企业级AI的正确打开方式：AI原生的企业数智化技术参考架构

企业级流程数智化变革 企业级 AI 的正确打开方式AI 原生的企业数智化技术参考架构数智化时代 AI 在企业流程中的地位 课题组名单 *贡献者名单按姓氏首字母排序，排序不反映贡献程度或重要性 课题顾问 课题组成员 研究访谈专家 *本报告编撰得到了多位行业专家的无私支持，他们无偿分享的行业观点为本报告内容提供了重要参考，在此谨致诚挚谢意。需说明的是，书中专家观点仅作行业参考之用。再次感谢各位专家的宝贵付出。 课题组名单 *贡献者名单按姓氏首字母排序，排序不反映贡献程度或重要性 课题顾问 课题组成员 研究访谈专家 *本报告编撰得到了多位行业专家的无私支持，他们无偿分享的行业观点为本报告内容提供了重要参考，在此谨致诚挚谢意。需说明的是，书中专家观点仅作行业参考之用。再次感谢各位专家的宝贵付出。 序 回归第一性原理，深入剖析企业运行的机理，我们发现，其实企业的成长与发 展， 就 是 源 于 业 务 模 式、 技 术 范 式 和 管 理 方 法 三 要 素 的 动 态 交 互， 而三 要素的核心和交汇点是“流程”(Process)。而从福特流水线的发明，到彼得·德鲁克的“概念式流水线”的提出，所有的“流程”(Process)都是为了支撑企业的战略。 从企业战略到业务流程，逐层往下分解直至最底层，就会发现，最终支撑流程的，是企业的技术架构。AI时代，技术范式的智能化是推动企业创新的基础设施。如果企业还是信息化时代的“烟囱式架构”，那么就无法快速响应AI时代企业业务模式的发展和管理方法的创新，也无法推动企业管理向“全面感知、敏捷决策、快速迭代”的目标进行演化。因此，企业AI落地首先要打破传统技术架构，构建新的技术架构，为业务模式的持续创新创造条件。 今天的AI，在泛在性和专业性两个维度上都呈现出非常卓越的表现。但企业AI落地的关键则更在于实现通用性和专业性的融合，即“通专融合”。企业在实现AI落地时，需要利用通用大模型，并将其训练成企业的专属模型，才能满足数字化转型的要求，进而推动企业战略的实现。 在这些背景下，《AI for Process企业级流程数智化变革》报告应运而生。它基于神州数码、德勤中国、中国信通院对企业AI场景落地的长期研究和客户洞见，针对AI落地企业过程中面临的认知、方法、实践三大挑战展开深度剖析。同时，构建AI原生技术架构体系，涵盖智能流程工作台、Agent中台等核心组件，并配套“双驱动”模型及五级成熟度评估体系，为企业提供从战略规划到技术落地的全周期、端到端实施指引。 AI时代的数字化转型是一场由数据智能驱动、AI赋能的深层次跃迁式变革，是推动企业向智能敏捷型组织持续演进、形成数字时代核心竞争力的系统化、长期性的工作。因此，本报告也将持续迭代更新，持续收录前沿实践成果，提炼可复制的创新模式，同时提出前瞻性问题，供业界同仁深入思考与讨论。 目录 第一章 AI for Process—企业级AI的正确打开方式 数智化时代AI在企业流程中的地位AI 与流程结合的产物—AI for ProcessAI for Process 的 AI 场景划分与识别企业 AI 应用投入产出 ROI 测算模型02050917 第二章 AI for Process—最佳实践路径举例LTC AI重塑LTC流程的核心价值：从“效率优化”到“模式创新”如何实现AI for Process在企业的落地2830 第三章 AI for Process的技术体系 AI原生的企业数智化技术参考架构AI for Process技术落地4042 第四章 AI for Process的企业就绪 企业知识治理：AI的“燃料”与决策基石人才能力重塑：打造“业务+算法”复合型团队组织变革重建：重塑AI时代的管理、决策与文化行业生态协同：构建共赢的价值网络64697277 第五章 AI for Process解决方案 汽车行业案例：为企业赋能关键场景医药行业案例：在质量领域的AI流程赋能神州数码：AI for Process解决方案828385 第六章 AI for Process的未来展望 三年之后：智能体初露锋芒，人机协作启航五年之后：智能体深度融入，重塑工作格局十年之后：智能体全面协同，开启超级个体时代管理者的思考与应对策略90909191 第一章AI for Process—企业级AI的正确打开方式 AI在企业中的应用已成为不可阻挡的趋势。