选品、年轻人
追求新奇选品，42%的采
购人面临“众口难调”的
困境。
比价难
价格不透明、且实时波动
• 价格不透明，缺乏公允参
照系：相同的商品，价格
差距可能极大，采购企业
难以核实价格合理性，只
能依赖多方比价，交易周
期变长。
• 价格实时波动，踩点焦虑：
中秋前价格呈 "倒 U 型"
波动 —— 节前 2 周高位、
节前 3-5 天冲量降价、节
中清仓甩卖。采购者纠结
于 "现在买怕买贵，再等
怕缺货"，时机决策难度大。
品控难
质量参差、样品与交付不符
• 产品质量良莠不齐：如月
饼市场准入门槛相对较低，
小作坊、代工厂产品混杂
其中，采购仅凭外观和宣
传难以鉴别。
• 图文不符，"买家秀" 落差：
宣传图中精致的礼盒、丰
富的内配，实物可能存在
包装简陋、配件缩水、实
物与图片色差大等问题，
尤其在直播带货和社交电
商渠道更为突出。
物流难
易碎保护、多地分发难
• 产品易碎保护：月饼礼盒
多为纸盒+铁盒+玻璃瓶
（酒/茶）+陶瓷组合，运
输中易挤压变形、碰撞破
损。旺季快递暴力分拣问
题加剧。
• 多地分发难：大型企业需
分发至全国各分公司/办事
处/远程办公员工，各地到
货时效差异3-7天，统一
分发难度高。
*数据来源：京东
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AI解决采购决策之痛
AI技术将中秋采购决策从“经验驱动、人工操作”的传统模式，升级为“数据驱动、智能协同”的全新范式
选品难
海量数据智能匹配：AI在千万
级SKU的商品库中，结合历史
销售、用户偏好和市场趋势，
快速筛选出较好商品组合。
个性化智能推荐：AI采购管家
可以根据采购预算、员工画像、
历史采购偏好等数据，自动生
成差异化的选品方案
比价难
构建价格标尺:AI系统能实时抓
取并整合来自多个渠道的海量
成交数据，建立动态的价格数
据库和价格指数，形成一个相
对公正的市场价格“标尺”。
7x24小时实时监控：AI系统
能全天候、自动化地监测海量
商品的价格变动。一旦价格超
出正常范围，会立刻触发异常
预警。
品控难
构建“准入—生产—到货”全
链路防线：AI智能审核供应商
资质，生产线实时视觉全检，
从源头到到货全程把控质量波
动。
将样品“数字化”：AI对样品
建立数字标准模型，量产时自
动比对，尽可能确保每一件交
付都与样品精准一致。
物流难
从“人工排线”到“智能调
度”:中秋礼品需分发至多个分
公司或员工地址，AI系统依据
区域优先级、物流时效、成本
权重等维度智能拆单，动态规
划最优配送路径并实时避让拥
堵，同时联动仓库自动匹配最
优车型与配送顺序，实现“一
键分发、多点直达”。
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案例：京东协助客户端进行“好品”采购决策标准建设
核心价值：保障客户采购合规 | 聚焦商品竞争力建设
依托海量客户基础，识别共性需求，引领客户端“好品”标准，建立政企十全商品体系
客户 十全商品 供应商
用户口碑
信息完备
品质合规
性价比优
供应充足履约稳定
采购偏好
01
口碑优良，真实可信
用户好评率，
真实评价经得起考验
02
政企客户采购偏好
近一年经政企大客户采购验证过的商品，
经过市场检验的放心之选
03
库存充足
库存可售稳定，全国可售，备货无忧
品质合规，安全无忧
04
平台合规校验，品牌授权，来源可追溯
信息完备，买得明白
05
主图、销售单位、信息对称无偏差
稳定价优
07
价格稳定且具备竞争力
履约承诺达成
06
揽收时效达标，保障采购体验与时效
十全商品
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员工满意之痛：需求多样化、标准化vs个性化、福利体验感不足
中秋福利采购的三大痛点紧密联系：需求多样化是底层现实，标准化与个性化的矛盾是核心冲突，体验感不足
是最终表现。
福利体验感不
足
标准化vs个性化
需求多样化
员工满意度/痛点价值三角
• 人口结构分化，口味偏好断层。
• 生活状态差异，实用需求分化。
• 需求层次多元，从 "物质" 到 "精神"。
• 标准化福利的三宗罪：千人一面、缺乏
差异化、价值感知低。
• 个性化福利的三重门：采购复杂、预算
管控难、挑了半天还是不满意。
• 感知价值低："又发月饼"审美疲劳、不
缺月饼缺认同感、福利=例行公事。
• 仪式感缺失：工位随手一放、无节日氛
围营造。
对应解决方案
要求企业从 "统一供给" 转向 "精准匹配
