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  • 尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入

    AI for Process 企業(yè)級流程數(shù)智化變革藍(lán)皮書
    系統(tǒng)拆解 AI 如何打破流程邊界、激活數(shù)據(jù)價值,助力企業(yè)從效率優(yōu)化躍向智能躍升,在數(shù)智浪潮中錨定進(jìn)化方向。
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    《AI for Process 企業(yè)級流程數(shù)智化變革》藍(lán)皮書由尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入數(shù)碼、德勤中國(Deloitte)與中國信息通信研究院(CAICT)聯(lián)合編撰,
    聚焦企業(yè)級 AI 在流程數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用與實踐,構(gòu)建了從戰(zhàn)略規(guī)劃到技術(shù)落地的全周期指引體系,
    為企業(yè)突破 AI 落地的認(rèn)知、方法與實踐挑戰(zhàn)提供系統(tǒng)性解決方案。
    《AI for Process 企業(yè)級流程數(shù)智化變革》藍(lán)皮書由尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入數(shù)碼、德勤中國(Deloitte)與中國信息通信研究院(CAICT)聯(lián)合編撰,聚焦企業(yè)級 AI 在流程數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用與實踐,構(gòu)建了從戰(zhàn)略規(guī)劃到技術(shù)落地的全周期指引體系,為企業(yè)突破 AI 落地的認(rèn)知、方法與實踐挑戰(zhàn)提供系統(tǒng)性解決方案。

    未來3-5年,組織架構(gòu)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(jù)將不再依賴各部門的層層輸出,而是更多依托于對數(shù)據(jù)解讀本身,甚至由AI對數(shù)據(jù)的解讀,決策鏈條會大幅縮短,組織結(jié)構(gòu)也將隨之變得更加扁平化。

    —————— 上海東方數(shù)智購商務(wù)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(chuàng)造收益的案例,但其通過直接或間接方式降低企業(yè)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(yè)務(wù)總經(jīng)理 徐棟

    選擇一個好的供應(yīng)商長期合作可以節(jié)省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)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,尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入更傾向與合作方建立長期綁定的合作體系。

    —————— 太古地產(chǎn)中國內(nèi)地數(shù)字化及信息技術(shù)總經(jīng)理 王勁男

    尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入可以大膽預(yù)測,未來像數(shù)據(jù)搬運這類工作 —— 即按照規(guī)則將數(shù)據(jù)從一個系統(tǒng)或線下轉(zhuǎn)移至另一個系統(tǒng),可能會被機(jī)器完全取代。目前,這類工作主要由辦公室文員等人員承擔(dān),但未來對這類崗位的需求將逐漸消失。

    —————— 天士力集團(tuán)董事局主席助理、數(shù)字創(chuàng)新中心總經(jīng)理 史建華

    AI的出現(xiàn)正在打破數(shù)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(yōu)提升效率,而是逐漸分散融入到每一個業(yè)務(wù)流程的各個單元之中,甚至每個單元都可以產(chǎn)生獨立的Agent進(jìn)行自主決策。這種分散的模式將對未來數(shù)據(jù)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(tài)事業(yè)部總經(jīng)理 李映

    從理論層面看,若企業(yè)廣泛應(yīng)用AI技術(shù),就短期而言,未來五到十年內(nèi),“人機(jī)共生”仍會是主流,AI更多是助力企業(yè)提升效率,而非取代人力。 從長期趨勢來看,隨著機(jī)器人技術(shù)(Robotic AI)的發(fā)展,人在企業(yè)內(nèi)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(yè)應(yīng)“做模型的朋友、做時間的朋友”,而非站在模型演化的必經(jīng)之路上,要即避免涉足可預(yù)見的、未來會被通用大模型能力覆蓋的領(lǐng)域。

    —————— 火山引擎副總裁 張鑫

    未來3-5年,組織架構(gòu)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(jù)將不再依賴各部門的層層輸出,而是更多依托于對數(shù)據(jù)解讀本身,甚至由AI對數(shù)據(jù)的解讀,決策鏈條會大幅縮短,組織結(jié)構(gòu)也將隨之變得更加扁平化。

    —————— 上海東方數(shù)智購商務(wù)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(chuàng)造收益的案例,但其通過直接或間接方式降低企業(yè)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(yè)務(wù)總經(jīng)理 徐棟

    選擇一個好的供應(yīng)商長期合作可以節(jié)省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)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,尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入更傾向與合作方建立長期綁定的合作體系。

    —————— 太古地產(chǎn)中國內(nèi)地數(shù)字化及信息技術(shù)總經(jīng)理 王勁男

    尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入可以大膽預(yù)測,未來像數(shù)據(jù)搬運這類工作 —— 即按照規(guī)則將數(shù)據(jù)從一個系統(tǒng)或線下轉(zhuǎn)移至另一個系統(tǒng),可能會被機(jī)器完全取代。目前,這類工作主要由辦公室文員等人員承擔(dān),但未來對這類崗位的需求將逐漸消失。

    —————— 天士力集團(tuán)董事局主席助理、數(shù)字創(chuàng)新中心總經(jīng)理 史建華

    AI的出現(xiàn)正在打破數(shù)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(yōu)提升效率,而是逐漸分散融入到每一個業(yè)務(wù)流程的各個單元之中,甚至每個單元都可以產(chǎn)生獨立的Agent進(jìn)行自主決策。這種分散的模式將對未來數(shù)據(jù)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(tài)事業(yè)部總經(jīng)理 李映

