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在2025年世界人工智能大會（WAIC）上，公海賭賭船網(wǎng)站聯(lián)合德勤中國、中國信息通信研究院共同發(fā)布《AI for Process企業(yè)級流程數(shù)智化變革》藍(lán)皮書。公海賭賭船網(wǎng)站首席信息官李晨龍系統(tǒng)的闡釋了藍(lán)皮書的理念、路徑與實(shí)踐，為企業(yè)邁入以AI為核心驅(qū)動的流程智能化時(shí)代提供完善的方法論與工具支撐。

AI時(shí)代的流程重構(gòu)新范式

李晨龍?jiān)谘葜v中指出，傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以信息系統(tǒng)建設(shè)為核心，如CRM、ERP、HR系統(tǒng)曾極大提高了業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化與運(yùn)行效率。然而隨著系統(tǒng)數(shù)量的增加，企業(yè)流程被割裂于不同系統(tǒng)之間，形成數(shù)據(jù)孤島，難以支撐當(dāng)下對靈活響應(yīng)與智能決策的需求，亟需AI進(jìn)行智能升級。

他表示，當(dāng)前大模型技術(shù)已在多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域超越人類能力，但企業(yè)場景中的AI落地仍困難重重。通用大模型雖然強(qiáng)大，但缺乏企業(yè)特有的數(shù)據(jù)與專業(yè)知識積累。未來的企業(yè)AI應(yīng)用須走向“通專融合”的路徑，利用開源大模型與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)共建專業(yè)化智能體，實(shí)現(xiàn)低成本、高適配的AI應(yīng)用體系。

如何構(gòu)建企業(yè)的通專融合的模型，關(guān)鍵在于把握業(yè)務(wù)模式、技術(shù)范式與管理方法的交匯點(diǎn)——流程。“當(dāng)前AI仍停留在單點(diǎn)應(yīng)用，尚未實(shí)現(xiàn)流程層面的重構(gòu)與再造，而“AI for Process”正是以此為目標(biāo)，推動企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面感知、快速決策與持續(xù)優(yōu)化。”

從理念到落地：雙路徑驅(qū)動流程智能化

為了幫助企業(yè)系統(tǒng)性推進(jìn)AI for Process的落地，公海賭賭船網(wǎng)站基于大量實(shí)踐提出“Twin-Drive雙驅(qū)動模型”，即“自頂向下”與“自底向上”相結(jié)合的推進(jìn)方法。

在“自頂向下”路徑中，企業(yè)從戰(zhàn)略出發(fā)，將業(yè)務(wù)流程拆解為L1至L5多層級體系，再在L5級業(yè)務(wù)活動中進(jìn)一步識別AI應(yīng)用場景。這種方式可系統(tǒng)性優(yōu)化流程，但需高層驅(qū)動、全局規(guī)劃。它能確保AI應(yīng)用場景的全面覆蓋，避免出現(xiàn)場景遺漏或執(zhí)行斷點(diǎn)，確保各場景間形成有機(jī)串聯(lián)，構(gòu)建起完整的AI流程生態(tài)。而“自底向上”的方法則更貼近一線實(shí)踐：從具體操作出發(fā)，梳理流程鏈條，在已有流程中尋找AI切入點(diǎn)，逐步沉淀價(jià)值，適用于局部創(chuàng)新與快速試點(diǎn)。

無論采用哪種路徑，最終都要落實(shí)到AI場景的精準(zhǔn)描述。為此，公海賭賭船網(wǎng)站提出“AI Gene模型”作為統(tǒng)一語言，幫助企業(yè)精準(zhǔn)描述每一個(gè)AI場景的角色、輸入輸出、操作規(guī)則與數(shù)據(jù)需求，確保AI與流程深度融合、可持續(xù)優(yōu)化。

分享中，李晨龍借助公海賭賭船網(wǎng)站的自身實(shí)踐和醫(yī)療行業(yè)的客戶案例充分解釋了DT模型的應(yīng)用方法及效果：通過自頂向下的方式，對LTC進(jìn)行流程重塑，構(gòu)建并快速部署多個(gè)AI智能體，智能體從創(chuàng)建到迭代周期從90天縮短至15天，實(shí)現(xiàn)跨模塊協(xié)同與業(yè)務(wù)響應(yīng)提速；同時(shí)，在某醫(yī)藥企業(yè)中，通過自底向上的方法挖掘法規(guī)收集流程中的“隱性操作鏈條”，部署智能體后每人每月節(jié)省2.2人天，顯著提升流程效率與人力效能。

技術(shù)范式轉(zhuǎn)型：構(gòu)建AI原生的企業(yè)架構(gòu)

在業(yè)務(wù)模式和管理方法之外，企業(yè)流程的智能化還需要匹配技術(shù)范式作為支撐。李晨龍強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前企業(yè)流程承載在多個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)中，如同盲人摸象，難以形成整體感知。

為此，公海賭賭船網(wǎng)站提出AI原生的企業(yè)數(shù)智化參考架構(gòu)，幫助企業(yè)看到“一整頭大象”， 其核心由兩大平臺構(gòu)成：Agent中臺與智能流程工作臺。

Agent中臺匯聚企業(yè)內(nèi)外的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、知識和模型資源，通過統(tǒng)一調(diào)度與管理，解決智能體生產(chǎn)的復(fù)雜性。智能流程工作臺則將L1-L5流程配置落地，實(shí)現(xiàn)流程執(zhí)行與系統(tǒng)操作的一致性，并支持流程變更的靈活重構(gòu)與數(shù)據(jù)積累。

他表示，“Agent中臺和智能流程工作臺作為AI for Process的兩大利器，在絕大多數(shù)客戶的實(shí)施過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用，使AI能力能夠在企業(yè)流程中不斷快速迭代，持續(xù)發(fā)揮價(jià)值。”

面向未來：
構(gòu)建AI就緒企業(yè)，邁向智能共生

推進(jìn)AI for Process不僅僅是技術(shù)層面的重構(gòu)，更是一場深刻的組織與認(rèn)知變革。李晨龍表示，企業(yè)要實(shí)現(xiàn)真正的智能化發(fā)展，還需具備“AI就緒能力”，包括知識治理體系建設(shè)、組織流程重塑、復(fù)合型人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同。

作為衡量未來企業(yè)應(yīng)用AI程度的指標(biāo)，此次藍(lán)皮書中首次提出了“AI滲透率”概念——即在企業(yè)業(yè)務(wù)流程中AI操作占總體操作比例（包括AI的操作、人的操作）。他提到，在未來，誰的滲透率更高，誰就發(fā)展就會更快。但從整體時(shí)間軸預(yù)測：三年后，AI還是輔助為主，滲透率10%-20%；五年后，人類指揮多個(gè)AI協(xié)作，滲透率30%-50%；十年后，將是人類監(jiān)督AI自動運(yùn)行，滲透率可能達(dá)到80%。

他總結(jié)道：“這是一個(gè)最好的時(shí)代，也是一個(gè)最壞的時(shí)代。如何與AI共生，是每個(gè)企業(yè)必須面對的問題。”

未來，公海賭賭船網(wǎng)站將繼續(xù)攜手各界，推動AI for Process理念在更多場景和行業(yè)中落地，助力全球企業(yè)在智能化競爭中實(shí)現(xiàn)智能化躍升。