7月27日，在2025年世界人工智能大会（WAIC）这一全球科技焦点盛会上，神州数码携手德勤中国、中国信息通信研究院，正式发布《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书（以下简称 “蓝皮书”）。
当前，Agentic AI浪潮正深刻重塑产业格局。作为领先的数字化转型合作伙伴，神州数码聚焦企业数智化进程中的核心痛点与实际需求，凭借在AI领域积累的丰富实践经验，以及对AI技术与企业流程融合的深度洞察，提炼出“AI for Process”在企业落地的核心方法论，并以蓝皮书形式对外发布。目的是为行业客户提供从战略到落地的全周期指南，助力企业突破AI落地瓶颈，实现流程数智化的价值跃迁。
Part1
AI for Process不止是工具
而是一场范式革命
在企业数智化转型加速推进的当下，部分企业对AI在流程中的应用存在认知偏差：其一，将其简单等同于流程自动化；其二，陷入“为AI而AI”误区，盲目引入各类AI技术却忽视与业务流程的深度融合，最终导致AI沦为 “昂贵的摆设”。
这些认知偏差的核心问题，在于将“AI与流程的融合” 窄化为“工具应用”。事实上，AI for Process的本质远超工具层面——它是一种以AI为核心驱动力的新型流程管理范式的变革。具体而言，它借助前沿AI技术深入解析复杂业务逻辑的内在关联，实现流程自动化执行、智能化决策及自我优化与持续进化，助力企业构建更具创新性和竞争力的业务模式，最终成长为具备自我进化能力的 “数智生命体”。
AI for Process架构蓝图
AI for Process的价值实现是一个长期修炼的渐进式过程，这就要求企业在响应短期变现诉求的同时，兼顾AI的长效价值。为此，蓝皮书中提出了首个AI for Process建设模型——“双驱动（Twin-Drive）”模型，通过顶层战略设计与底层场景验证的双向协同，可实现企业长期战略价值与短期AI变现的平衡。该模型适配不同企业的AI战略诉求：对于已有明确AI战略的企业，可采用“Top-Down Decomposition”方法，自顶向下完成部署与拆解。这种方式短期内虽然难以形成规模应用，但随着AI能力提升与数据积累，其价值将最大化释放；而对于暂未建立全面AI战略或聚焦短期业务痛点的企业，则可通过“Bottom-Up Emergence”散点式的方式实现场景快速落地。蓝皮书中提到，目前95%以上企业采用该模式实现AI部署。通过这种方式，企业能在逐个场景落地中逐步积淀AI建设的相关基础能力，如AI文化、场景梳理方法、AI技术体系。
但无论采用上述何种方式，企业均需在AI能力建设的初期就搭建起内部的统一规划框架，确保各环节的一致性与协同性，否则将在后续的场景融合与流程串联中产生大量兼容性改造成本，导致重复建设与资源浪费。
Part2
两大利器支撑AI全面落地
作为企业AI落地的实战手册，蓝皮书不仅为AI for Process 建设提供了具体落地模型，更聚焦企业未来演进规划出一套“AI原生的企业数智化技术参考架构”。该架构以企业流程为核心，整合智能流程工作台、Agent中台等关键组件，打破传统‘烟囱式’系统局限，通过技术组件无缝衔接与数据自由流动，为AI在流程中的深度应用奠定基础。
其中，智能流程工作台和神州问学企业级Agent中台是“企业AI落地的两大利器”，两者相互配合，共同推动AI和流程的深度融合。
智能流程工作台作为流程的“数字载体与运营中枢”，承担着流程设计、执行、监控与优化的全周期管理职能。其功能设计源自神州数码在LTC流程的实践经验，诞生之初是为了打破信息和流程孤岛，实现企业级跨部门系统协同，避免流程设计和实际执行的差异性，同时标准化流程节点，提升流程的执行效率。
具体来看，其核心能力体现在三个方面：
流程可视化编排能力。通过拖拽、参数配置等低代码方式，业务人员无需依赖IT人员，便可快速设计与调整流程，满足业务快速变化的需求。例如，当市场部门需要新增一个促销活动流程时，市场人员可以在智能流程工作台上自行搭建流程节点、设置审批规则，工作台会自行关联相关数据与产品资料，大幅缩短流程上线周期。
