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    《AI for Process 企業級流程數智化變(bian)⹲革》藍(lan)ⓗ皮書由神州(zhou)ⅵ數碼、德(de)勤中國(guo)(Deloitte)與中國信(xin)息通信研究(jiu)⹹院(CAICT)聯(lian)合編撰(zhuan)⸽,聚焦企業級 AI 在流程數(shu)Ⅼ智(zhi)化轉型中的應用(yong)與實(shi)ⓝ踐(jian),構建了從戰略規劃到(dao)技術落地(di)的全周期指引體(ti)系(xi)⹻,為企(qi)業突破 AI 落(luo)地的認知、方(fang)法與(yu)實踐挑(tiao)Ⓘ戰(zhan)⸉提供(gong)系統性(xing)解決(jue)方案。

    從(cong)理(li)論層(ceng)⑨面(mian)看,若(ruo)⹆企業廣(guang)泛應用AI技(ji)術,就(jiu)❶短期而言,未(wei)來(lai)⒍五(wu)⸕到十(shi)年(nian)內,“人機(ji)共生(sheng)”仍會是主流,AI更(geng)Ⓧ多是(shi)助(zhu)力企業(ye)提升效率(lv),而(er)⸝非取代(dai)人力(li)。 從長期(qi)趨(qu)勢來看(kan),隨(sui)⸼著(zhu)機器(qi)人技術(Robotic AI)的發(fa)⅝展,人在企業內部(bu)運營中的(de)作用可(ke)能會逐漸弱化。

    —————— 阿斯利(li)康中(zhong)ↇ國首席信息官 仲(zhong)欣

    企業(ye)應“做模(mo)型(xing)⸟的朋(peng)友、做時(shi)間的朋友”,而非站在模型演化的(de)ℴ必經之(zhi)路(lu)Ⅰ上(shang)⸷,要(yao)即避(bi)免涉(she)足(zu)Ⓨ可(ke)預(yu)ℬ見的、未(wei)來會被通(tong)用(yong)大模型能力覆蓋(gai)Ⅼ的領域(yu)。

    —————— 火山引(yin)擎(qing)副總裁 張鑫(xin)

    未來3-5年,組(zu)織架(jia)構最顯(xian)著(zhu)的變化(hua)將(jiang)⸕是更加趨向扁平化。
    這(zhe)⒎種變化直接影響著公(gong)司的決策邏(luo)輯(ji):管(guan)⹔理層的(de)ⅉ決策依據(ju)將不再依賴各(ge)⸥部(bu)門的層層輸(shu)ⅎ出,而是更(geng)ⓝ多(duo)依(yi)ⓣ托於對數據(ju)解讀(du)本身,甚至由AI對數(shu)ⓦ據的解讀(du),決策鏈條會大(da)幅縮(suo)短,組織結構也(ye)將隨之(zhi)ℴ變得更加扁平(ping)化。

    —————— 上海東方(fang)數(shu)智購(gou)商(shang)務(wu)ⓧ有限(xian)ⓛ公(gong)⹸司副總裁(cai)⸬ 盧(lu)文(wen)™彥

    盡管(guan)目前尚(shang)ↁ未看到(dao)AI模(mo)❻型能直(zhi)接創造收益的案例,但其通過直接(jie)或間(jian)接方(fang)式降(jiang)低企(qi)業成(cheng)本的效果(guo)已較為(wei)明確,整體(ti)投(tou)資(zi)回(hui)報(bao)⓴率(ROI)是相對可(ke)⹾靠的。

    —————— 阿(a)裏雲副(fu)總裁(cai)⸒、通(tong)義(yi)大(da)Ⓞ模型業(ye)務(wu)⅋總經理 徐(xu)棟

    選擇一個好的供應商長(zhang)期合(he)作可(ke)ↁ以節省很(hen)多隱(yin)⓴性(xing)⒛成本和溝通成本。尤其是核心業務領域的供應(ying)商的更替往往需要兩(liang)到四年(nian)⹫的磨合周期,其隱性溝通成本與適配成本極高(gao)⓶。因此,我們更傾向(xiang)與合(he)ⓢ作(zuo)方建(jian)立長期綁(bang)定的合(he)作(zuo)體(ti)系。

    —————— 太古地(di)產(chan)中(zhong)國內地(di)數(shu)字化(hua)Ⓤ及(ji)信息技術(shu)總經(jing)理 王勁男

    我們可以大膽預(yu)測,未來像數據(ju)搬運(yun)這(zhe)類工(gong)ⓠ作 —— 即(ji)按(an)照規(gui)ⓕ則將數(shu)ⓘ據(ju)從一個系統或線下轉(zhuan)ⅱ移至另一個系統(tong),可(ke)能會(hui)被(bei)④機(ji)器(qi)完全取代。目前,這類工作(zuo)主要由(you)辦公(gong)室文員(yuan)等人員承擔(dan),但(dan)未來(lai)對(dui)這類崗位的需(xu)求(qiu)將逐漸消(xiao)失。

    —————— 天士力集(ji)團董(dong)③事局(ju)主(zhu)⑰席(xi)⹑助理、數(shu)字創新中心總(zong)經理 史建華

    AI的出現(xian)正在(zai)打破數字化時代(dai)形成的(de)⹉集(ji)中(zhong)化趨勢,它不再(zai)局限(xian)於在集中化框架下優提升效率(lv),而是逐(zhu)⒏漸(jian)分(fen)Ⅲ散融入到(dao)每一(yi)Ⓧ個(ge)業務流(liu)程(cheng)的各個單(dan)元之(zhi)中(zhong),甚至每個單元(yuan)都(dou)⸥可(ke)以產生獨(du)立的Agent進行(xing)自(zi)主決(jue)⸲策。這種分散(san)⸋的模(mo)式將對未來數據(ju)Ⅿ與算力的分配方式,帶來(lai)革(ge)命(ming)⸏性、顛覆性的(de)Ⓠ改變。

