BJL平台

7月27日，在2025年天下人工智能大会（WAIC）这一全球科技焦点盛会上，BJL平台携手德勤中国、中国信息通讯研究院，正式宣布《AI for Process企业级流程数智化厘革》蓝皮书（以下简称 “蓝皮书”）。

目今，Agentic AI浪潮正深刻重塑工业名堂。作为领先的数字化转型相助同伴，BJL平台聚焦企业数智化历程中的焦点痛点与现实需求，依附在AI领域积累的富厚实践履历，以及对AI手艺与企业流程融合的深度洞察，提炼出“AI for Process”在企业落地的焦点要领论，并以蓝皮书形式对外宣布。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。

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确当下，部分企业对AI在流程中的应用保存认知误差：其一，将其简朴等同于流程自动化；其二，陷入“为AI而AI”误区，盲目引入种种AI手艺却忽视与营业流程的深度融合，最终导致AI沦为 “腾贵的安排”。

这些认知误差的焦点问题，在于将“AI与流程的融合” 窄化为“工具应用”。事实上，AI for Process的实质远超工具层面——它是一种以AI为焦点驱动力的新型流程治理范式的厘革。详细而言，它借助前沿AI手艺深入剖析重大营业逻辑的内在关联，实现流程自动化执行、智能化决议及自我优化与一连进化，助力企业构建更具立异性和竞争力的营业模式，最终生长为具备自我进化能力的 “数智生命体”。

AI for Process的价值实现是一个恒久修炼的渐进式历程，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建设模子——“双驱动（Twin-Drive）”模子，通过顶层战略设计与底层场景验证的双向协同，可实现企业恒久战略价值与短期AI变现的平衡。该模子适配差别企业的AI战略诉求：关于已有明确AI战略的企业，可接纳“Top-Down Decomposition”要领，自顶向下完成安排与拆解。这种方法短期内虽然难以形陋习模应用，但随着AI能力提升与数据积累，其价值将最大化释放；而关于暂未建设周全AI战略或聚焦短期营业痛点的企业，则可通过“Bottom-Up Emergence”散点式的方法实现场景快速落地。蓝皮书中提到，现在95%以上企业接纳该模式实现AI安排。通过这种方法，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、场景梳理要领、AI手艺系统。

但无论接纳上述何种方法，企业均需在AI能力建设的初期就搭建起内部的统一妄想框架，确保各环节的一致性与协同性，不然将在后续的场景融合与流程串联中爆发大宗兼容性刷新本钱，导致重复建设与资源铺张。

两大利器支持AI周全落地

作为企业AI落地的实战手册，蓝皮书不但为AI for Process 建设提供了详细落地模子，更聚焦企业未来演进妄想出一套“AI原生的企业数智化手艺参考架构”。该架构以企业流程为焦点，整合智能流程事情台、Agent中台等要害组件，突破古板‘烟囱式’系统局限，通过手艺组件无缝衔接与数据自由流动，为AI在流程中的深度应用涤讪基础。

其中，智能流程事情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，配合推动AI和流程的深度融合。

智能流程事情台作为流程的“数字载体与运营中枢”，肩负着流程设计、执行、监控与优化的全周期治理职能。其功效设计源自BJL平台在LTC流程的实践履历，降生之初是为了突破信息和流程孤岛，实现企业级跨部分系统协同，阻止流程设计和现实执行的差别性，同时标准化流程节点，提升流程的执行效率。

详细来看，其焦点能力体现在三个方面：

流程可视化编排能力。通过拖拽、参数设置等低代码方法，营业职员无需依赖IT职员，便可快速设计与调解流程，知足营业快速转变的需求。例如，当市场部分需要新增一个促销运动流程时，市场职员可以在智能流程事情台上自行搭建流程节点、设置审批规则，事情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。智能流程事情台能够通过标准化接口，对接CRM、ERP、OA等种种营业系统，突破信息孤岛，实现数据的实时共享与同步。同时，它还能自动收罗流程执行历程中的种种数据，如节点处置惩罚时间、资源消耗、异常情形等，为流程优化与AI剖析提供数据支持。