系统集成与数据汇聚能力。智能流程工作台能够通过标准化接口，对接CRM、ERP、OA等各类业务系统，打破信息孤岛，实现数据的实时共享与同步。同时，它还能自动采集流程执行过程中的各类数据，如节点处理时间、资源消耗、异常情况等，为流程优化与AI分析提供数据支撑。
AI能力快速挂载。在关键流程节点预留AI接入接口，支持将Agent中台生成的智能体直接嵌入。例如在 “报价环节”，挂载 “智能报价Agent” 后，系统可自动结合成本数据、竞品价格及客户信用，生成最优报价方案。
Agent中台作为AI能力的“生产工厂与调度中心”，承担智能体的“构建-训练-部署-管理”全周期职能。以神州问学企业级Agent中台为例，它以基础设施为载体，一方面承接服务资源池和数据资源池，最大化发挥算力、网络、调度等资源的效能，另一方面作为多智能体协同工作的中枢操作系统，集成了企业级AI能力服务，包括内容生成、知识问答、AI商业智能（AI4BI）等场景化能力。用户可按需组合、多轮交互、自定义目标配置Agent，满足多业务系统协同智能的落地需求。简而言之，其核心价值在于降低AI应用的技术门槛，让企业能够快速构建贴合自身需求的AI能力。
具体而言，基于神州问学企业级Agent中台，企业可落地四类AI Agent，即Workflow Agent，让智能体逐步接管并优化工作流，实现流程自适应；Tools Agent，使智能体使用各种数智化工具，并同员工协同执行完成具体的任务；Data Agent，从异构系统中实时抽取、清洗并供给高质量数据；Knowledge Agent，显性化并动态更新企业显性与隐性知识库。这四类Agent或其组合能够支撑企业流程，用Agent实现企业流程将对企业数字化产生重大升级。
Part3
四大能力托举企业数智化转型
AI for Process的成功落地，除了技术架构支撑，更需要企业组织能力的同步适配，具体体现为四大核心能力：
第一，知识治理是“燃料供给系统”。人工智能的有效应用离不开高质量知识与数据支撑，蓝皮书提出 “标准体系+敏捷迭代” 的治理模式，强调知识梳理需紧密结合业务流程，聚焦流程中的关键知识节点比如操作手册、业务规则文档等建立知识资产库，并随着业务发展动态更新，为人工智能应用持续提供高质量 “养料”。
第二，人才重塑是“核心驱动力”。AI for Process对人才能力提出新要求，企业需重点培养三类人才：“业务加算法”复合型人才负责打通业务与技术的衔接链路，被人工智能赋能的业务人员推动人工智能能力向业务端广泛渗透，系统培养构建内生人才梯队，减少对外部人才引进的依赖。
第三，构建敏捷协同的组织模式。组建跨职能团队并赋予充分决策自主权，快速响应市场变化；设立人工智能卓越中心（CoE），统筹协调内部人工智能资源，建立透明的自动化决策治理框架与清晰的人工干预通道，以此构建人机协同机制；同时培育“包容试错”的创新文化，鼓励员工积极探索人工智能应用。
第四，企业需主动与技术供应商、科研机构、产业链伙伴建立紧密合作关系。联合技术供应商开展创新研发，定制符合行业需求的人工智能解决方案；与科研机构深化产学研合作，获取前沿技术成果并联合培养专业人才；与产业链伙伴共享数据与知识资源，协同推进流程数智化转型，提升整个产业链的效率与竞争力。
Part4
人机协作是未来最核心的工作模式
人机协作已毫无疑问成为未来企业最核心的工作模式。作为衡量未来企业应用AI程度的指标，此次蓝皮书中首次提出了“AI渗透率”概念，即在企业业务流程中AI操作占总体操作（包括AI和人的操作）的比例。因此，未来谁的渗透率更高，谁的发展就会更快。
从整体的时间轴预测：未来三年，智能体将逐步承担重复性工作，人机协作模式初步成型，人工智能在企业流程中的渗透率将达到10%-20%；未来五年，智能体深度融入核心业务流程，自主决策能力显著提升，组织架构向扁平化、网络化转型，人工智能渗透率提升至30%-50%；未来十年，智能体实现全面协同，与人类员工共同构成“超级协作单元”，推动企业运营模式发生根本性变革，人工智能渗透率突破50%-80%。
作为蓝皮书联合编撰方与实践先行者，神州数码将以蓝皮书为指引，持续升级解决方案与服务能力。未来将加大智能流程工作台、Agent中台等核心技术的研发投入，拓展AI for Process在制造、金融、零售等更多行业的应用场景，同时携手生态伙伴共同推动流程数智化理念的普及与落地。
