在数字化转型浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑企业运营模式。然而，许多企业在AI落地过程中面临“雷声大、雨点小”的困境——投入巨资却收效甚微。

　　如何让AI真正融入企业业务流程，成为提升效率、优化决策的利器，而非仅仅停留在概念层面？在2025年世界人工智能大会（WAIC）上，神州数码联合德勤中国、中国信息通信研究院共同发布《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书，为这一问题提供了系统性的解决方案。

　　蓝皮书指出，企业应以业务流程为核心展开AI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。

　　在这个AI技术日新月异的时代，AI for Process为企业提供了一条规避“为AI而AI”陷阱的务实路径。

　　流程：AI价值落地的战略支点

　　企业数字化转型并非新鲜话题。

　　传统企业的数字化转型以信息系统建设为核心，如CRM、ERP、HR系统曾极大提高了业务标准化与运行效率。在管理知识体系和方法匮乏的年代，引入系统通常能够快速让业务高效地跑起来。

　　然而随着系统数量的增加，信息孤岛、数据孤岛逐渐形成，企业流程被割裂在不同的系统之中。虽然数据中台的出现，部分解决了数据汇总和分析的问题，但依然难以解决业务操作的割裂性和流程设计一致性等问题。这就为“AI for Process”的提出提供了契机。

　　近些年，随着大数据、AI等技术的不断发展，尤其是大模型技术带来的生产力革命，促使数据驱动业务决策对企业的发展愈发重要。如何让AI正确、高效地落地企业，就变成了摆在了每个CIO、CTO、CEO面前的必答题。

　　神州数码首席信息官李晨龙表示，通用大模型虽然强大，但缺乏企业特有的数据与专业知识积累。未来的企业AI应用须走向“通专融合”的路径，利用开源大模型与企业内部数据共建专业化智能体，实现低成本、高适配的AI应用体系。

　　如何构建企业的通专融合模型，关键在于把握业务模式、技术范式与管理方法的交汇点——流程。蓝皮书指出，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。

　　蓝皮书认为，大部分数字化转型未能兑现预期价值，因其未回归业务本质。而流程正是连接企业战略与执行的核心纽带，是业务模式、管理方法和技术范式的交汇点。

　　AI for Process的创新性在于将AI技术与业务流程深度耦合，形成动态互动的共生关系。蓝皮书形象地将企业比作生命体：“流程是‘肌体’，数据是‘血液’，AI是‘营养元素’。”这种三位一体的架构使企业成为具备自我进化能力的“数智生命体”。

　　企业流程对AI发展具有反作用力，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，对企业科学地应用AI、实现高质量发展具有重要意义。这种双向互动构成持续改进的闭环。

　　蓝皮书认为，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。

　　双路径驱动流程智能化

　　需要注意的是，AI for Process的落地并非易事。蓝皮书中指出，经过多年数智化转型实践验证，AI for Process的建设如同当年数据治理从概念到落地的演进历程，它本质上是企业修炼数字化内功的长期工程。

　　而企业管理层对AI价值又有着迫切期待：既要响应短期变现诉求与部门KPI压力，又要考虑AI长效价值红利。

　　蓝皮书中提出的“Twin-Drive（TD）双驱动模型”为企业提供了两种可行的实施路径：自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）。

　　自顶向下的方法适用于具备高度数智化战略认知的企业，通过从战略层面分解业务架构，再在具体业务活动中挖掘AI场景。这种方式可系统性优化流程，但需高层驱动、全局规划。它能确保AI应用场景的全面覆盖，避免出现场景遗漏或执行断点，确保各场景间形成有机串联，构建起完整的AI流程生态。

　　神州数码自身的LTC（Leads to Cash）流程重塑就是这一方法的成功实践。通过自顶向下的流程梳理，神州数码基于4大类11小类直客服务的业务模式，结合在客户管理、营销管理、交付管理、解决方案管理、财务经营管理、风险管理的管理方法，定义了销售解决方案智能推荐、商机智能评估等关键AI场景。同时，神州数码依托自研的神州问学企业级Agent中台快速生产智能体，通过神州问学智能流程工作台高效消费智能体，形成了业务AI创新的快速闭环，增强了业务模式跨组织协同，保证了流程设计和系统执行的一致性。基于这两大利器，企业智能体平均创建周期大幅缩短，业务流程运行效率显著提升。

