协同AI智能体，实现智能业务运营

IBM如何提供帮助 IBM凭借在业务流程外包领域的深厚专业知识、合作生态与丰富经验，赋能企业打造智能运营流程，释放AI智能体潜能。如需了解更多信息，请访问https://www.ibm.com/consulting/operations。 摘要 人机协同仍是核心 AI智能体提速运营效能 75% 90% 81% 的高管预测，到2027年，AI智能体将帮助运营人才突破报表瓶颈，实现实时分析与业务优化。 的高管表示，未来两年内，AI智能体将接管事务性流程，实现不间断的自动运转。 的高管指出，赢得竞争的关键是用对人、放对位、给对激励。 引言 AI智能体重塑竞争格局 本报告中，我们将深入探讨自主自动化的三个关键要素。第一部分，阐述了一种人机协作新范式：技术执行操作，人类主导协同。第二部分，揭示了智能体价值逻辑：聚焦成效导向，突破规则限制，人类全程赋能增效。第三部分，探讨了全球化部署策略：战略专家协助规避风险，实现规模化落地。报告最后，提供了一份切实可行的行动指南，助您把握自主自动化战略机遇。 自动化并非一蹴而就，它是一段不断演进的过程。（见第6页观点：“自动化演进”）。从简单自动化，到流程联动，再到全自主运行，组织正走向一套全新的运营模型（见图1）。要让AI自动化真正落地，还需高质量数据驱动与完善的治理机制保驾护航。 智能时代，人类监督、人际协作、决策判断，尤其是创造力，将发挥前所未有的价值。 组织正加速采用具备自主执行能力的AI智能体系统1，以抢占竞争先机。 IBM商业价值研究院（IBM IBV）的最新研究表明，业务运营正迎来一场深刻变革。我们对6个国家的750名不同行业运营高管开展了一项访谈式调研。超80%的受访者表示，将全球业务服务自动化列为战略要务，且寄望于智能体实现这一目标。86%的高管预测，到2027年，在AI智能体的推动下，流程自动化和工作流重塑将获得质的飞跃。 利用自主智能体AI，运营系统能够实现自我学习、自我调整与实时优化。其价值远不止于提速增效。更重要的是，这些智能体具备前瞻性洞察、体验定制与创新引擎的能力。从机械化执行到灵活协同，AI智能体正重塑流程管理。 但AI智能体成功落地的关键，不仅在于技术。还必须实现人机协同，在每一个运营环节与沟通节点无缝衔接。 观点 自动化演进 AI自动化从处理重复任务的规则系统起步，逐步演进为通过自然语言交互协助工作的AI助手，最终进化为具备自主执行与决策能力的AI智能体（见图示）。 助手 –根据提示指令执行任务–采用对话式AI交互–依托机器学习或大语言模型提供洞察 –自主完成任务，聚焦目标实现与绩效提升–具备独立决策能力，可灵活调配工具与时机–借助长期记忆与学习机制不断迭代升级 AI智能体自动化 互联智能工作流 AI增强自动化 自主协调并执行工作流程 提升员工工作效能 AI智能体通过自主学习和实时反馈不断优化业务流程，打造全天候智能运营体系 运用AI赋能的预测分析加速决策，实现自主运营 迎接职场新范式 科技驱动运营，人才驾驭科技。 超半数高管表示，员工、供应商和客户已普遍将AI助手作为业务往来的首要交互接口。而这仅仅是个开始。AI智能体正大规模进驻职场生态。 76%的高管证实，其组织正在开发、实施或规模化验证概念，通过自驱型AI智能体实现智能工作流的自主自动化。展望2027年，83%的高管认为，AI智能体能基于运营指标、交易记录及外部数据实现智能推荐。 84%相信，AI智能体将与员工实现无缝协作，协同共生。当前已有三分之二高管认为，其团队切实掌握AI智能体技术。尽管高管信心满满，但结合现实落地进展，这种预期可能略显乐观。但发展态势已然明朗：28%的组织正在推进AI自动化，10%已达成熟规模。毫无疑问，运营是自主智能体AI投资的风暴眼与主战场。 87%的高管预计，到2027年，自主智能体AI将重塑团队的协作模式。