医美行业“去魅”，AI不是万能药，DeepSeek也难解行业痛点

对于医美行业来说，DeepSeek的横空出世将深刻影响行业未来趋势。 医美行业观察创始人杨德勇 曾公开表示“未来3年内AI产业应用化会加速爆发”，如今DeepSeek的出现更加有力地证实了这一结论。

扩大来看，AI的出现和广泛应用一定是它能某种程度上解决医美行业的痛点，例如信息不对称、服务标准化程度低、医生资源分布不均等。所以当下AI最直观的影响是对终端服务的影响。

其一是皮肤检测，皮肤检测是最早将AI应用到行业中的环节之一，通过对用户面部图像的分析，精准识别皮肤问题，并能给出个性化的治疗方案。

其二是风险预测与术后管理，AI模型可整合用户健康数据（如过敏史、体质特征），预测术后并发症概率，优化术前准备。术后通过图像跟踪恢复进度，及时提醒异常情况。

其三是采购AI化管理，根据机构前端的业绩情况，优化药品、设备采购库存。

其四是人力成本和获客成本的优化，AI排班系统可可动态调整医生、护士资源，减少闲置成本；同时，智能客服系统可以24小时在线解答用户咨询也能降低人工成本。

基于AI的特点和优势，它能解决医美服务过程中的大部分问题，但就目前AI的智能水平，以及医美行业的特殊性，想要利用AI做深行业还需要些时 日。

这一结论主要来源于医美行业的特点。医 美行业从混沌到混乱，再逐渐到有秩序、合规化，经历了复杂且漫长的历程。如今的医美行业依然存在信息透明度低，用户信任度不高等困境。

所以目前的AI在医美行业中应用还是以辅助为主，数据统计、皮肤检测等在借助AI的过程中可以达到事半功倍的效果，但是在一些需要“人”参与的环节，AI并不能做到很好的替代。

在医美行业观察举办的「看见医美创新增长力·第五届未来医美大会暨追光大赏颁奖盛典」上， 北京澳玛星光国际医疗连锁负责人魏璐 表示：“我们成立以来一直都没有咨询师岗位，而是坚持医生做面诊与为规划，建立与医生之间的互动，离店之后也可以看到医生分享的专业知识与内容，能够进行日常皮肤管理。这在客人中产生了很大的反响。”

咨询师的“工作”被医生代替，医生相比于咨询师，专业能力更强，这也在很大程度上提高了机构的专业性以及用户粘性。

就目前来说，“人”带来的信任感是不能被机器所取代的；但是在一些程序化、数据化的环节完全可以医疗AI，这也是目前医美行业AI发展最成熟的一环。

以 DeepSeek 为代表的AI技术可以帮助医美机构进行数字化转型，提高运营效率和服务质量，推动医美行业向智能化、精准化方向发展；未来发展第一步则是技术应用落地，AI赋能从机构转向上游产品研发；更深一步则是AI智能化的完全应用，这也是AI的终极追求，代替人类思想做出判断与分析，但是很明显这一天是遥远的、充满变数的。