消费日报网讯（记者王洋）深夜11点的北京，某连锁便利店店长王磊面对即将空荡的货架焦头烂额：系统显示库存充足，但畅销商品早已售罄。补货流程需经过好几道人工审批，而历史销售数据沉睡在几个互不相通的系统中……这种“流程设计完美，执行漏洞百出”的割裂场景，正是零售业数字化转型的典型困境。

　　而随着AI技术的蓬勃发展，某零售集团面临的智能客服体验差、数字化用户运营能力不足等痛点，正在被神州数码提供的解决方案悄然改变。依托企业历史数据，神州数码帮助企业不仅建立起初步用户画像，还通过构建知识库提升智能客服问答准确率，优化线上服务体验，同时搭建AI智能体，快速分发品牌资讯，整合代金券，助力企业引流转化，最终实现顾客日活数提升超30%；品牌商户线上引流增长超20%；品牌推荐曝光增加超30%。

　　两个案例只是当下传统企业践行数字化转型时不同选择的缩影。割裂与打通，孤岛和灵活响应，如何贯穿，往往只需AI从中穿针引线，进行智能升级。近日，在2025年世界人工智能大会（WAIC）上，神州数码联合德勤中国、中国信息通信研究院共同发布《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书，为AI落地企业提供了正确打开方式——即以业务流程和AI为切入点，通过TD双驱动模型，结合Agent中台和智能流程工作台两大利器，实现企业自身营销、研发等关键流程的AI价值重塑，促使企业效率和效益大幅提高。

　　这意味着，“王磊”和“王磊们”背后的零售企业，迎来了数字化转型时代中更易“上手”，可“拎包入住”的“流水线+方法论”，使企业AI落地的速度和效率大幅提升。

　　AI for Process助力企业实现流程重构和再造

　　什么是AI for Process？对零售企业会产生怎样的影响？

　　AI for Process是通过AI技术推动企业流程变革，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。神州数码首席信息官李晨龙在接受记者专访时表示，如何让AI正确、高效地落地企业，是摆在每个CIO、CTO、CEO面前的必答题。

　　“AI for Process是一个新的概念，我们认为它是企业数智化转型的必经阶段。”李晨龙对记者说道，此前，企业在提到数字化转型时，大部分采用上线CRM、ERP、HR等系统。但随着一个个系统上线，会造成一个个的信息孤岛、数据孤岛，企业的流程被一段一段地割裂在这些系统里。后续，为了对业务有全面的分析，企业又上线了数据中台，但它解决了部分数据汇总和分析的问题，依然没解决业务操作割裂性和流程设计一致性的问题。“这为提出AI for Process埋下了一个伏笔。”李晨龙表示。

　　深入剖析企业运行机理，企业的成长与发展源于业务模式、技术范式和管理方法三要素的动态交互，而三要素的核心和交汇点是“流程”(Process)。从福特流水线的发明，到彼得·德鲁克“概念式流水线”的提出，所有的“流程”都是为了支撑企业的战略。“企业战略想要真正落地必须要转化为业务流程。”李晨龙说道，“能否基于AI技术帮助企业改造流程，实现流程重构和再造，这就是我们说的AI for Process。”

　　双驱动模型（TD）破解“投入黑洞”

　　正如蓝皮书中的核心隐喻：流程是肌体、数据是血液、AI是营养元素。

　　神州数码在为客户实施AI for Process的过程中，总结出了Twin-Drive（TD）双驱动模型，即两种实施方法：一种是自顶向下的Top-Down的以长期规划为着力点的战略方法，一种是自底向上的Bottom-up的以短期速赢为切入点的战术方法。

　　李晨龙认为，数智化战略就是企业发展的战略，而数智化需要一把手的躬身入局。因此，拥有高度数智化战略认知的企业，神州数码通常推荐自顶向下的方法。“它能确保AI应用场景的全面覆盖，避免出现场景遗漏或执行断点，确保各场景间形成有机串联，构建起完整的AI流程生态。”李晨龙说道，“通过自上而下地进行业务架构的分解和梳理，企业可以把流程梳理成L1-L5五级演进体系（L1层级是辅助工具，L2层级是人机协作， L3层级是智能执行，L4层级是流程优化，L5层级是自主进阶）。通常在L5层级已经是业务活动，在这些业务活动进一步梳理AI可落地的场景。”

　　然而，神州数码在AI落地过程中了解到，很多企业未必有机会发起自顶向下的大项目，可能更多是来自某一部门的局部需求。此时，则需要用自底向上的Bottom-up这类非常接地气的方法——把主要的一线操作流程像串项链一样穿起来，然后在此基础上挖掘AI场景。

　　在李晨龙看来，无论是自顶向下的方法还是自底向上的方法，最终都会梳理出AI场景。那么需要怎么准确描述AI场景呢？神州数码给出的答案是：AI Gene模型（简称AG模型）。“这里要定义准确的Action，包括操作的角色、输入输出条件、执行的标准规范、使用的工具和数据等，把这些要素定义清楚，就能够准确描述这个活动，从而考虑如何融合AI能力。”他说道，“通过AG模型定义完清晰的AI活动后，还需要与企业的流程融合体系、技术支撑体系、场景运营体系以及Agent的评判认证体系互相配合，才能真正发挥出AI for Process的力量，在企业流程中快速迭代AI能力，促进企业的持续创新和可持续发展。”