充分利用AI能为企业带来巨大价值，因此众多企业纷纷投身其中，期望借助AI成为行业首个受益者，提升竞争力，独占鳌头。 经历了大模型的爆发式增长阶段后，企业已对AI进行了初步探索。然而，就整个行业而言，尚未形成一套完善且能最大程度发挥AI价值的落地体系。 那么，企业该如何正确运用AI，实现AI价值的最大化呢？这已成为企业在数智时代急于突破的重要课题。要解决这个问题，我们需回归企业运行的本质。无论是企业、科研机构还是政府单位，目前都是依靠流程来运转，最终通过人和事务的交互完成整体运作。从这个视角来看，AI应以流程为核心展开能力建设，这才是企业运用AI的最佳方式，才能为企业带来最大价值。 数智化时代AI在企业流程中的地位 AI在企业流程中的核心价值：智能重构、模式破局 历经十余年数字化探索，数据治理、数据挖掘、数据分析及双中台（数据中台与业务中台）的建设，并未完全兑现最初预期的价值。各个行业在持续探索中逐步觉醒—大部分企业已经有了清晰的方向，另有小部分仍在转型迷雾中探寻。数字化转型必须回归业务本质，以业务流程为支点打破企业壁垒。这一过程中，企业流程与数字化并非简单叠加，而是形成深度耦合、动态互构的共生关系。 随着AI技术尤其是大模型的爆发式演进，企业流程与数智技术的协同价值被推向新高度。若将企业比作生命体，三者关系可具象为，流程是“肌体”作为组织协作的基础形态，数据是“血液”贯穿流程节点的核心要素，通过流动与循环赋予“肌体”感知力与行动力，AI是“营养元素”，是“肌体”快捷、高效、灵活运行的关键要素。 企业级AI的落地需以业务为原点，以流程为切口，完成从效率优化到智能重构，从流程革新到模式破局的双重跃迁。当流程、数据、AI形成协同共振，企业方能在数智化竞争中构建不可替代的核心壁垒。以流程为“界面”，让数据流动更高效、AI应用更精准，最终使企业成为具备自我进化能力的“数智生命体”。这既是对数字化转型初心的回归，更是数智时代企业生存的底层逻辑。 AI在企业流程中的关系与应用 结合数智化当前以及未来的应用趋势，AI与企业流程的关系已从“工具赋能”升级为深度重构，二者相互依存，协同进化，共同决定企业在数智时代的核心竞争力。 从图中可以看到，AI与企业流程的作用机制是作用和反作用的关系。 AI对企业流程的作用 企业流程本质上是业务逻辑的结构化表达（如研发流程、供应链流程、客户服务流程等），其核心目标是通过标准化协作提升效率、降低风险。而AI的价值在于突破传统流程的“线性边界”，通过算法和算力实现本质变革。AI对流程主要有三种作用： 作用1：从“经验驱动”到“数据驱动” 传统流程依赖人工经验设计（如销售漏斗管理），AI则通过分析历史数据（如客户行为、交易记录），动态优化流程节点（如自动识别高价值客户、预测成交概率）。 案例：某零售企业通过AI分析用户浏览路径，将线上购物车转化率提升30% 作用 2：从 “固定规则” 到 “智能决策” 传统流程受限于预设规则（如人工审核阈值），AI则通过机器学习实现“规则自适应”（如信贷审批中动态调整风控模型）。 案例：某银行用大模型解析复杂信贷数据，将中小企业贷款审批时效从 3 天压缩至 1 小时 作用 3：从 “局部优化” 到 “全局重构” 传统流程优化聚焦单点效率（如单个审批环节提速），AI则能通过跨流程数据关联（如打通生产、库存、销售数据），实现端到端的全局最优（如供应链智能排产）。 