　　而对于那些急需获得AI效率但尚未形成数智化战略规划的企业，自底向上的方法则更为实用。这种方法从局部需求出发，通过串联一线操作流程，挖掘AI场景的潜在价值。

　　李晨龙在分享中提到的医药企业案例就是典型代表。该企业通过自底向上的方式，对其法律法规收集流程进行深入调研，挖掘出大量“隐性操作链条”，并通过精细化建模，沉淀了AG（AI Gene）模型，帮助客户搭建了Agent中台，实现了多个智能体的搭建，最终实现了每人每月2.2人天的工作量节省。

　　这两种方法并非对立，而是相辅相成。企业可以根据自身情况灵活选择，最终目标都是通过AG（AI Gene）模型，将AI能力精准嵌入业务流程的每个环节。

　　技术架构是AI for Process落地的另一关键。蓝皮书中提出的AI原生的技术架构体系，以Agent中台和智能流程工作台为核心，解决了智能体生产与消费的难题。Agent中台通过整合算力、模型、知识和应用四大要素，为企业提供了从PoC到生产的全流程支持。而智能流程工作台则以流程驱动为核心，实现了业务流程管理、应用能力集成和AI Agent的快速接入。

　　“Agent中台和智能流程工作台作为AI for Process的两大利器，在绝大多数客户的实施过程中发挥关键作用，使AI能力能够在企业流程中不断快速迭代，持续发挥价值。”李晨龙表示。

　　企业级AI落地仍处于建设初期

　　蓝皮书显示，AI for Process的建设呈现阶梯式发展路径。根据企业能力成熟度维度，AI for Process可以划分为L1~L5五级演进体系。

　　L1层级是辅助工具，AI作为辅助手段，聚焦流程中离散、单一任务，人类仍为流程主导者；L2层级是人机协作，AI实现流程内多关联任务的自动化串联执行；L3层级是智能执行，AI突破单流程边界，人类角色转向规则制定与异常监督；L4层级是流程优化，AI自主识别瓶颈并提出优化方案，深度参与流程治理与改进；L5层级是自主进阶，AI作为流程的自主管理者，不仅实现全流程自动化执行，更具备流程重构与动态编排能力，如根据业务变化自动重组生产流程。

　　“由于企业流程的复杂性，企业数据质量的脆弱性，以及数字化建设的实际情况，目前我们看到的企业大多数处于AI for Process五级演进体系中的L1~L2之间的状态，能突破L3的非常少。”李晨龙表示，这也是为什么蓝皮书中提到“AI离人很近，离企业很远”。

　　推进AI for Process不仅仅是技术层面的重构，更是一场深刻的组织与认知变革。李晨龙表示，企业要实现真正的智能化发展，还需具备“AI就绪能力”，包括知识治理体系建设、组织流程重塑、复合型人才培养等。

　　在AI时代，企业知识的重要性被提升到前所未有的高度，没有高质量的知识和数据，再强大的模型也无法发挥价值。同时，组织需要适应AI与人类员工的协同工作模式，流程管理和知识治理的变革将成为常态。此外，企业还需要培养懂业务、懂流程、懂技术的复合型人才，以应对AI带来的新挑战。

　　作为衡量未来企业应用AI程度的指标，此次蓝皮书中首次提出了“AI渗透率”概念——即在企业业务流程中AI操作占总体操作比例（包括AI的操作、人的操作）。

　　蓝皮书提到，在未来，谁的渗透率更高，谁的发展就会更快。但从整体时间轴预测：三年后，AI智能体在企业中崭露头角，成为人类员工的得力助手，渗透率10%-20%；五年后，AI智能体将在企业中实现深度融入，对工作格局产生深刻的重塑，渗透率30%-50%；十年后，AI智能体将与人类员工实现全面协同，开启一个全新的“超级个体”时代，渗透率可能达到50%-80%。

　　“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。如何与AI共生，是每个企业必须面对的问题。”李晨龙表示。