AI能力快速挂载。在要害流程节点预留AI接入接口，支持将Agent中台天生的智能体直接嵌入。例如在 “报价环节”，挂载 “智能报价Agent” 后，系统可自动团结本钱数据、竞品价钱及客户信用，天生最优报价计划。

Agent中台作为AI能力的“生产工厂与调理中心”，肩负智能体的“构建-训练-安排-治理”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，最大化施展算力、网络、调理等资源的效能，另一方面作为多智能体协同事情的中枢操作系统，集成了企业级AI能力服务，包括内容天生、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、自界说目的设置Agent，知足多营业系统协同智能的落地需求。简而言之，其焦点价值在于降低AI应用的手艺门槛，让企业能够快速构建贴合自身需求的AI能力。

详细而言，基于神州问学企业级Agent中台，企业可落地四类AI Agent，即Workflow Agent，让智能体逐步接受并优化事情流，实现流程自顺应；Tools Agent，使智能体使用种种数智化工具，并同员工协同执行完成详细的使命；Data Agent，从异构系统中实时抽取、洗濯并供应高质量数据；Knowledge Agent，显性化并动态更新企业显性与隐性知识库。这四类Agent或其组合能够支持企业流程，用Agent实现企业流程将对企业数字化爆发重大升级。

四大能力托举企业数智化转型

AI for Process的乐成落地，除了手艺架构支持，更需要企业组织能力的同步适配，详细体现为四大焦点能力：

第一，知识治理是“燃料供应系统”。人工智能的有用应用离不开高质量知识与数据支持，蓝皮书提出 “标准系统+迅速迭代” 的治理模式，强调知识梳理需细密团结营业流程，聚焦流程中的要害知识节点好比操作手册、营业规则文档等建设知识资产库，并随着营业生长动态更新，为人工智能应用一连提供高质量 “养料”。

第二，人才重塑是“焦点驱动力”。AI for Process对人才实力提出新要求，企业需重点作育三类人才：“营业加算法”复合型人才认真买通营业与手艺的衔接链路，被人工智能赋能的营业职员推感人工智能能力向营业端普遍渗透，系统作育构建内生人才梯队，镌汰对外部人才引进的依赖。

第三，构建迅速协同的组织模式。组建跨职能团队并付与充分决议自主权，快速响应市场转变；设立人工智能卓越中心（CoE），统筹协调内部人工智能资源，建设透明的自动化决议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“容纳试错”的立异文化，勉励员工起劲探索人工智能应用。

第四，企业需自动与手艺供应商、科研机构、工业链同伴建设细密相助关系。团结手艺供应商开展立异研发，定制切合行业需求的人工智能解决计划；与科研机构深化产学研相助，获取前沿手艺效果并团结作育专业人才；与工业链同伴共享数据与知识资源，协同推进流程数智化转型，提升整个工业链的效率与竞争力。

人机协作是未来最焦点的事情模式

人机协作已毫无疑问成为未来企业最焦点的事情模式。作为权衡未来企业应用AI水平的指标，此次蓝皮书中首次提出了“AI渗透率”看法，即在企业营业流程中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，谁的生长就会更快。

从整体的时间轴展望：未来三年，智能体将逐步肩负重复性事情，人机协作模式起源成型，人工智能在企业流程中的渗透率将抵达10%-20%；未来五年，智能体深度融入焦点营业流程，自主决议能力显著提升，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，智能体实现周全协同，与人类员工配合组成“超等协作单位”，推动企业运营模式爆发根天性厘革，人工智能渗透率突破50%-80%。

作为蓝皮书团结编撰方与实践先行者，BJL平台将以蓝皮书为指引，一连升级解决计划与服务能力。未来将加大智能流程事情台、Agent中台等焦点手艺的研发投入，拓展AI for Process在制造、金融、零售等更多行业的应用场景，同时携手生态同伴配合推动流程数智化理念的普及与落地。

《AI for Process企业级流程数智化厘革》蓝皮书的宣布，为企业流程数智化转型提供了清晰的路径与要领。在AI手艺日益成熟的今天，企业唯有掌握“以流程为焦点，以AI为驱动”的转型逻辑，构建完整的手艺系统与组织能力，才华在数智化浪潮中占有先机，实现可一连生长。BJL平台也将继续施展自身优势，陪同企业走过转型的每一个阶段，配合开启流程数智化的新征程。