"。
匹配员工的多样化需求
要求企业在效率与温度之间找到动态平
衡。
标准和个性之间找到平衡
要求企业将福利从 "物资发放" 升级为 "
情感体验设计"。
将福利升级为情感体验
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AI解决员工满意之痛
AI正在将中秋福利采购成为“员工想要什么企业给什么”，不是无限制地增加预算，而是用数据读懂员工、用
技术精准匹配、用体验传递温度。
需求多样化
不同年龄、地域、生活习惯的员工对福利各有所好，
众口难调。
在合法授权、最小必要、数据安全基础上使用员工
数据（涉及敏感数据时将加强保护相关员工信息） ：
AI通过分析员工档案数据（年龄、地域、过往兑换
记录等），精准构建多维员工画像，自动识别不同
群体的偏好，在福利商城中实现“千人千面”的个
性化推荐。
将“单位发什么拿什么”转变为“按需自选”，让
每个员工都能选到心仪的福利。
标准化vs个性化
AI不是无差别地给每个人推不同的东西，而是基于
数据将员工聚类为若干“需求群组”，为每个群组
匹配最优福利组合。这样做既保留了批量采购的效
率优势，又实现了群体层面的个性化。
AI赋能的福利平台以积分或电子卡券作为统一的福
利载体，员工在额度内自由选择。企业只需确定人
均预算这一“标准化”参数，后续的“个性化”选
择完全交给员工。
福利体验感不足
传统福利发放中，员工对福利的感知度极低，钱花
了人还不领情。AI福利助手主动推送节日祝福、兑
换提醒和生日慰问，将福利从冷冰冰的物资发放升
级为有温度的互动；同时通过每次点击、领取、评
价等行为数据持续学习优化推荐，让每一次福利发
放都成为一次被员工感知到的企业关怀。
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行政部门需严格按照人数批量备货，历经清点、搬运、层
层下发整套流程。工会集中采购实物后，搬运、登记、分
发流程繁琐，占用大量人力精力。
传统福利发放模式管理工作繁琐，行政成本持续增加。
流程效率之痛：周期冗长与人力消耗严重
这一链条的每一环节都在累积时间与人力成本，最终导致福利发放的时效性滞后与员工体验折损。
采购周期长达数天
传统福利采购依赖线下招标、人工比价，平均采购周期长
达数天，中秋福利采购提前1-2个月筹备是主流选择，不
少采购人集中在8月启动。
仅福利项目立项和招投标流程就需要一个月甚至更长的时
间。
人力消耗高
传统采购模式不仅耗时，更耗费大量人力。某大型能源集
团原有福利采购需配备多人专职团队处理订单、物流、对
账等事务
调研显示，少部分的采购人已将内部管理成本——包括选
品比价、跨部门沟通协调、处理退换货等流程消耗的人力
与时间——列为优化重点
实物发放流程繁琐耗力
大量企业仍采用线下手工模式管理采购全过程。部分国企
仍采用Excel手工台账管理，有企业因信息不同步导致重
复采购损失超千万元。
线下发文件、手工填单据、事后写台账，纸质档案资料不
便于查阅整理，极易导致采购环节规范化不足、操作执行
效率低。
手工操作易错难追溯
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AI解决流程效率之痛
AI将中秋采购升级为全流程线上化、自动化、可追溯的智能闭环，周期缩至数天、人力减至数人、发放一键直
达、每笔操作皆有数字足迹。
采购周期冗长
AI通过NLP技术自动解析采购需求
并生成清单，智能推荐引擎快速匹
配最优商品，OCR与大模型自动审
核合同与资质文件，RPA机器人自
动完成下单录入——将需求到交付
的全链路从“人跑流程”变为“数
据跑路”，采购周期压缩至数天甚
至小时级，效率提升明显。
实物发放繁琐
AI赋能的电子卡券和“一键群送礼”
功能让福利从“实物搬运”变为
“数字直达”——采购人集中线上
采购后，系统自动生成电子券批量
发放至员工账户，员工自主填写收
货地址和配送时间，全程线上化闭
环，省去了全部实体分发环节，发
放效率提升数倍。
手工易出错
AI系统自动解析Excel、PDF、图片
等多种格式文件并标准化输出，解
析正确率提升；自动比对投标文件
识别围标串标风险线索秒级输出。
同时全流程自动记录每一个操作节
点——谁、何时、做了什么、结果
如何——形成完整的数字足迹，让
采购从“说不清的糊涂账”变为
“看得见的透明流程”。
人力消耗多
AI通过RPA数字员工7×24小时自动
处理计划获取、派单、收货、结算
等重复流程，AI智能审核替代人工
