企業(yè)流程的數智化轉型常遇“落地難”，經得住實踐檢驗的方法論成為企業(yè)轉型通關的關鍵。神州數碼首席信息官李晨龍日前接受專訪，深入解讀了企業(yè)“數智化轉型”的底層邏輯，闡釋了神州數碼創(chuàng)新性提出的“AI for Process”核心方法論，并分享了企業(yè)自身在數字化轉型過程中的實踐經驗和落地案例，為千行百業(yè)落地AI提供有效參考。

神州數碼首席信息官 李晨龍

數智化轉型：從“系統(tǒng)固化”到“AI重塑流程”

面對“數智化轉型”的內涵之問，李晨龍給出了清晰定義：“當前階段，神州數碼將其定義為‘AI for Process’，這是企業(yè)數字化轉型的必經之路。”隨著大數據、移動互聯(lián)網尤其是AI技術的爆發(fā)式發(fā)展，以及中國企業(yè)的壯大成熟，企業(yè)對端到端數據治理和AI深度賦能業(yè)務流程的需求日益迫切。

目前，神州數碼依托底層智算系列產品、自研的企業(yè)級Agent中臺神州問學、神州問學智能流程工作臺等產品和解決方案，已構建起全棧AI能力。現(xiàn)如今，覆蓋營銷、人力等領域的多個AI應用已在神州數碼內部落地，其中最為顯著的標志性成果是服務全體員工的智能體“超級員工”——它整合企業(yè)內部人力、財務、IT、銷售等近百個跨領域知識庫，通過神州問學平臺高效解答員工問題，極大提升了信息流轉效率。此外，神州數碼通過AI構建的智能營銷應用能輔助銷售人員進行線索與商機分析，推動銷售達成。“這些實踐驅動了神州數碼業(yè)務的逆勢上揚與市值提升，逐步實現(xiàn)成為領先的數字化轉型合作伙伴的愿景。”李晨龍表示。

破解難題：“AI for Process”方法論的系統(tǒng)性革新

針對企業(yè)在AI落地過程中普遍面臨的認知與實踐挑戰(zhàn)，神州數碼提出了“AI for Process”核心方法論。李晨龍闡釋其誕生邏輯：“企業(yè)持續(xù)成長依托商業(yè)模式、管理方法和技術范式三個關鍵要素，它們的交匯點正是企業(yè)流程。AI賦能的關鍵，在于實現(xiàn)大模型通用能力與企業(yè)價值鏈專業(yè)能力的‘通專融合’，推動企業(yè)從零散的AI‘工具應用’躍升至系統(tǒng)化的‘能力架構’建設。”

AI for Process的獨特優(yōu)勢在于其系統(tǒng)性與靈活性。不同于解決單點問題，它立足于企業(yè)整體價值鏈進行系統(tǒng)性規(guī)劃。神州數碼獨創(chuàng)性提出的“雙驅動”模型Twin–Drive(TD)，通過Top-Down Decomposition & Bottom-Up Emergence頂層拆解和底層涌現(xiàn)雙擎，以及頂層戰(zhàn)略設計與底層場景驗證的雙向協(xié)同，既快速兌現(xiàn)AI短期價值，又筑牢長效能力基座。基于此，企業(yè)既可從戰(zhàn)略布局入手，亦可選擇單點場景先行體驗，在保證戰(zhàn)略一致性的同時，降低初期投入壓力，快速享受AI紅利。

洞見行業(yè)：直擊痛點，方案破局

基于豐富的實踐經驗，李晨龍也重點分享了汽車和醫(yī)療行業(yè)普遍存在的痛點及破局之道。

汽車行業(yè)渴求快速引入AI大模型響應市場變化的同時，通過AI自動執(zhí)行一系列業(yè)務流程實現(xiàn)降本增效。神州數碼以“AI for Process”為切入點，圍繞競品分析等關鍵場景，為某車企打造高效解決方案，將競品分析過程拆解為四個環(huán)節(jié)，并清晰界定各環(huán)節(jié)角色分工和任務重點，最終顯著縮短產品分析時間，提升效率。

醫(yī)藥行業(yè)則面臨業(yè)務流程環(huán)節(jié)冗長、步驟復雜等問題，導致業(yè)務決策時高度依賴員工個人經驗，業(yè)務推進過程中出現(xiàn)效率梗阻。對此，神州數碼通過全維度業(yè)務流程診斷優(yōu)化，拆解并數字化建模顯隱性環(huán)節(jié)、繪制精細化流程圖，結合專家評估定制AI解決方案，同時搭建企業(yè)級AI中臺對接多元MCP工具，構建全流程智能化賦能體系。

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