背景

如何讓AI在企業(yè)中真正落地，尤其是對組織和業(yè)務(wù)流程都很復(fù)雜的中大型企業(yè)而言，答案并非單點的模型優(yōu)化，而是一場“界面范式”的變革。在信息化時代，業(yè)務(wù)人員通過系統(tǒng)界面進行業(yè)務(wù)操作，界面也承接了系統(tǒng)內(nèi)在的各項配置，可以說界面連接了系統(tǒng)與業(yè)務(wù)。當業(yè)務(wù)有更多需求或者某些流程變化時，傳統(tǒng)信息化的主流做法，是在系統(tǒng)之上不斷“堆疊界面”，把繁多的配置與選擇留給一線用戶：每一步都要求一線員工在多個下拉框、勾選項與跨頁面的依賴中自行判斷與組合，這就要求一線員工不僅懂得所有的相關(guān)業(yè)務(wù)規(guī)則，同時還要對當下的情景有理解與判斷。久而久之，便演化為“系統(tǒng)不好使、響應(yīng)太慢、數(shù)字對不上”的集體體驗。而在中大型企業(yè)的業(yè)務(wù)運營中，常常存在著溝通成本高、線下執(zhí)行環(huán)節(jié)無記錄難回溯、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)缺失等困境。

我們探索出的應(yīng)對方案是“協(xié)同在線”

這是一種以消息為紐帶，將人、權(quán)、事進行串聯(lián)的新交互范式，旨在滿足實際業(yè)務(wù)運營場景的需求。

“協(xié)同在線”的架構(gòu)主要包括四個“在線”：業(yè)務(wù)在線、溝通在線、組織在線和權(quán)限在線。其中，“業(yè)務(wù)在線”的核心是“拆界面”，即按照業(yè)務(wù)流解耦系統(tǒng)功能，將每一個最小操作節(jié)點封裝為一張可交互的H5工作卡片。用戶無需在復(fù)雜多重的系統(tǒng)界面中尋找路徑或進行繁瑣配置，只需在手機端通過消息直接觸達待辦節(jié)點，點擊卡片并按提示完成操作即可。這種“H5卡片”可理解為移動端的輕量業(yè)務(wù)界面，天然支持表單填寫、狀態(tài)反饋、校驗與回執(zhí)，是實現(xiàn)精準操作推送、讓業(yè)務(wù)流程在“業(yè)務(wù)現(xiàn)場”流動起來的重要載體。

“組織在線”能夠?qū)崟r呈現(xiàn)組織結(jié)構(gòu)，明確“誰在崗位上以及他們相互之間的組織關(guān)系”；“權(quán)限在線”則規(guī)定了“在這一業(yè)務(wù)流中不同崗位人員所具有的權(quán)責”。借助組織與權(quán)限的聯(lián)合約束，系統(tǒng)可對H5卡片進行動態(tài)授權(quán)，確?！澳膫€節(jié)點由誰處理、誰可閱知、誰需審核”被精確匹配與自動分發(fā)，從而實現(xiàn)消息和H5卡片在工作群內(nèi)“主動找到”應(yīng)處理該節(jié)點的相關(guān)崗位人員，進行定向提醒或查閱推送。工作群內(nèi)匯聚了該任務(wù)所涉及的所有崗位人員，因而形成“一個工作群、千人千面”的溝通形態(tài)，這正是“溝通在線”的體現(xiàn)。而這些工作群的創(chuàng)建與管理，也依托于“溝通在線”所提供的流程編排與群組治理能力實現(xiàn)。

“協(xié)同在線”以“按業(yè)務(wù)流生成H5卡片并定向推送”的方式，取代了“人找系統(tǒng)、人找人”的傳統(tǒng)運作模式，實現(xiàn)了“系統(tǒng)找人、事找人”的創(chuàng)新模式，顯著減輕了用戶在配置、學(xué)習(xí)、執(zhí)行和溝通協(xié)作方面的負擔。用戶無需使用鍵盤和鼠標，僅需點擊手機工作群中推送給自己的H5卡片，即可輕松完成相關(guān)事務(wù)處理，這樣就完成了系統(tǒng)頁面交互的第一次變革。

協(xié)同在線

在企業(yè)具體運營過程中，任何業(yè)務(wù)場景中的業(yè)務(wù)流都有一個任務(wù)起點。在“協(xié)同在線”模式下，由負責源頭操作節(jié)點的業(yè)務(wù)人員通過系統(tǒng)操作或觸發(fā)H5卡片來啟動業(yè)務(wù)流。該操作會自動生成消息及下一個業(yè)務(wù)操作節(jié)點——即下一張H5工作卡片，并推送至對應(yīng)的工作群中。

