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《AI for Process 企业级流程数智化厘革》蓝皮书由壹定发官网数码、德勤中国（Deloitte）与中国信息通讯研究院（CAICT）团结编撰 ，聚焦企业级 AI 在流程数智化转型中的应用与实践 ，构建了从战略妄想到手艺落地的全周期指引系统 ，为企业突破 AI 落地的认知、要领与实践挑战提供系统性解决计划。

从理论层面看 ，若企业普遍应用AI手艺 ，就短期而言 ，未来五到十年内 ，“人机共生”仍会是主流 ，AI更多是助力企业提升效率 ，而非取代人力。 从恒久趋势来看 ，随着机械人手艺（Robotic AI）的生长 ，人在企业内部运营中的作用可能会逐渐弱化。

—————— 阿斯利康中国首席信息官 仲欣

企业应“做模子的朋侪、做时间的朋侪” ，而非站在模子演化的必经之路上 ，要即阻止涉足可预见的、未来会被通用大模子能力笼罩的领域。

—————— 火山引擎副总裁 张鑫

未来3-5年 ，组织架构最显著的转变将是越发趋向扁平化。
这种转变直接影响着公司的决议逻辑：管理层的决议依据将不再依赖各部分的层层输出 ，而是更多依托于对数据解读自己 ，甚至由AI对数据的解读 ，决议链条会大幅缩短 ，组织结构也将随之变得越发扁平化。

—————— 上海东方数智购商务有限公司副总裁 卢文彦

只管现在尚未看到AI模子能直接创立收益的案例 ，但其通过直接或间接方法降低企业本钱的效果已较为明确 ，整体投资回报率（ROI）是相对可靠的。

—————— 阿里云副总裁、通义大模子营业总司理 徐栋

选择一个好的供应商恒久合作可以节约许多隐性本钱和相同本钱。尤其是焦点营业领域的供应商的更替往往需要两到四年的磨合周期 ，其隐性相同本钱与适配本钱极高。因此 ，我们更倾向与合作方建设恒久绑定的合作系统。

—————— 远古地产中海内地数字化及信息手艺总司理 王劲男

我们可以大胆展望 ，未来像数据搬运这类事情 —— 即凭证规则将数据从一个系统或线下转移至另一个系统 ，可能会被机械完全取代。现在 ，这类事情主要由办公室文员等职员肩负 ，但未来对这类岗位的需求将逐渐消逝。

—————— 天士力集团董事局主席助理、数字立异中心总司理 史建华

AI的泛起正在突破数字化时代形成的集中化趋势 ，它不再局限于在集中化框架下优提升效率 ，而是逐渐疏散融入到每一个营业流程的各个单位之中 ，甚至每个单位都可以爆发自力的Agent举行自主决议。这种疏散的模式将对未来数据与算力的分派方法 ，带来革命性、倾覆性的改变。

—————— Intel公司副总裁、中国软件生态事业部总司理 李映

AI for Process：推动企业流程厘革的要领系统
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AI for Process是通过AI手艺推动企业流程厘革 ，以实现价值跃迁的前沿要领系统。它有助于企业构建更具立异性和竞争力的营业模式 ，使用前沿的AI手艺深入明确重大的营业逻辑之间的内在关联 ，从而实现流程的自动化执行与智能化决议 ，推动流程的自我优化与一连进化。
AI for Process 怎样落地
双驱动（TD）模子是由壹定发官网数码提出的、通过顶层战略拆解与底层场景验证协同联动的AI落地要领论 ，目的是平衡企业
恒久战略与短期价值 ，解决的是“战略难落地”与“场景碎片化”的问题。
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AI 原生的企业数智化手艺参考架构
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通过使用大模子和 Agent 的手艺能力 ，对企业流程举行合理编排 ，实现对企业流程设计与优化 ，最终一连提升 AI 渗透率。
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依托 AI 云原生提供的资源 ，通过获取来自服务资源池和数据资源池的内容 ，举行智能体种种应用的构建。
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企业停当
  • 企业知识：夯实企业未来生长的基础
    接纳“标准系统+迅速建设”的知识运营要领
    构建高质量语料库 ，夯实 AI 流程基础
    驱动执行模子进化 ，顺应重大营业场景
    助力 AI 生长为流程专家 ，实现流程优化
  • 人才华力：打造顺应未来生长的人才步队
    打造“营业+算法”复合型团队
    新一代人才的焦点能力：营业明确力、数据能力、AI/Gen AI认知、相同与协作、一连学习
    AI驱动新岗位： AI赋能的营业剖析师、流程挖掘与 优化专家、数据科学家
    内部人才转型：面向全员、高潜、专属AI岗位的手艺重塑
  • 组织厘革：构建迅速高效的AI治理包管系统
    突破组织壁垒、建设专业的AI赋能中心 ，找到一种能平衡集中治理与漫衍执行的组织模式
    AI时代的新型向导力
    首席流程官 (Chief Process Officer, CPO)
    AI产品司理
    数据与AI治理主管
  • 生态协同：构建开放共赢的合作生态
    从供应商到战略伙伴：重界说手艺合作关系
    打造智能价值链
    共建行业标准 ，联动产学研
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数智化时代AI在企业流程中的职位
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