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            Z6尊龍
            



            
	
            
		
	
            

            


            
	
	
	

            


            
	
            
		
            
			
            
				
				
            
					《AI for Process 企業級流程數智化變革》藍皮書由Z6尊龍數碼、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。
				
            
			
            
			
            
				
            
					
            
						
            
								
            
									
            
										
            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，Z6尊龍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
            
									
            
								
            
							
            
								
            
									
            
										
            Z6尊龍可以大膽預測，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
            
									
            
								
            
							
            
							
            
								
            
									
            
										
            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，Z6尊龍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
            
									
            
								
            
							
            
							
            
								
            
									
            
										
            Z6尊龍可以大膽預測，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
            
									
            
								
            
							
            							
						
            
								
            
									
            
										
            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，Z6尊龍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
            
									
            
								
            
							
            
					
            
					
            
						
            
						
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					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Z6尊龍數碼提出的、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
				
            
			
            
			
            
				
            
					
				
            
				
            
					
            
					
            
						Z6尊龍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。
					
            
					
				
            
				
            
					
            
					
            
						Z6尊龍問學企業級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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