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2025 / 07 / 28
抖圈数码李晨龙:AI for Process,AI落地企业的正确打开方式

在2025年世界人工智能大会(WAIC)上 ,抖圈数码联合德勤中国、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 。抖圈数码首席信息官李晨龙系统的阐释了蓝皮书的理念、路径与实践 ,为企业迈入以AI为核心驱动的流程智能化时代提供完善的方法论与工具支撑  。

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AI时代的流程重构新范式

李晨龙在演讲中指出 ,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 。然而随着系统数量的增加,企业流程被割裂于不同系统之间  ,形成数据孤岛,难以支撑当下对灵活响应与智能决策的需求,亟需AI进行智能升级。

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他表示 ,当前大模型技术已在多个专业领域超越人类能力 ,但企业场景中的AI落地仍困难重重。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的模型,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。“当前AI仍停留在单点应用 ,尚未实现流程层面的重构与再造 ,而“AI for Process”正是以此为目标 ,推动企业实现全面感知 、快速决策与持续优化 。”

从理念到落地  :双路径驱动流程智能化

为了帮助企业系统性推进AI for Process的落地 ,抖圈数码基于大量实践提出“Twin-Drive双驱动模型”,即“自顶向下”与“自底向上”相结合的推进方法 。

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在“自顶向下”路径中,企业从战略出发 ,将业务流程拆解为L1至L5多层级体系,再在L5级业务活动中进一步识别AI应用场景 。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 。而“自底向上”的方法则更贴近一线实践:从具体操作出发,梳理流程链条 ,在已有流程中寻找AI切入点 ,逐步沉淀价值,适用于局部创新与快速试点。

无论采用哪种路径 ,最终都要落实到AI场景的精准描述 。为此,抖圈数码提出“AI Gene模型”作为统一语言  ,帮助企业精准描述每一个AI场景的角色、输入输出 、操作规则与数据需求 ,确保AI与流程深度融合 、可持续优化 。

分享中 ,李晨龙借助抖圈数码的自身实践和医疗行业的客户案例充分解释了DT模型的应用方法及效果:通过自顶向下的方式 ,对LTC进行流程重塑,构建并快速部署多个AI智能体,智能体从创建到迭代周期从90天缩短至15天,实现跨模块协同与业务响应提速;同时,在某医药企业中,通过自底向上的方法挖掘法规收集流程中的“隐性操作链条” ,部署智能体后每人每月节省2.2人天 ,显著提升流程效率与人力效能。

技术范式转型 :构建AI原生的企业架构

在业务模式和管理方法之外 ,企业流程的智能化还需要匹配技术范式作为支撑 。李晨龙强调,当前企业流程承载在多个异构系统中 ,如同盲人摸象,难以形成整体感知。

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为此  ,抖圈数码提出AI原生的企业数智化参考架构,帮助企业看到“一整头大象”, 其核心由两大平台构成 :Agent中台与智能流程工作台 。

Agent中台汇聚企业内外的系统、数据 、知识和模型资源 ,通过统一调度与管理 ,解决智能体生产的复杂性  。智能流程工作台则将L1-L5流程配置落地,实现流程执行与系统操作的一致性,并支持流程变更的灵活重构与数据积累。

他表示,“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 。”

面向未来  :
构建AI就绪企业 ,迈向智能共生

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、复合型人才培养与产业生态协同 。

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)。他提到 ,在未来 ,谁的渗透率更高 ,谁就发展就会更快。但从整体时间轴预测:三年后  ,AI还是辅助为主 ,渗透率10%-20% ;五年后 ,人类指挥多个AI协作 ,渗透率30%-50%;十年后,将是人类监督AI自动运行 ,渗透率可能达到80% 。

他总结道:“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 。”

未来,抖圈数码将继续携手各界 ,推动AI for Process理念在更多场景和行业中落地,助力全球企业在智能化竞争中实现智能化跃升。

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