90%的高管认为，借助AI智能体，员工将能深入挖掘数据，基于库存情况实时优化诸如财务预测与订单定价等关键业务环节。 +31%依据智能体推荐进行数据化决策。 然而，人才始终是价值链的中心。到2027年，85%的高管认为，员工将利用AI智能体分析数据、应对复杂挑战，并依据AI推荐进行判断，同时聚焦人类独特优势领域，如共情、客户体验与真实互动（见图2与第9页观点：“自主智能体AI对五大核心职能的影响”）。 图2 高管预测，未来两年内，AI智能体将彻底释放业务运营团队潜能。 百分比表示2024年底和2026年底同意每项陈述的高管人数比例增幅。 +25%运用智能体开展数据分析，并处理复杂问题。 观点 自主智能体AI实践指南 AI智能体深度嵌入运营流程，不仅实现人机协作，还能实现智能体之间的高效交互。以下是具体应用场景示例（更多详见附录第17页）： –人力资源。AI智能体全程协助招聘流程（从预测人力需求到候选人入职）。HR人员则借助AI洞察制定人才策略，明确岗位画像，主导面试、录用与入职流程。 –采购。AI智能体联动第三方工具，完成从需求预测、市场调研、供应商寻源与资质审核、招标书生成、投标评估、合同拟订到绩效监控的战略采购全流程。采购人员则专注于制定采购战略、管理复杂的供应商关系，并与核心供应商共同挖掘创新机会，释放更大战略价值。 自主智能体AI对五大核心职能的影响 –订单变现。AI智能体通过实时数据分析、异常检测和自动通信，高效处理数据异常与基础沟通。而员工则负责复杂的争议谈判与客户关系维护。 –客户服务。AI智能体可提前识别客户问题、自动发送提醒并安排预约，同时解析客户情绪，主动响应客户；人工客服则聚焦重大问题解决与情感关系的深度维护。 –财务。AI智能体可实时识别与学习欺诈行为，形成动态监测机制；财务人员则专注于复杂案例处理与客户沟通，完善反欺诈策略。 智能优化，成效为王 规则为轻，结果至上。 理解AI智能体的运作，不妨以自动驾驶为喻。就像自动驾驶靠传感器感知环境、判断路线、灵活应变，AI智能体也会根据目标和环境，自主调整行动路径。 借助完善的AI架构和数字身份管理机制，自主智能体AI可确保关键职能安全、合规、高效运作。采用AI智能体，组织运营进入“零间断、全时段”的自动化时代。 AI自主自动化，正成为提速业务成果的关键利器。以个性化为例，约三分之二高管指出，AI自动化助力打造客户（69%）、员工（64%）与合作伙伴（66%）的个性化体验。凭借实时学习与响应机制，AI智能体释放了生成式AI的创造潜力，助力实现大规模个性化服务。 采用AI智能体，组织运营进入“零间断、全时段”的自动化时代。 图3 高管预期，到2027年，AI智能体将极大程度赋能员工并增强组织敏捷性。 截至2026年底，认同该观点的高管比例。 尽管当前组织多处在自主智能体AI的探索或试行阶段，但高管对其未来充满信心（见图3）。75%的高管表示，未来两年内，AI智能体将接管事务性流程，实现不间断的自动运转。 90% “零接触”运营（无需人为干预）流程系统正在快速推广。85%的高管预计，到2027年，AI自动化将在多职能领域实现“零接触”运营（见图4）。 借助 AI 智能体，员工能更深入分析数据，实现实时分析与优化。 AI 智能体与员工构建无缝协作的知识共享机制。84% 81% AI 智能体通过反馈优化机制实现持续性能迭代。 85%的高管预计，到2027年，AI自动化将实现“零接触”运营。 AI 智能体具备动态环境自适应能力，可自主优化业务流程适配。77% 各流程领域完全自动化预期的高管比例。 加速价值实现，规避潜在风险 要将自主智能体AI落到实处，不但需要重金投入，也要做到人岗匹配、时机恰当。 自主运营要想规模化，背后需要的不只是技术，更是一场战略重塑。随着技术日益普及，81%的高管认同：唯有落实人岗激励策略，即精准岗位配置、专业能力匹配及有效激励机制，才能打造差异化竞争力。 