逐条核验商品上架，将错漏率显著
降低——让专职团队缩减至数人，
采购人员从“执行者”升级为“策
略顾问”，聚焦议价与供应商关系
等高价值工作。
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供应商管理之痛：质量不稳与服务缺位
供应商管理之难，既是对福利预算的直接侵蚀，更是对员工信任的慢性消耗，当福利的“温度”被供应商的
“乱象”冷却，企业对员工的关怀便在这一环节无声瓦解。
供应商管理
之难
1.产品质量与售后问题突出
在部分采购渠道中进行中秋福利采购时，不少采购人遭遇过产品质量问题，被售后服
务困扰，事后追责终究无法弥补已经发生的福利损失。
2.产能保障与交付时效难
节前 1 个月是供应商生产高峰，订单排期满，采购方优先级可能被压低，存在 “跳单”
或延期交付风险。中秋前后快递、干线物流运力紧张，即使供应商按时发货，也可能
因物流爆仓导致节前无法到货。
3.供应商管理成本高
政企福利采购涉及供应商资质审核、价格谈判、质量监控等复杂环节，传统模式下需
投入大量人力进行跨部门协调；同时涉及多元品类，但传统模式下供应商极度分散、
系统割裂，采购成本高企、履约效率低下。
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AI解决供应商管理之痛
AI将供应商管理升级为“AI全检拦截不良、交期智能预测预警、数字画像自动协同”的智能闭环，让产品质量、
交付时效与管理成本从“不可控的变量”变为“被感知的确定性”。
➢ 产品质量与售后问题突出：AI在生产端部署视觉检测系统实现全检，在出货端自动稽核供应商报告拦截不良品流入；在售后端，AI基于
数万张训练图片自动识别故障并分类，准确率较高，将售后处理工时缩短，实现从“事后补救”到“事前拦截”的质变。
➢ 产能保障与交付时效难：AI基于实时产能负荷、物料库存、在途信息模拟计算，快速给出可靠的可承诺交期；同时持续监控供应商历史
交付绩效与物流在途信息，对潜在延迟风险提前预警。
➢ 供应商管理成本高：AI系统整合ERP交易记录、生产数据等多源信息，为每个供应商建立包含交付准时率、质量合格率等数十项指标的
动态数字画像；同时打通SRM与SCM系统，实现订单自动跑、绩效自动评。
32
Research and judgment on government and
enterprise procurement platforms and solution
capabilities
政企采购平台与解决方案能力研判04
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数字化/AI能力研判：从“单点工具”进化为“智能协同体”
数字化/AI能力的智慧大脑，直接决定了政企采购能否从“经验驱动”走向“数据驱动”、“智能驱动”。
一站式采购平台 一站式采购平台是政企中秋采购的统一入口与操作中枢，需实现 "选品 — 下单 — 支付 — 履约 — 售后 —
对账" 全流程线上闭环，消除多系统切换与线下流转。
智能选品工具 智能选品工具基于 AI 算法与采购数据，帮助政企客户在海量 SKU 中快速匹配符合预算、受众、场景、品
牌偏好的商品组合，降低选品决策成本。
预算管理 核心痛点是预算编制粗放、执行超支难控、部门分摊复杂、事后对账繁琐。数字化预算管理需实现 "事前预
算 — 事中管控 — 事后分析" 全链路闭环。
订单追踪 订单追踪是政企采购履约可视化与异常主动管理的核心工具，需实现从下单到签收的全节点透明化，降低跟
单人力成本与异常损失。
发票管理
发票是政企采购财务入账与税务合规的核心凭证。中秋采购订单量大、地址分散、退换货频繁，传统开票模
式存在开票慢、信息错、红冲繁、对账难等痛点。而AI能将整个流程串联起来：从发票的自动采集、智能审
核、预算控制，到最终归档和分析。
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数字化/AI能力研判：懂需求、会选品、能寻源
懂需求，从模糊诉求到精准清单；会选品，从大海捞针到精准推荐；能寻源，从线下跑断腿到智能供应商发现
懂需求
• 智能解析：支持一键上传图片、表格、文
字等多种形式的需求信息，通过精准识图、
清单识别等能力，自动将模糊的需求描述
解析为结构化的标准采购清单。有案例显
示，原本需要较多时间才能整理完的物料
需求，AI仅用少量时间就完成了全单解析。
• 历史数据融合：结合历史采购数据、供应
商绩效和库存信息，自动测算物料缺口、
