【流程】2025年AIforProcess企业级流程数智化变革蓝皮书97页.pdf

1、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扫码获取蓝皮书电子版AI for ProcessAI for Process企业级流程数智化变革课题顾问课题组成员研究访谈专家李晨龙 神州数码首席信息官周令坤 德勤中国企业、技术与绩效事业群全国主管合伙人仲 欣 阿斯利康中国首席信息官王景尧 中国信息通信研究院泰尔终端实验室数字生态发展部主任顾世荣 中国信息通信研究院泰尔终端实验室高级工程师皇甫子乔 神州数码中台副总经理孙晓臻 德勤中国咨询合伙人吴 荻 中国信息通信研究院泰尔终端实验室数字生态发展部 副主任 谢国斌 神州数码通明湖云和信创研究院首席

2、 AI 科学家杨柳春 神州数码通明湖云和信创研究院 AI 解决方案专家张 琦 德勤中国咨询合伙人张志钢 德勤中国咨询总监李 映 Intel 公司副总裁、中国软件生态事业部总经理卢文彦 上海东方数智购商务有限公司副总裁史建华 天士力集团董事局主席助理、数字创新中心总经理王劲男 太古地产中国内地数字化及信息技术总经理徐 栋 阿里云副总裁、通义大模型业务总经理张 鑫 火山引擎副总裁课题组名单*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*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

3、感谢各位专家的宝贵付出。AI for Process 企业级流程数智化变革序回归第一性原理，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

4、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，

5、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。AI 驱动的数云融合架构AI 时代的基础设施通专融合企业 AI 落地的“

6、必由之路”流程(Process)支撑 AI 时代企业战略的核心CONTENTS目录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AI for Process最佳实践路径举例 LTC第二章AI 原生的企业数智化技术参考架构AI for Process 技术落地 AI for Process 的技术体系第三章28304042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AI for Proces

7、s企业级 AI 的正确打开方式第一章02050917AI for Process 企业级流程数智化变革汽车行业案例：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AI for Process 解决方案第五章三年之后：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AI for Process 的未来展望第六章82838590909191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

8、、决策与文化行业生态协同：构建共赢的价值网络AI for Process 的企业就绪第四章64697277CONTENTSAI for Process 企业级流程数智化变革01第一章AI for Process企业级 AI 的正确打开方式AI 在企业中的应用浪潮已势不可挡，其释放的价值潜力吸引众多企业积极投身探索，期望借 AI 突破竞争格局、抢占发展先机。历经大模型爆发式增长阶段，企业虽完成 AI 应用初步实践，但行业整体仍未构建出充分释放 AI 价值的成熟落地体系。数智时代，企业如何精准运用 AI、最大化挖掘其价值，成为亟待破解的关键命题。回归组织运行本质来看，企业、科研机构、政府单位等各类

9、组织，均依托流程实现运转，通过人与事务的交互达成整体目标。基于这一底层逻辑，以流程为核心开展 AI 能力建设，可作为企业应用 AI 的重要路径之一，助力挖掘显著价值。需明确的是，不同属性、不同发展阶段的组织，AI 应用的关键着力点各有侧重：科创型企业聚焦前沿突破，AI for Science 可能成为创新引擎；制造型企业深耕产线优化，AI for Engineer 或为提效关键；而对于流程驱动的规模化大型成熟企业，AI for Process 更贴合规模复制、效率升级需求。企业唯有立足自身特性，精准锚定适配路径，才能让 AI 深度融入业务流程，释放数智化转型的强劲动能，在时代浪潮中把握先机。0

10、2AI for Process 企业级流程数智化变革数智化时代 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AI 在企业流程中的关系与应用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

11、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。结合数智化当前以及未来的应用趋势，A

12、I 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。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：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）。AI 对企业流程的作用图表 1 AI 与企业

13、流程的作用机制 作用 1：从“经验驱动”到“数据驱动”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%作用反作用企业流程AI技术03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）。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）。作用 2：从“固定规则”到“智能决策”作用 3：从“局部优化”到“全局重构”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 小时案例：特斯拉通

14、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。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

15、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：企业流程对 AI 的反作用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

16、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 1：从流程“变化”到 AI“升级”04AI for Process 企业级流程数智化变革企业流程是 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。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