然而，74%高管坦言，技术快速迭代带来了人才断层的问题。更有68%的高管指出，技能短板阻碍转型，其中超过一半（51%）的高管，则直面AI人才稀缺的挑战。 技能缺口让组织自建AI成本高、风险大、落地难。它所需的不仅是顶尖人才，还有重金投入的技术底座、持续维护和时间成本。即便是现成AI方案，也需整合多种数据与系统。而82%的高管认为，技术不兼容严重限制了业务协同。 组织正大幅提升对绩效挂钩型托管服务的投入，预计将从2024年的12%提升至2027年的21%。同时，组织正积极评估在多职能板块实施业务流程外包的可能性（见图5）。 在自动化转型进程中，采购订单管理、应付账款处理、智能预测分析等采购职能，以及数字化招聘、员工自助服务等人力资源模块，因其高度适配“零操作”操作特性，已成为业务流程外包的首选领域。 各业务领域采用业务流程外包服务以加速转型与提升效能的倾向性评估 行动指南 三步激活自主智能体AI潜能，赋能企业运营 全域自主自动化浪潮来袭，组织想要在业务运营中充分释放其价值，就必须同步推进优化人才结构、重塑业务流程和提升核心能力这三大战略变革。 以终为始，重塑运营模式。 团队需从管控执行过程转向把握交付成果。智能体负责落地执行，人力则聚焦战略目标与价值创新。评估标准参照创造价值，而非投入工时。 –以创业者思维破局。自主智能体AI尚处在快速发展时期，试错在所难免，关键要善于利用失败经验推动转型。紧追技术前沿，优先优化业务流程，组织员工协同优化多智能体协作机制，并在可控场景中开展渐进式验证，进行能力沉淀。 –“数字员工”管理，未来职业新赛道。人才团队是AI运营透明化、高质量落地的核心保障。重新规划岗位与技能结构，包括时效数据供给方案、绩效管理机制及智能体协调控制体系。同时开展专项培训，培养员工的数字能力、战略思维与AI伦理意识。 –打造数字员工运营团队，构筑安全底线，确保伦理输出。构建“技术、伦理、政策、业务”四维人才矩阵，打破组织壁垒。他们将通过制定安全研发准则，提供决策支持，推动企业级AI规模化落地。 安全为先，确保规模化安全落地。 争分夺秒，快速兑现价值。 内外部AI能力的黄金配比，决定组织构建的是性能卓越的差异化引擎，还是平庸的折衷方案。战略性地嫁接内部业务专长与外部专精技能，加速部署个性化自主智能体AI方案，打造难以复制的竞争优势。 在追求可量化产出的企业运营场景中，自主智能体AI大有可为。然而其成功部署的前提是构建三位一体的基础保障，即规范的数据管理、体系化的治理机制和铁壁般的安全防护。 –数据治理，重在投入。数据若无法溯源自证，组织智能化将止步于基础阶段。必须系统评估数据全生命周期的完整性、准确性、隐私合规性与安全防护力，确保输出结果既精准可靠又客观公正。 –盘点组织能力，明确优势短板。分析组织自身的专业能力、资源储备与战略规划，判断自主培养技术团队是否具备可行性和价值。梳理当前在AI、机器学习、自动化及流程管理领域的技术积累与人才储备，并评估开发集成AI智能体所需的资金投入、硬件设施及配套工作。 –AI治理，不容滞后。自主智能体AI的规模化应用是双刃剑，治理体系必须超前部署。明确行为责任主体，构建全链路审计追踪，确保符合企业规范、法律底线与伦理要求。 –借外力精进，以标杆砺己。综合评估第三方服务商与外包团队在AI智能体技术实力、市场口碑及业务适配性上的表现，进而权衡自主开发与外部引进的可行性与收益。 –AI智能体，严格管理。AI智能体身份核验是安全第一关。应重构隐私保护与安全机制，适配数字身份新形态。特别要建立AI智能体专属身份访问管理体系（包含非人类实体认证授权），实现动态权限控制、策略化授权及全周期治理。 –以点带面，试点先行。通过实测内部及第三方方案，全面评估自主智能体AI的效能、成本与回报潜力。该方法为管理层提供建设或采购智能体技术的关键依据。同时，需制定与业务增长目标及长期战略高度契合的智能体性能标准和量化指标。 业务