    從理論層面看,若企業(yè)廣泛應(yīng)用AI技術(shù),就短期而言,未來五到十年內(nèi),“人機(jī)共生”仍會是主流,AI更多是助力企業(yè)提升效率,而非取代人力。 從長期趨勢來看,隨著機(jī)器人技術(shù)(Robotic AI)的發(fā)展,人在企業(yè)內(nèi)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(yè)應(yīng)“做模型的朋友、做時間的朋友”,而非站在模型演化的必經(jīng)之路上,要即避免涉足可預(yù)見的、未來會被通用大模型能力覆蓋的領(lǐng)域。

    —————— 火山引擎副總裁 張鑫

    未來3-5年,組織架構(gòu)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(jù)將不再依賴各部門的層層輸出,而是更多依托于對數(shù)據(jù)解讀本身,甚至由AI對數(shù)據(jù)的解讀,決策鏈條會大幅縮短,組織結(jié)構(gòu)也將隨之變得更加扁平化。

    —————— 上海東方數(shù)智購商務(wù)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(chuàng)造收益的案例,但其通過直接或間接方式降低企業(yè)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(yè)務(wù)總經(jīng)理 徐棟

    選擇一個好的供應(yīng)商長期合作可以節(jié)省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)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,尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入更傾向與合作方建立長期綁定的合作體系。

    —————— 太古地產(chǎn)中國內(nèi)地數(shù)字化及信息技術(shù)總經(jīng)理 王勁男

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    AI for Process:推動企業(yè)流程變革的方法體系
    AI for Process是通過AI技術(shù)推動企業(yè)流程變革,以實現(xiàn)價值躍遷的前沿方法體系。它有助于企業(yè)構(gòu)建更具創(chuàng)新性和競爭力的業(yè)務(wù)模式,利用前沿的AI技術(shù)深入理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),從而實現(xiàn)流程的自動化執(zhí)行與智能化決策,推動流程的自我優(yōu)化與持續(xù)進(jìn)化。
    AI for Process 如何落地
    雙驅(qū)動(TD)模型是由尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入數(shù)碼提出的、通過頂層戰(zhàn)略拆解與底層場景驗證協(xié)同聯(lián)動的AI落地方法論,目標(biāo)是平衡企業(yè)
    長期戰(zhàn)略與短期價值,解決的是“戰(zhàn)略難落地”與“場景碎片化”的問題。
    AI 原生的企業(yè)數(shù)智化技術(shù)參考架構(gòu)
    尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入問學(xué)智能流程工作臺
    通過使用大模型和 Agent 的技術(shù)能力,對企業(yè)流程進(jìn)行合理編排,實現(xiàn)對企業(yè)流程設(shè)計與優(yōu)化,最終持續(xù)提升 AI 滲透率。
    尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入問學(xué)企業(yè)級Agent中臺
    依托 AI 云原生提供的資源,通過獲取來自服務(wù)資源池和數(shù)據(jù)資源池的內(nèi)容,進(jìn)行智能體各類應(yīng)用的構(gòu)建。
    AI for Process,你準(zhǔn)備好了嗎?
    AI for Process
    企業(yè)就緒
    • 企業(yè)知識:夯實企業(yè)未來發(fā)展的基礎(chǔ)
      采用“標(biāo)準(zhǔn)體系+敏捷建設(shè)”的知識運營方法
      構(gòu)建高質(zhì)量語料庫,夯實 AI 流程基礎(chǔ)
      驅(qū)動執(zhí)行模型進(jìn)化,適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景
      助力 AI 成長為流程專家,實現(xiàn)流程優(yōu)化
    • 人才能力:打造適應(yīng)未來發(fā)展的人才隊伍
      打造“業(yè)務(wù)+算法”復(fù)合型團(tuán)隊
      新一代人才的核心能力:業(yè)務(wù)理解力、數(shù)據(jù)能力、AI/Gen AI認(rèn)知、溝通與協(xié)作、持續(xù)學(xué)習(xí)
      AI驅(qū)動新崗位: AI賦能的業(yè)務(wù)分析師、流程挖掘與 優(yōu)化專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家
      內(nèi)部人才轉(zhuǎn)型:面向全員、高潛、專屬AI崗位的技能重塑
    • 組織變革:構(gòu)建敏捷高效的AI治理保障體系
      打破組織壁壘、建立專業(yè)的AI賦能中心,找到一種能平衡集中治理與分布執(zhí)行的組織模式
      AI時代的新型領(lǐng)導(dǎo)力
      首席流程官 (Chief Process Officer, CPO)
      AI產(chǎn)品經(jīng)理
      數(shù)據(jù)與AI治理主管
    • 生態(tài)協(xié)同:構(gòu)建開放共贏的合作生態(tài)
      從供應(yīng)商到戰(zhàn)略伙伴:重定義技術(shù)合作關(guān)系
      打造智能價值鏈
      共建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),聯(lián)動產(chǎn)學(xué)研
    AI for Process
    企業(yè)級流程數(shù)智化變革藍(lán)皮書
    數(shù)智化時代AI在企業(yè)流程中的地位
    企業(yè)級AI的正確打開方式
    AI原生的企業(yè)數(shù)智化技術(shù)參考架構(gòu)
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    • 尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入鯤泰
    • 尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入云科
    • 尊龍凱龍時官網(wǎng)進(jìn)入商橋
    • 山石網(wǎng)科
    • 高科數(shù)聚
    • GoPomelo

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