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：
- 看清市场全貌：追踪电商大盘趋势、品类动态、竞品动态、流行趋势、正负评价，挖掘潜在商机；
- 优化线下经营：分析线下门店与商业体经营数据，结合外卖&小程序数据，提供店效/坪效/业绩预测等关键数据洞察；
- 听懂用户心声：分析全网用户发帖与评论，挖掘用户的真实需求和痛点，为品牌营销与产品研发提供方向；
- 深挖潜在需求：进行消费场景洞察、满意度分析、情绪分析、营销活动有效性分析、消费旅程分析等用户智能研究；
- 重构调研效率：通过AI深度访谈，在几小时内完成原本需要几周的消费者调研；
- 量化关键决策：量化市场规模、需求预测、成本利润、投资回报、供给产能等关键数据。
- 支撑战略设计：进行商业模式、市场进入策略、竞争定位、政策分析等战略设计
- 赋能投资研判：实现投前商业尽调、并购建议、资产配置策略、投后管理等投研分析辅助
- 构建商业全景：新闻事件脉络梳理、政策要点提取、专利技术路线分析、诉讼争议焦点提炼、招投标信息整合、学术成果归纳等等全链路的商业全景分析辅助
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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