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《AI for Process 企業(yè)級(jí)流程數(shù)智化變革》藍(lán)皮書(shū)由銀河yh8858com、德勤中國(guó)（Deloitte）與中國(guó)信息通信研究院（CAICT）聯(lián)合編撰，
聚焦企業(yè)級(jí) AI 在流程數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用與實(shí)踐，構(gòu)建了從戰(zhàn)略規(guī)劃到技術(shù)落地的全周期指引體系，
為企業(yè)突破 AI 落地的認(rèn)知、方法與實(shí)踐挑戰(zhàn)提供系統(tǒng)性解決方案。

《AI for Process 企業(yè)級(jí)流程數(shù)智化變革》藍(lán)皮書(shū)由銀河yh8858com、德勤中國(guó)（Deloitte）與中國(guó)信息通信研究院（CAICT）聯(lián)合編撰，聚焦企業(yè)級(jí) AI 在流程數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用與實(shí)踐，構(gòu)建了從戰(zhàn)略規(guī)劃到技術(shù)落地的全周期指引體系，為企業(yè)突破 AI 落地的認(rèn)知、方法與實(shí)踐挑戰(zhàn)提供系統(tǒng)性解決方案。

從理論層面看，若企業(yè)廣泛應(yīng)用AI技術(shù)，就短期而言，未來(lái)五到十年內(nèi)，“人機(jī)共生”仍會(huì)是主流，AI更多是助力企業(yè)提升效率，而非取代人力。從長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看，隨著機(jī)器人技術(shù)（Robotic AI）的發(fā)展，人在企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)中的作用可能會(huì)逐漸弱化。

—————— 阿斯利康中國(guó)首席信息官仲欣

企業(yè)應(yīng)“做模型的朋友、做時(shí)間的朋友”，而非站在模型演化的必經(jīng)之路上，要即避免涉足可預(yù)見(jiàn)的、未來(lái)會(huì)被通用大模型能力覆蓋的領(lǐng)域。

—————— 火山引擎副總裁張?chǎng)?/strong>

未來(lái)3-5年，組織架構(gòu)最顯著的變化將是更加趨向扁平化。
這種變化直接影響著公司的決策邏輯：管理層的決策依據(jù)將不再依賴各部門(mén)的層層輸出，而是更多依托于對(duì)數(shù)據(jù)解讀本身，甚至由AI對(duì)數(shù)據(jù)的解讀，決策鏈條會(huì)大幅縮短，組織結(jié)構(gòu)也將隨之變得更加扁平化。

—————— 上海東方數(shù)智購(gòu)商務(wù)有限公司副總裁盧文彥

盡管目前尚未看到AI模型能直接創(chuàng)造收益的案例，但其通過(guò)直接或間接方式降低企業(yè)成本的效果已較為明確，整體投資回報(bào)率（ROI）是相對(duì)可靠的。

—————— 阿里云副總裁、通義大模型業(yè)務(wù)總經(jīng)理徐棟

選擇一個(gè)好的供應(yīng)商長(zhǎng)期合作可以節(jié)省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)商的更替往往需要兩到四年的磨合周期，其隱性溝通成本與適配成本極高。因此，我們更傾向與合作方建立長(zhǎng)期綁定的合作體系。

—————— 太古地產(chǎn)中國(guó)內(nèi)地?cái)?shù)字化及信息技術(shù)總經(jīng)理王勁男

我們可以大膽預(yù)測(cè)，未來(lái)像數(shù)據(jù)搬運(yùn)這類(lèi)工作 —— 即按照規(guī)則將數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)或線下轉(zhuǎn)移至另一個(gè)系統(tǒng)，可能會(huì)被機(jī)器完全取代。目前，這類(lèi)工作主要由辦公室文員等人員承擔(dān)，但未來(lái)對(duì)這類(lèi)崗位的需求將逐漸消失。

—————— 天士力集團(tuán)董事局主席助理、數(shù)字創(chuàng)新中心總經(jīng)理史建華

AI的出現(xiàn)正在打破數(shù)字化時(shí)代形成的集中化趨勢(shì)，它不再局限于在集中化框架下優(yōu)提升效率，而是逐漸分散融入到每一個(gè)業(yè)務(wù)流程的各個(gè)單元之中，甚至每個(gè)單元都可以產(chǎn)生獨(dú)立的Agent進(jìn)行自主決策。這種分散的模式將對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)與算力的分配方式，帶來(lái)革命性、顛覆性的改變。

