企業(yè)流程的數(shù)智化轉(zhuǎn)型常遇“落地難”，經(jīng)得住實(shí)踐檢驗(yàn)的方法論成為企業(yè)轉(zhuǎn)型通關(guān)的關(guān)鍵。神州數(shù)碼首席信息官李晨龍日前接受專訪，深入解讀了企業(yè)“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的底層邏輯，闡釋了神州數(shù)碼創(chuàng)新性提出的“AI for Process”核心方法論，并分享了企業(yè)自身在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和落地案例，為千行百業(yè)落地AI提供有效參考。

神州數(shù)碼首席信息官 李晨龍

數(shù)智化轉(zhuǎn)型：從“系統(tǒng)固化”到“AI重塑流程”

面對(duì)“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的內(nèi)涵之問(wèn)，李晨龍給出了清晰定義：“當(dāng)前階段，神州數(shù)碼將其定義為‘AI for Process’，這是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。”隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)尤其是AI技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，以及中國(guó)企業(yè)的壯大成熟，企業(yè)對(duì)端到端數(shù)據(jù)治理和AI深度賦能業(yè)務(wù)流程的需求日益迫切。

目前，神州數(shù)碼依托底層智算系列產(chǎn)品、自研的企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)神州問(wèn)學(xué)、神州問(wèn)學(xué)智能流程工作臺(tái)等產(chǎn)品和解決方案，已構(gòu)建起全棧AI能力?，F(xiàn)如今，覆蓋營(yíng)銷、人力等領(lǐng)域的多個(gè)AI應(yīng)用已在神州數(shù)碼內(nèi)部落地，其中最為顯著的標(biāo)志性成果是服務(wù)全體員工的智能體“超級(jí)員工”——它整合企業(yè)內(nèi)部人力、財(cái)務(wù)、IT、銷售等近百個(gè)跨領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，通過(guò)神州問(wèn)學(xué)平臺(tái)高效解答員工問(wèn)題，極大提升了信息流轉(zhuǎn)效率。此外，神州數(shù)碼通過(guò)AI構(gòu)建的智能營(yíng)銷應(yīng)用能輔助銷售人員進(jìn)行線索與商機(jī)分析，推動(dòng)銷售達(dá)成。“這些實(shí)踐驅(qū)動(dòng)了神州數(shù)碼業(yè)務(wù)的逆勢(shì)上揚(yáng)與市值提升，逐步實(shí)現(xiàn)成為領(lǐng)先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作伙伴的愿景。”李晨龍表示。

破解難題：“AI for Process”方法論的系統(tǒng)性革新

針對(duì)企業(yè)在AI落地過(guò)程中普遍面臨的認(rèn)知與實(shí)踐挑戰(zhàn)，神州數(shù)碼提出了“AI for Process”核心方法論。李晨龍闡釋其誕生邏輯：“企業(yè)持續(xù)成長(zhǎng)依托商業(yè)模式、管理方法和技術(shù)范式三個(gè)關(guān)鍵要素，它們的交匯點(diǎn)正是企業(yè)流程。AI賦能的關(guān)鍵，在于實(shí)現(xiàn)大模型通用能力與企業(yè)價(jià)值鏈專業(yè)能力的‘通專融合’，推動(dòng)企業(yè)從零散的AI‘工具應(yīng)用’躍升至系統(tǒng)化的‘能力架構(gòu)’建設(shè)。”

AI for Process的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于其系統(tǒng)性與靈活性。不同于解決單點(diǎn)問(wèn)題，它立足于企業(yè)整體價(jià)值鏈進(jìn)行系統(tǒng)性規(guī)劃。神州數(shù)碼獨(dú)創(chuàng)性提出的“雙驅(qū)動(dòng)”模型Twin–Drive(TD)，通過(guò)Top-Down Decomposition & Bottom-Up Emergence頂層拆解和底層涌現(xiàn)雙擎，以及頂層戰(zhàn)略設(shè)計(jì)與底層場(chǎng)景驗(yàn)證的雙向協(xié)同，既快速兌現(xiàn)AI短期價(jià)值，又筑牢長(zhǎng)效能力基座?；诖?，企業(yè)既可從戰(zhàn)略布局入手，亦可選擇單點(diǎn)場(chǎng)景先行體驗(yàn)，在保證戰(zhàn)略一致性的同時(shí)，降低初期投入壓力，快速享受AI紅利。

洞見(jiàn)行業(yè)：直擊痛點(diǎn)，方案破局

基于豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，李晨龍也重點(diǎn)分享了汽車和醫(yī)療行業(yè)普遍存在的痛點(diǎn)及破局之道。

汽車行業(yè)渴求快速引入AI大模型響應(yīng)市場(chǎng)變化的同時(shí)，通過(guò)AI自動(dòng)執(zhí)行一系列業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)降本增效。神州數(shù)碼以“AI for Process”為切入點(diǎn)，圍繞競(jìng)品分析等關(guān)鍵場(chǎng)景，為某車企打造高效解決方案，將競(jìng)品分析過(guò)程拆解為四個(gè)環(huán)節(jié)，并清晰界定各環(huán)節(jié)角色分工和任務(wù)重點(diǎn)，最終顯著縮短產(chǎn)品分析時(shí)間，提升效率。

醫(yī)藥行業(yè)則面臨業(yè)務(wù)流程環(huán)節(jié)冗長(zhǎng)、步驟復(fù)雜等問(wèn)題，導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策時(shí)高度依賴員工個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，業(yè)務(wù)推進(jìn)過(guò)程中出現(xiàn)效率梗阻。對(duì)此，神州數(shù)碼通過(guò)全維度業(yè)務(wù)流程診斷優(yōu)化，拆解并數(shù)字化建模顯隱性環(huán)節(jié)、繪制精細(xì)化流程圖，結(jié)合專家評(píng)估定制AI解決方案，同時(shí)搭建企業(yè)級(jí)AI中臺(tái)對(duì)接多元MCP工具，構(gòu)建全流程智能化賦能體系。

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