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《AI for Process 企业级流程数智化变革》蓝皮书由PG数码、德勤中国（Deloitte）与中国信息通信研究院（CAICT）联合编撰，聚焦企业级 AI 在流程数智化转型中的应用与实践，构建了从战略规划到技术落地的全周期指引体系，为企业突破 AI 落地的认知、方法与实践挑战提供系统性解决方案。

未来3-5年，组织架构最显著的变化将是更加趋向扁平化。
这种变化直接影响着公司的决策逻辑：管理层的决策依据将不再依赖各部门的层层输出，而是更多依托于对数据解读本身，甚至由AI对数据的解读，决策链条会大幅缩短，组织结构也将随之变得更加扁平化。

—————— 上海东方数智购商务有限公司副总裁 卢文彦

尽管目前尚未看到AI模型能直接创造收益的案例，但其通过直接或间接方式降低企业成本的效果已较为明确，整体投资回报率（ROI）是相对可靠的。

—————— 阿里云副总裁、通义大模型业务总经理 徐栋

选择一个好的供应商长期合作可以节省很多隐性成本和沟通成本。尤其是核心业务领域的供应商的更替往往需要两到四年的磨合周期，其隐性沟通成本与适配成本极高。因此，我们更倾向与合作方建立长期绑定的合作体系。

—————— 太古地产中国内地数字化及信息技术总经理 王劲男

我们可以大胆预测，未来像数据搬运这类工作 —— 即按照规则将数据从一个系统或线下转移至另一个系统，可能会被机器完全取代。目前，这类工作主要由办公室文员等人员承担，但未来对这类岗位的需求将逐渐消失。

—————— 天士力集团董事局主席助理、数字创新中心总经理 史建华

AI的出现正在打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，而是逐渐分散融入到每一个业务流程的各个单元之中，甚至每个单元都可以产生独立的Agent进行自主决策。这种分散的模式将对未来数据与算力的分配方式，带来革命性、颠覆性的改变。

—————— Intel公司副总裁、中国软件生态事业部总经理 李映

从理论层面看，若企业广泛应用AI技术，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。 从长期趋势来看，随着机器人技术（Robotic AI）的发展，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“做模型的朋友、做时间的朋友”，而非站在模型演化的必经之路上，要即避免涉足可预见的、未来会被通用大模型能力覆盖的领域。

—————— 火山引擎副总裁 张鑫

未来3-5年，组织架构最显著的变化将是更加趋向扁平化。
这种变化直接影响着公司的决策逻辑：管理层的决策依据将不再依赖各部门的层层输出，而是更多依托于对数据解读本身，甚至由AI对数据的解读，决策链条会大幅缩短，组织结构也将随之变得更加扁平化。

—————— 上海东方数智购商务有限公司副总裁 卢文彦

尽管目前尚未看到AI模型能直接创造收益的案例，但其通过直接或间接方式降低企业成本的效果已较为明确，整体投资回报率（ROI）是相对可靠的。

—————— 阿里云副总裁、通义大模型业务总经理 徐栋

选择一个好的供应商长期合作可以节省很多隐性成本和沟通成本。尤其是核心业务领域的供应商的更替往往需要两到四年的磨合周期，其隐性沟通成本与适配成本极高。因此，我们更倾向与合作方建立长期绑定的合作体系。

—————— 太古地产中国内地数字化及信息技术总经理 王劲男

我们可以大胆预测，未来像数据搬运这类工作 —— 即按照规则将数据从一个系统或线下转移至另一个系统，可能会被机器完全取代。目前，这类工作主要由办公室文员等人员承担，但未来对这类岗位的需求将逐渐消失。

—————— 天士力集团董事局主席助理、数字创新中心总经理 史建华

AI的出现正在打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，而是逐渐分散融入到每一个业务流程的各个单元之中，甚至每个单元都可以产生独立的Agent进行自主决策。这种分散的模式将对未来数据与算力的分配方式，带来革命性、颠覆性的改变。

—————— Intel公司副总裁、中国软件生态事业部总经理 李映

从理论层面看，若企业广泛应用AI技术，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。 从长期趋势来看，随着机器人技术（Robotic AI）的发展，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“做模型的朋友、做时间的朋友”，而非站在模型演化的必经之路上，要即避免涉足可预见的、未来会被通用大模型能力覆盖的领域。

—————— 火山引擎副总裁 张鑫

未来3-5年，组织架构最显著的变化将是更加趋向扁平化。
这种变化直接影响着公司的决策逻辑：管理层的决策依据将不再依赖各部门的层层输出，而是更多依托于对数据解读本身，甚至由AI对数据的解读，决策链条会大幅缩短，组织结构也将随之变得更加扁平化。

—————— 上海东方数智购商务有限公司副总裁 卢文彦

尽管目前尚未看到AI模型能直接创造收益的案例，但其通过直接或间接方式降低企业成本的效果已较为明确，整体投资回报率（ROI）是相对可靠的。

—————— 阿里云副总裁、通义大模型业务总经理 徐栋

选择一个好的供应商长期合作可以节省很多隐性成本和沟通成本。尤其是核心业务领域的供应商的更替往往需要两到四年的磨合周期，其隐性沟通成本与适配成本极高。因此，我们更倾向与合作方建立长期绑定的合作体系。

—————— 太古地产中国内地数字化及信息技术总经理 王劲男

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AI for Process：推动企业流程变革的方法体系

AI for Process是通过AI技术推动企业流程变革，以实现价值跃迁的前沿方法体系。它有助于企业构建更具创新性和竞争力的业务模式，利用前沿的AI技术深入理解复杂的业务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策，推动流程的自我优化与持续进化。

AI for Process 如何落地

双驱动（TD）模型是由PG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落地方法论，目标是平衡企业
长期战略与短期价值，解决的是“战略难落地”与“场景碎片化”的问题。

AI 原生的企业数智化技术参考架构

PG问学智能流程工作台
通过使用大模型和 Agent 的技术能力，对企业流程进行合理编排，实现对企业流程设计与优化，最终持续提升 AI 渗透率。
PG问学企业级Agent中台
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，进行智能体各类应用的构建。

AI for Process，你准备好了吗?

AI for Process
企业就绪
  • 企业知识：夯实企业未来发展的基础
    采用“标准体系+敏捷建设”的知识运营方法
    构建高质量语料库，夯实 AI 流程基础
    驱动执行模型进化，适应复杂业务场景
    助力 AI 成长为流程专家，实现流程优化
  • 人才能力：打造适应未来发展的人才队伍
    打造“业务+算法”复合型团队
    新一代人才的核心能力：业务理解力、数据能力、AI/Gen AI认知、沟通与协作、持续学习
    AI驱动新岗位： AI赋能的业务分析师、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岗位的技能重塑
  • 组织变革：构建敏捷高效的AI治理保障体系
    打破组织壁垒、建立专业的AI赋能中心，找到一种能平衡集中治理与分布执行的组织模式
    AI时代的新型领导力
    首席流程官 (Chief Process Officer, CPO)
    AI产品经理
    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：重定义技术合作关系
    打造智能价值链
    共建行业标准，联动产学研

AI for Process
企业级流程数智化变革蓝皮书

数智化时代AI在企业流程中的地位
企业级AI的正确打开方式
AI原生的企业数智化技术参考架构