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“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的內(nèi)涵之問,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)、移動互聯(lián)網(wǎng)尤其是AI技術(shù)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(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Agent中臺神州問學(xué)、神州問學(xué)智能流程工作臺等產(chǎn)品和解決方案,已構(gòu)建起全棧AI能力。現(xiàn)如今,覆蓋營銷、人力等領(lǐng)域的多個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“超級員工”——它整合企業(yè)內(nèi)部人力、財(cái)務(wù)、IT、銷售等近百個跨領(lǐng)域知識庫,通過神州問學(xué)平臺高效解答員工問題,極大提升了信息流轉(zhuǎn)效率。此外,神州數(shù)碼通過AI構(gòu)建的智能營銷應(yīng)用能輔助銷售人員進(jìn)行線索與商機(jī)分析,推動銷售達(dá)成。“這些實(shí)踐驅(qū)動了神州數(shù)碼業(yè)務(wù)的逆勢上揚(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
針對企業(yè)在AI落地過程中普遍面臨的認(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)成長依托商業(yè)模式、管理方法和技術(shù)范式三個關(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(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)勢在于其系統(tǒng)性與靈活性。不同于解決單點(diǎn)問題,它立足于企業(yè)整體價值鏈進(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”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(shè)計(jì)與底層場景驗(yàn)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?;诖耍髽I(yè)既可從戰(zhàn)略布局入手,亦可選擇單點(diǎn)場景先行體驗(yàn),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(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)市場變化的同時,通過AI自動執(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),圍繞競品分析等關(guān)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(wù)重點(diǎn),最終顯著縮短產(chǎn)品分析時間,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、步驟復(fù)雜等問題,導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策時高度依賴員工個人經(jīng)驗(yàn),業(yè)務(wù)推進(jìn)過程中出現(xiàn)效率梗阻。對此,神州數(shù)碼通過全維度業(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(gòu)建全流程智能化賦能體系。
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