剔除重复和无效需求，让采购需求从“拍
脑袋”变为“有依据”。
会选品
• 精准匹配：AI基于需求清单，从上百万商
品中精准匹配最优资源，匹配准确率有较
大幅度的提升。
• 智能推荐：系统可根据主品信息、用户画
像与消费场景，秒级生成跨品类选品方案。
例如，在赠品选择场景中，AI驱动的场景
化匹配让赠品丰富度有较高幅度提升。
• 效率提升：客户使用AI选品工具后，选品
时间普遍缩短。
能寻源
• 智能供应商推荐：依托平台积累的供应商
数据库和商品知识库，AI可自动筛选潜在
供应商，评估其资质、产能和履约能力。
• 寻源周期大幅压缩：有实际案例显示，AI
智能寻源可将寻源周期缩短，首次合作成
功率有不少提升。
• 风险前置识别：在寻源阶段即可同步进行
供应商动态风控，提前识别资质和履约风
险。
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数字化/AI能力研判：善比价、盯履约、促复盘
善比价，从Excel手工对账到智能实时比价；盯履约，从被动等待到全程可视可控；促复盘，从人工统计到数据
驱动决策
善比价
• 智能比价盒子：运用同款识别算法与多模
态技术，从价格、销量、发货时间等多维
度智能比对，一键生成结构化比价结果。
智能比价盒子让比价效率提升，有企业案
例显示比价流程时效获得压缩。
• 价格追踪与智能议价：AI不仅能以合同价、
协议价等作为排序依据优先推荐最优价格，
还具备价格追踪功能，帮助采购人实时掌
握品类价格波动，主动规避节庆涨价带来
的额外成本。
盯履约
• 全链路订单追踪：AI采购管家已深度嵌入
采购全链路，覆盖下单、履约、结算、售
后等环节。
• 智能预警与备选：系统可自动跟踪交期履
约情况，异常时自动预警并生成备选方案。
• 融合硬基建：以覆盖全国的仓储物流体系
为依托，确保批量订单的精准交付，有效
破解异地配送难、订单分散等长期痛点。
促复盘
• 自动生成复盘报告：“AI智能报告”可在
短时间内自动生成完整的福利活动复盘，
包含活动执行情况、参与率、员工偏好等
多维数据。
• 智能建议：系统不仅呈现数据，还基于分
析给出智能建议，帮助精准定位高价值品
类、优化采购成本。
• 形成闭环：让福利投入与员工满意度形成
可量化闭环，为下一次采购优化提供决策
支撑。
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案例：京东AI采购管家，打造政企客户采购全链路智能采购服务
业务痛点
需求分散、
响应慢
选品复杂、
匹配难
寻源低效、
靠经验 比价议价缺依据 履约结算难跟踪 数据沉淀弱、复盘难
十大采购环节 场景管理 智能寻源 采购选品 过程议价 下单管理 履约交付 结算管理 客户服务 售后服务 运营管理
需求归集：场景/运营 商品选型：寻源/选品 供应匹配：寻源/履约 价格决策：议价/下单/结算 履约协同：下单/履约/售后 数据洞察：运营反哺全链路
10大环节是业务场景，6大能力是AI采购管家的解决抓手
AI采购管家核心能力 懂需求｜会选品｜能寻源｜善比价｜盯履约｜促复盘
需
需求智能归集
AI场景：需求识别、AI智语、清单选品
价值：统一需求入口，减少反复沟通
品
商品智能选型
AI场景：商品推荐、参数对比、方案生成
价值：提升选型准确率，降低买错风险
供
供应智能匹配
AI场景：供应商画像、资质与履约评估
价值：快速匹配优质供应，缩短寻源周期
价
价格智能决策
AI场景：历史价比对、异常提醒、比价盒子
价值：让比价议价有数据依据
履
履约智能协同
AI场景：节点提醒、交付预警、问题闭环
价值：提前发现异常，降低履约风险
数
采购数据洞察
AI场景：成本分析、供应商分析、策略优化
价值：沉淀数据资产，支撑管理决策
量化价值
80% 降低重复工作
少汇总、少查询、
少整理
60% 缩短沟通周期
需求确认、寻源履
约更快
20% 辅助采购降本
比价议价、替代推
荐
全链
路
风险可视可预警
价格、履约、合规
透明
“事务型采购” “策略型采购”
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增值服务能力研判：平台差异化竞争与客户粘性的核心来源
增值服务直接决定采购方案的品质感、员工满意度与品牌传播效果，是平台从 "交易撮合" 向 "解决方案服务商
" 升级的关键标志。
定制化礼盒 个性化福利方案 员工自助选购 售后保障
定制化礼盒是政企客户品
牌展示与情感传递的重要
载体，通过包装设计、内
容组合、品牌元素植入等
