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    PG國際

    AI for Process 企業級流程數智化變革藍皮書
    系統拆解 AI 如何打破流程邊界、激活數據價值,助力企業從效率優化躍向智能躍升,在數智浪潮中錨定進化方向。
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    《AI for Process 企業級流程數智化變革》藍皮書由PG國際數碼、德勤中國(Deloitte)與中國信息通信研究院(CAICT)聯合編撰,
    聚焦企業級 AI 在流程數智化轉型中的應用與實踐,構建了從戰略規劃到技術落地的全周期指引體系,
    為企業突破 AI 落地的認知、方法與實踐挑戰提供系統性解決方案。
    《AI for Process 企業級流程數智化變革》藍皮書由PG國際數碼、德勤中國(Deloitte)與中國信息通信研究院(CAICT)聯合編撰,聚焦企業級 AI 在流程數智化轉型中的應用與實踐,構建了從戰略規劃到技術落地的全周期指引體系,為企業突破 AI 落地的認知、方法與實踐挑戰提供系統性解決方案。

    從理論層面看,若企業廣泛應用AI技術,就短期而言,未來五到十年內,“人機共生”仍會是主流,AI更多是助力企業提升效率,而非取代人力。 從長期趨勢來看,隨著機器人技術(Robotic AI)的發展,人在企業內部運營中的作用可能會逐漸弱化。

    —————— 阿斯利康中國首席信息官 仲欣

    企業應“做模型的朋友、做時間的朋友”,而非站在模型演化的必經之路上,要即避免涉足可預見的、未來會被通用大模型能力覆蓋的領域。

    —————— 火山引擎副總裁 張鑫

    未來3-5年,組織架構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:管理層的決策依據將不再依賴各部門的層層輸出,而是更多依托于對數據解讀本身,甚至由AI對數據的解讀,決策鏈條會大幅縮短,組織結構也將隨之變得更加扁平化。

    —————— 上海東方數智購商務有限公司副總裁 盧文彥

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

    —————— 阿里云副總裁、通義大模型業務總經理 徐棟

    選擇一個好的供應商長期合作可以節省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業務領域的供應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期綁定的合作體系。

    —————— 太古地產中國內地數字化及信息技術總經理 王勁男

    我們可以大膽預測,未來像數據搬運這類工作 —— 即按照規則將數據從一個系統或線下轉移至另一個系統,可能會被機器完全取代。目前,這類工作主要由辦公室文員等人員承擔,但未來對這類崗位的需求將逐漸消失。

    —————— 天士力集團董事局主席助理、數字創新中心總經理 史建華

    AI的出現正在打破數字化時代形成的集中化趨勢,它不再局限于在集中化框架下優提升效率,而是逐漸分散融入到每一個業務流程的各個單元之中,甚至每個單元都可以產生獨立的Agent進行自主決策。這種分散的模式將對未來數據與算力的分配方式,帶來革命性、顛覆性的改變。

    —————— Intel公司副總裁、中國軟件生態事業部總經理 李映

    AI for Process:推動企業流程變革的方法體系
    AI for Process是通過AI技術推動企業流程變革,以實現價值躍遷的前沿方法體系。它有助于企業構建更具創新性和競爭力的業務模式,利用前沿的AI技術深入理解復雜的業務邏輯之間的內在關聯,從而實現流程的自動化執行與智能化決策,推動流程的自我優化與持續進化。
    AI for Process 如何落地
    雙驅動(TD)模型是由PG國際數碼提出的、通過頂層戰略拆解與底層場景驗證協同聯動的AI落地方法論,目標是平衡企業
    長期戰略與短期價值,解決的是“戰略難落地”與“場景碎片化”的問題。
    AI 原生的企業數智化技術參考架構
    PG國際問學智能流程工作臺
    通過使用大模型和 Agent 的技術能力,對企業流程進行合理編排,實現對企業流程設計與優化,最終持續提升 AI 滲透率。
    PG國際問學企業級Agent中臺
    依托 AI 云原生提供的資源,通過獲取來自服務資源池和數據資源池的內容,進行智能體各類應用的構建。
    AI for Process,你準備好了嗎?
    AI for Process
    企業就緒
    • 企業知識:夯實企業未來發展的基礎
      采用“標準體系+敏捷建設”的知識運營方法
      構建高質量語料庫,夯實 AI 流程基礎
      驅動執行模型進化,適應復雜業務場景
      助力 AI 成長為流程專家,實現流程優化
    • 人才能力:打造適應未來發展的人才隊伍
      打造“業務+算法”復合型團隊
      新一代人才的核心能力:業務理解力、數據能力、AI/Gen AI認知、溝通與協作、持續學習
      AI驅動新崗位: AI賦能的業務分析師、流程挖掘與 優化專家、數據科學家
      內部人才轉型:面向全員、高潛、專屬AI崗位的技能重塑
    • 組織變革:構建敏捷高效的AI治理保障體系
      打破組織壁壘、建立專業的AI賦能中心,找到一種能平衡集中治理與分布執行的組織模式
      AI時代的新型領導力
      首席流程官 (Chief Process Officer, CPO)
      AI產品經理
      數據與AI治理主管
    • 生態協同:構建開放共贏的合作生態
      從供應商到戰略伙伴:重定義技術合作關系
      打造智能價值鏈
      共建行業標準,聯動產學研
    AI for Process
    企業級流程數智化變革藍皮書
    數智化時代AI在企業流程中的地位
    企業級AI的正確打開方式
    AI原生的企業數智化技術參考架構
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