案例：特斯拉通过 AI 算法重构整车制造流程，将 Model Y 的生产周期缩短 40% 在这里其实我们可以看到AI对流程价值，但是AI作用于流程时我们要避免“一刀切”的局面。针对企业而言，“建AI，如烹小鲜”，需要结合企业现状，做好整体规划，逐步建设。未来AI作用流程的终极形态将是：企业流程从“人类设计的固定框架”演变为“AI驱动的动态系统”，实现“数据输入-智能决策-价值输出”的闭环自治。 企业流程对AI的反作用 AI与企业流程的融合已成为当下企业数字化转型的重要方向，对于AI而言，企业流程对AI发展不仅有一定的促进作用，同时也具有反作用。企业流程作为企业运营的核心载体，其自身特点、成熟度以及变革需求，深刻影响着AI的落地效果、应用边界和发展方向，对企业科学的应用AI、实现高质量发展具有重要意义。流程对AI的反作用主要有三种： 作用 1：从流程“变化”到 AI “升级” 随着客户企业业务流程的变化，以及客户体验的提升，对AI技术升级与创新也有了一定的要求，迫使AI在这个过程中不断的自我迭代和升级。 如生产流程中的能耗过高、质量不稳定等，也促使企业利用AI技术开展针对性研究，如开发智能能耗管理模型、质量预测模型，推动AI技术向更专业、更深入的方向发展。客户对AI交互过程中也希望得到更满意的答案，希望有一个AI日常工作平台，实现个性化的交互。同时，企业用户多元化的需求层出不穷，希望帮助完成日常的汇报文档工作，日常数据分析工作，迫使AI生态工作链向前进一步发展，如AI4BI、AI Datadoc、AI舆情沙盘等的诞生。 作用 2：从流程“应用”到 AI “数据源” 企业流程是AI应用的“试验田”和数据“宝库”。以供应链管理流程为例，从采购订单生成、库存管理到物流配送，每个环节都产生大量结构化和非结构化数据，如订单信息、库存变动记录、物流轨迹等。这些数据为AI模型提供了训练素材，助力企业构建需求预测模型、智能库存管理模型和物流路径优化模型。通过在实际流程中应用AI，企业可以不断验证模型效果，迭代优化算法，实现技术与业务的深度融合。 作用 3：从流程“标准”到 AI “遵循” 企业流程的标准化需求推动AI技术的标准化进程。在金融风控流程中，为确保风险评估的一致性和合规性，企业需要AI风控模型遵循统一的数据标准、算法规范和评估流程。这促使行业内制定AI风险评估模型的开发标准、数据安全标准和模型验证规范，推动AI技术在金融领域的标准化应用。同时，企业流程的规范化管理也有助于AI技术在不同企业间的快速复制和推广，降低技术应用成本，提高行业整体智能化水平。 AI不是流程的“替代品”，而是“翻译器” 传统流程以“人类可理解的规则”运行（如Excel表格、邮件审批），AI则将其“翻译”为“机器可执行的智能逻辑”（如算法模型、自动化工作流）。二者的深度融合不是“技术对流程的征服”，而是“让流程获得智能进化的能力”。未来企业的竞争，本质是“流程智能度”的竞争—谁能让AI更精准地嵌入业务逻辑，谁就能在市场竞争的浪潮中构建不可复制的壁垒。 AI与流程结合的产物—AI for Process 从前文中，我们可深刻感知AI与流程的内在关联，以及AI在企业流程中的价值潜力。如何将AI深度嵌入业务流程，已成为企业数字化转型的战略级命题。基于此，我们正式提出"AI for Process"概念—旨在以生态化、体系化行动指南的定位，助力企业从AI“工具应用”转向“能力架构”建设的范式升级。以AI for Process为核心视角，构建技术能力、生态能力以及组织适配体系，通过目标拆解、方法论构建、演进路径规划的多维度设计，实现企业AI战略的全景化、有序化布局。 AI for Process的定义 这一概念在初期提出时，与众多行业相关人士进行过深度交流，我们观察到一个亟待澄清的认知误区——许多人将“AI forProcess”简单等同于流程自动化。事实上，“AI for Process”绝非单一技术概念，