方式，将标准化商品转化
为具有企业辨识度的专属
礼品，提升收礼人体验与
品牌印象。
个性化福利方案针对政企
客户不同部门、不同层级、
不同场景的差异化需求，
提供 "千人千面" 的福利组
合策略，解决传统 "一刀
切" 福利模式下员工满意
度低、福利感知弱的问题。
员工自助选购是将 "企业
统一采购发放" 模式升级
为"企业发额度、员工自主
选"的弹性福利模式，赋予
员工选择权，大幅提升福
利满意度与感知价值，同
时降低企业采购与分发的
管理成本。
售后保障是政企采购信任
基石与口碑关键。中秋采
购具有订单集中、时效敏
感、礼品属性强的特点，
售后问题（破损、变质、
错发、漏发、口感不佳）
若处理不当，将直接影响
员工 / 客户体验与企业形
象。完善的售后保障是平
台责任感与专业度的集中
体现。
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选品能力研判：政企采购的高价值保障
选品能力的四大维度构成了一个完整的价值链条：品类丰富度解决“有没有” ，品牌合作矩阵解决“好不
好” ，品质保障体系解决“靠不靠谱” ，价格竞争力解决“值不值” 。
品类丰富度
从“有什么买什么”到“要什么有什么”
品类丰富度是选品能力的基础底座，直接决定了平台能否满足政企客户多元
化、全场景的采购需求。
全品类覆盖，从办公物资到生产物资；场景化商品矩阵，精准匹配不同采购
场景；SKU规模，数据背后的“硬实力”。
品质保障体系
从“口头承诺”到“全链路可追溯”
品质保障是政企采购的生命线，品质保障能力因此成为选品能力研判中具有
吸引力的维度。
源头把控，正品行货是底线；过程管控，全流程数字化留痕；AI驱动的品质
监控，从人工抽检到智能监控；售后保障，提供坚实的质量保障。
品牌合作矩阵
从“分散品牌供给”到“品牌联盟”
品牌合作矩阵是选品能力的品质背书，决定了平台商品的品牌层级与供应稳
定性。
头部品牌深度合作；多元化品牌生态，满足不同层级需求；供应商管理体系，
从“准入”到“全周期管理”。
价格竞争力
从 "便不便宜" 到 "综合采购成本最优“
政企采购的价格竞争力不能简单等同于 "零售价低"，而应从采购全生命周期
成本（TCO） 和合规定价机制两个层面综合研判。
价格水平的横向比较，政企平台的核心价值之一就是 “以量换价”；定价机制
的合规性；综合成本的隐性因素；价格竞争力的可持续性。
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供应链能力研判：履约确定性与客户体验
政企采购具有订单集中、时效刚性、品控严苛、配送分散四大特征。供应链能力是平台能否承接政企级订单的
核心门槛，直接决定履约确定性与客户体验。
全国仓配网络
• 仓网密度：是否实现 “全国 7 大区域 + 34 省级行政
区 + 重点城市" 三级覆盖。
• 仓储面积与峰值吞吐：中秋峰值期（节前 15-20 天）
单仓日处理能力是否满足订单波峰，通常需达到日常
3-5 倍。
• 温区能力：月饼、生鲜、酒水等品类是否具备常温、
冷藏、冷冻多温区仓储，温区切换是否灵活。
区域响应速度
• 订单处理时效：2025 年仓配模式下平均订单履约时
效压缩至8.2 小时。
• 区域配送时效达成率：承诺时效内送达比例应≥98%。
• 峰值期弹性：节前 7 天订单高峰期，时效达成率是否
仍能维持在 95% 以上，是否出现系统性延迟。
应急补货能力
• 安全库存机制：核心 SKU 设置 1.5-2 倍安全库存，
库存预警阈值自动触发补货。
• 跨仓调拨能力：全国仓网间 24 小时内完成调拨，调
拨时效达成率≥95%。
• 供应商协同：核心供应商 48 小时内紧急生产 / 供货，
协议中明确应急供货条款。
多地址配送
• 地址处理能力：支持批量导入（Excel/API），自动
校验地址有效性。
• 分单合单能力：同一地址多订单自动合并，不同地址
智能拆分。
• 异常处理：地址错误、无人签收、拒收等异常自动升
级，异常订单 2 小时内联系客户确认。
供应链能力参考评价指标/建议值
40
法律声明
LEGAL
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本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法， 部分文字和数据采集于公开信息，
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