—————— Intel公司副總裁、中國(guó)軟件生態(tài)事業(yè)部總經(jīng)理李映

AI for Process：推動(dòng)企業(yè)流程變革的方法體系

AI for Process是通過(guò)AI技術(shù)推動(dòng)企業(yè)流程變革，以實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍遷的前沿方法體系。它有助于企業(yè)構(gòu)建更具創(chuàng)新性和競(jìng)爭(zhēng)力的業(yè)務(wù)模式，利用前沿的AI技術(shù)深入理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)流程的自動(dòng)化執(zhí)行與智能化決策，推動(dòng)流程的自我優(yōu)化與持續(xù)進(jìn)化。

AI for Process 如何落地

雙驅(qū)動(dòng)（TD）模型是由銀河yh8858com提出的、通過(guò)頂層戰(zhàn)略拆解與底層場(chǎng)景驗(yàn)證協(xié)同聯(lián)動(dòng)的AI落地方法論，目標(biāo)是平衡企業(yè)
長(zhǎng)期戰(zhàn)略與短期價(jià)值，解決的是“戰(zhàn)略難落地”與“場(chǎng)景碎片化”的問(wèn)題。

AI 原生的企業(yè)數(shù)智化技術(shù)參考架構(gòu)

神州問(wèn)學(xué)智能流程工作臺(tái)

通過(guò)使用大模型和 Agent 的技術(shù)能力，對(duì)企業(yè)流程進(jìn)行合理編排，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)流程設(shè)計(jì)與優(yōu)化，最終持續(xù)提升 AI 滲透率。

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神州問(wèn)學(xué)企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)

依托 AI 云原生提供的資源，通過(guò)獲取來(lái)自服務(wù)資源池和數(shù)據(jù)資源池的內(nèi)容，進(jìn)行智能體各類(lèi)應(yīng)用的構(gòu)建。

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AI for Process，你準(zhǔn)備好了嗎?

AI for Process
企業(yè)就緒

企業(yè)知識(shí)：夯實(shí)企業(yè)未來(lái)發(fā)展的基礎(chǔ)

采用“標(biāo)準(zhǔn)體系+敏捷建設(shè)”的知識(shí)運(yùn)營(yíng)方法

構(gòu)建高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)，夯實(shí) AI 流程基礎(chǔ)

驅(qū)動(dòng)執(zhí)行模型進(jìn)化，適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景

助力 AI 成長(zhǎng)為流程專(zhuān)家，實(shí)現(xiàn)流程優(yōu)化
人才能力：打造適應(yīng)未來(lái)發(fā)展的人才隊(duì)伍

打造“業(yè)務(wù)+算法”復(fù)合型團(tuán)隊(duì)

新一代人才的核心能力：業(yè)務(wù)理解力、數(shù)據(jù)能力、AI/Gen AI認(rèn)知、溝通與協(xié)作、持續(xù)學(xué)習(xí)

AI驅(qū)動(dòng)新崗位： AI賦能的業(yè)務(wù)分析師、流程挖掘與優(yōu)化專(zhuān)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家

內(nèi)部人才轉(zhuǎn)型：面向全員、高潛、專(zhuān)屬AI崗位的技能重塑
組織變革：構(gòu)建敏捷高效的AI治理保障體系

打破組織壁壘、建立專(zhuān)業(yè)的AI賦能中心，找到一種能平衡集中治理與分布執(zhí)行的組織模式

AI時(shí)代的新型領(lǐng)導(dǎo)力

首席流程官 (Chief Process Officer, CPO)

AI產(chǎn)品經(jīng)理

數(shù)據(jù)與AI治理主管
生態(tài)協(xié)同：構(gòu)建開(kāi)放共贏的合作生態(tài)

從供應(yīng)商到戰(zhàn)略伙伴：重定義技術(shù)合作關(guān)系

打造智能價(jià)值鏈

共建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，聯(lián)動(dòng)產(chǎn)學(xué)研

AI for Process
企業(yè)級(jí)流程數(shù)智化變革藍(lán)皮書(shū)

數(shù)智化時(shí)代AI在企業(yè)流程中的地位

企業(yè)級(jí)AI的正確打開(kāi)方式

AI原生的企業(yè)數(shù)智化技術(shù)參考架構(gòu)

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