    —————— Intel公(gong)司副(fu)ↇ總(zong)⸭裁、中國(guo)軟(ruan)件生態事業部總經理 李映(ying)

    AI for Process:推動企業流程變(bian)革(ge)的(de)⒍方法(fa)體系
    AI for Process是通過(guo)AI技(ji)術推動企(qi)業(ye)流(liu)程變革,以實現價(jia)⸩值躍遷(qian)⅘的前(qian)沿方法體系。它(ta)有助於企業(ye)⑨構建更(geng)ⓧ具(ju)創新(xin)性和競(jing)爭力的(de)業(ye)務模(mo)⹇式(shi),利(li)用前沿的AI技(ji)⸾術深入理(li)⸻解復雜(za)的(de)業務(wu)邏(luo)⹑輯之間(jian)Ⅼ的內在關聯,從而實(shi)現(xian)流程的自動化執行與智能化決策(ce),推(tui)動(dong)流程的(de)⸗自(zi)我(wo)⹂優化與持續進化(hua)⹠。
    AI for Process 如何落地
    雙(shuang)驅動(TD)模型是由神州數碼提(ti)出的、通過頂層戰(zhan)略拆解與(yu)底層場景驗證(zheng)協同聯動(dong)⸳的AI落(luo)⹑地方法(fa)論(lun),目標是平衡企(qi)❹業
    長期戰略與(yu)短(duan)期價值(zhi),解決的(de)Ⓧ是(shi)❽“戰略(lve)⸲難落地”與“場(chang)景(jing)碎(sui)片化(hua)ℭ”的(de)問題。
    AI 原(yuan)生的企業數智化(hua)技術參考(kao)架構
    神州問(wen)學智能流程(cheng)Ⅰ工作臺
    通過使(shi)用大(da)⹋模型和 Agent 的技術(shu)能力,對企業(ye)流程進行(xing)合理編排(pai),實現對企(qi)ⓚ業流(liu)程(cheng)設(she)計與(yu)⹄優化,最終(zhong)Ⓐ持續(xu)⅘提升(sheng) AI 滲透(tou)率。
    神(shen)⹎州問學(xue)⹳企(qi)業級(ji)ⅇAgent中臺
    依托(tuo) AI 雲原生提供的資(zi)源,通(tong)過獲取(qu)ⅱ來自服務資源(yuan)池和數(shu)據(ju)資(zi)源池的(de)內容,進行智能體(ti)⸽各(ge)類應用的構建。
    AI for Process,你準(zhun)ℰ備(bei)好了(le)嗎?
    AI for Process
    企業就(jiu)緒
    • 企(qi)業(ye)知識(shi):夯實(shi)企(qi)ⓗ業未(wei)來(lai)發展的基礎(chu)
      采用(yong)“標準體系+敏(min)捷建設(she)ℳ”的知(zhi)⸔識運營方(fang)法
      構建(jian)高質量(liang)語(yu)料庫(ku),夯實 AI 流(liu)ⅱ程(cheng)基礎
      驅(qu)動(dong)執行(xing)模型進(jin)化(hua)⒐,適(shi)應復雜業(ye)Ⅵ務場景
      助力 AI 成長為流程專家,實現流程(cheng)優(you)化
    • 人(ren)才能力:打造適應未來(lai)發展(zhan)的(de)人才隊伍
      打造“業務+算法(fa)”復(fu)合型團隊
      新一代人才的核(he)⹮心(xin)能(neng)力:業務理解力、數(shu)據(ju)能(neng)力、AI/Gen AI認知(zhi)、溝通與(yu)⸂協作、持續學習(xi)
      AI驅(qu)⒏動(dong)新崗位(wei): AI賦能(neng)的業務分析(xi)師、流(liu)⓵程(cheng)挖(wa)掘與 優化專(zhuan)家、數據(ju)ⅅ科(ke)⑧學(xue)Ⅿ家(jia)
      內部(bu)人才(cai)轉(zhuan)型:面(mian)向(xiang)全員(yuan)、高(gao)潛、專屬AI崗位的技(ji)ⅴ能(neng)重(zhong)塑(su)
    • 組(zu)織變革(ge):構(gou)⒎建(jian)敏捷高效的AI治理保障(zhang)體系
      打(da)破組織壁壘、建立專業的AI賦(fu)能中(zhong)心,找(zhao)到(dao)Ⓕ一種(zhong)℣能(neng)Ⓒ平衡(heng)集中(zhong)治理與分(fen)布(bu)執行的(de)⑦組(zu)⓭織模式(shi)
      AI時(shi)代(dai)的新型領導力
      首席流(liu)程官 (Chief Process Officer, CPO)
      AI產(chan)⒖品(pin)經(jing)理
      數據與AI治理主管
    • 生(sheng)態協同:構(gou)建開(kai)放共贏的合(he)作生態
      從(cong)供應(ying)商到戰略(lve)⹭夥伴:重定義技術合作(zuo)⹠關系(xi)
      打造智能(neng)價值(zhi)鏈
      共建行(xing)Ⓒ業(ye)標準(zhun),聯動產(chan)學研
    AI for Process
    企業級流程(cheng)ℹ數智(zhi)化變革藍皮書
    數(shu)智(zhi)℩化時(shi)Ⓛ代(dai)AI在企業流(liu)ⓥ程中的(de)地(di)位
    企業(ye)級AI的正(zheng)確打開(kai)方式
    AI原生(sheng)的企(qi)業數智(zhi)化技(ji)⒈術參考(kao)架構(gou)
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