　　为有效推动企业级AI落地，神州数码还形成一套AI for Process技术架构体系。其中，由神州数码自研的神州问学Agent中台和神州问学智能流程工作台是解决智能体生产和消费的两大利器。

　　通过Agent中台，AI for Process的智能体生产复杂性问题得以有效解决。企业内部的应用系统、数据中台的集成、外部数据的获取、智能体的搭建、混合云的管理和优化、国内外多种大模型的管理等，都得到了解决和优化。智能流程工作台则负责解决智能体消费问题。结合TD双驱动模型，智能流程工作台会把设计好的业务流程配置在工作台中，将每一个L5层级节点与相应应用系统操作界面相匹配，确保每一项业务能力都能按照设计要求编排在智能流程工作台上，实现业务操作设计和实际执行完全一致。一旦企业流程发生变化，只需要在智能流程工作台上重新配置流程即可。“因为承载了业务的全部操作，所以Agent中台生产出来的智能体可以快速挂载在智能流程工作台中，直接前置嵌入到L5级业务活动中，快速迭代试错，这就实现了智能体的快速消费能力。”李晨龙说道。

　　基于AI for Process技术架构体系，零售行业库存调拨场景下的未来设想可能是，当某一零售店内部署智能体后，智能体会依据过往库存情况、销售情况、进货流程节点等历史数据，提醒员工什么时间该补货、补什么货，工作人员同意确认后，即可下单相应物品，迅速进货。摆脱人工经验依赖，通过智能体将进货流程固定下来，即可提升单点流程效率，而随着单点AI场景增多，用智能流程工作台将这些场景串联起来，零售店整体运转效率就会有极大提升。

　　由此可见，AI for Process对企业破解“投入黑洞”也提供了参考范本。

　　AI for Process最佳实践路径——LTC

　　在谈及AI for Process的实践案例时，李晨龙以神州数码自身为例，讲述了神州数码的LTC(Lead to Cash，从线索到现金）流程重塑。LTC作为企业的核心流程，它贯穿了企业从“捕捉市场机会”到“实现商业价值”的全生命周期，是连接“客户需求”与“企业收益”的唯一闭环。“对于绝大多数企业，LTC流程是关乎企业生存的核心流程。因为这些直接给企业产生最大价值。”李晨龙说道。

　　据介绍，神州数码采用了自顶向下的Top-Down的方法。为践行神州数码AI驱动的数云融合战略，神州数码依托AI for Process理念重点进行LTC流程重塑。“我们基于4大类11小类直客服务的业务模式，结合在客户管理、营销管理、交付管理、解决方案管理、财务经营管理、风险管理等管理方法，进行了LTC流程重塑，定义出了销售解决方案智能推荐、商机智能评估等关键AI场景。”李晨龙告诉记者，通过神州问学企业级Agent中台快速生产智能体，通过神州问学智能流程工作台高效消费智能体，形成了业务AI创新的快速闭环。增强了业务模式跨组织协同，保证了流程设计和实际执行的一致性。

　　AI对LTC的变革不是“局部修补”，而是通过数据智能和自动化能力，重构流程逻辑，通过数据的积累实现流程的智能重新编排。无论是服务C端企业还是B端企业，线索和商机都是销售业务的起点。通过NLP（自然语言处理）和LLM（大语言模型），解析社交媒体、行业报告、企业招投标信息、客户拜访记录等，自动识别高潜力线索并形成产品/服务/解决方案推荐。结合企业自有的客户行为数据，基于历史成单数据训练模型，预测线索和商机转化率，实现全域数据洞察和客户精准画像，为广告精准投放、提升客户拜访效率，形成高价值商机，避免销售资源浪费。有案例显示，上述“改造”可以将企业获取线索/商机的转化率提升超过30%，市场响应速度从“周级”压缩至“准实时”。

　　此外，LTC流程重塑还可以将客户订单转化为生产计划、物流需求、服务工单需求自动拆解与排产交付计划生成，配合设备IoT数据或智能报派工数据，实现交付进度的异常实时干预。有案例显示，通过LTC流程重塑，企业能够将交付准时率提升超90%，客户投诉率下降50%，服务成本降低10%-15%交付履约。

　　AI对流程改造仍处于起步阶段

　　“由于企业流程的复杂性，企业数据质量的脆弱性，以及数字化建设的实际情况，目前我们看到的企业大多数处于AI for Process五级演进体系中的L1~L2之间的状态，能突破L3的非常少。”李晨龙在谈及当下AI对于企业流程重构所处阶段时称，正如蓝皮书所言，“AI离人很近，离企业很远”。

　　当零售企业苦于“拥抱AI却不知从何下手”，蓝皮书提供了一条拒绝浪费、直达价值的路径：以流程为骨架，让数据流动，使AI咬合齿轮。

　　记者注意到，蓝皮书中提出了AI 渗透率的概念，即通过AI智能体的操作占AI和人类总操作数量的比例。李晨龙称，“在AI飞速发展的今天，AI渗透率也在不断提升，未来，谁的渗透率更高，谁的发展就会更快。”他表示，三年后，AI智能体在企业中崭露头角，成为人类员工的得力助手，渗透率10%-20%；五年后，AI智能体将在企业中实现深度融入，对工作格局产生深刻的重塑，渗透率30%-50%；十年后，AI智能体将与人类员工实现全面协同，开启一个全新的“超级个体”时代，渗透率可能达到50%-80%。

　　“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代，如何与AI共生，是每个企业必须面对的问题。”李晨龙说道。

　　未来，也许人类终于能腾出手，去做只有人类该做的事。