每一個H5卡片都對應(yīng)業(yè)務(wù)流中的一個最小操作節(jié)點。完成當前節(jié)點后，系統(tǒng)會自動沿業(yè)務(wù)流生成下一張卡片并進行定向分發(fā)，從而將多個最小節(jié)點首尾銜接為完整閉環(huán)。消息能夠在所有相關(guān)的工作群中聯(lián)動流動，編織成企業(yè)運營的“流程網(wǎng)絡(luò)”。

這一機制有效修復(fù)了信息化時代業(yè)務(wù)運營中“數(shù)據(jù)流不完整”的問題。所有操作都在在線化過程中被實時、全面、精準和結(jié)構(gòu)化記錄，形成可全程追溯的過程數(shù)據(jù)，為企業(yè)運營與分析提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

完善的業(yè)務(wù)平臺及統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺支撐一體化的協(xié)同應(yīng)用

在協(xié)同在線的建設(shè)過程中，會對所有業(yè)務(wù)流中的每一個最小業(yè)務(wù)操作節(jié)點進行逐一拆解。與此同時，“拆”與“合”必須并行推進，才能實現(xiàn)系統(tǒng)性的協(xié)同。全域數(shù)據(jù)平臺承擔了“合”的職責，負責對業(yè)務(wù)運營全量過程數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一采集（“進”）、統(tǒng)一治理與存儲（“存”），并最終服務(wù)于各類業(yè)務(wù)應(yīng)用與分析（“出”）。數(shù)據(jù)平臺對“進、存、出”全過程實施整體性管理，“管”的核心是實現(xiàn)兩個統(tǒng)一：數(shù)據(jù)背后所承載的業(yè)務(wù)語言的統(tǒng)一與數(shù)據(jù)標準的統(tǒng)一。這兩項統(tǒng)一也直接反映了一個企業(yè)的綜合管理水平。

每一個最小業(yè)務(wù)操作節(jié)點都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，并可能影響其他相關(guān)數(shù)據(jù)。所有這些操作和變更數(shù)據(jù)，都需遵循“進、存、出、管”的閉環(huán)流程，最終提供給與該操作節(jié)點相關(guān)的崗位人員查看。查看過程同樣通過H5卡片完成，并與對應(yīng)業(yè)務(wù)操作節(jié)點的H5界面實時聯(lián)動。通過這些H5界面，業(yè)務(wù)操作節(jié)點所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)得以完整、清晰地呈現(xiàn)，從而確保了業(yè)務(wù)流在整個操作過程中的數(shù)據(jù)真實性與一致性。

通過協(xié)同在線與數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，我們以“最小業(yè)務(wù)節(jié)點在線化 + 數(shù)據(jù)標準化”奠定了流程自動化的基礎(chǔ)，這也成為探索AI應(yīng)用落地的重要根基。H5卡片將每個最小業(yè)務(wù)操作節(jié)點的動作與數(shù)據(jù)串聯(lián)起來，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流的可視化與全程可追蹤。

每條業(yè)務(wù)流都具備明確的起點與終點，過程中往往涉及跨崗位、跨團隊甚至跨部門的協(xié)作。協(xié)同在線使整個流程清晰可見：哪些節(jié)點僅需傳遞與確認，哪些必須人工處理或?qū)徟?，一目了然。這種顯性化的流程結(jié)構(gòu)，為自動化提供了扎實的依據(jù)。

隨著協(xié)同在線在組織內(nèi)廣泛推廣和使用，以及數(shù)據(jù)平臺在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的持續(xù)完善，我們逐步實現(xiàn)了大量最小業(yè)務(wù)流的流程自動化。在此基礎(chǔ)之上，我們開始構(gòu)建AI Agent系統(tǒng)（智能體）。

這些Agents被定義為多個具備“感知—計劃—能力調(diào)用—反饋”閉環(huán)能力的業(yè)務(wù)執(zhí)行體。其核心不僅能夠“理解業(yè)務(wù)語言”（會聊天）、“識別場景上下文”（曉語境），還具備“調(diào)用系統(tǒng)功能”（能執(zhí)行）的能力。智能體調(diào)度器將大量已自動化的最小業(yè)務(wù)流編排為可執(zhí)行任務(wù)流程，這些任務(wù)和流程進而成為智能體平臺中可復(fù)用、可組合的“能力組件庫”。

AI Agent：從系統(tǒng)固定編排建設(shè)邁向AI智能編排調(diào)度，從單智能體進化為多智能體自主協(xié)同

員工只需向智能體平臺提出任務(wù)需求，平臺便會依據(jù)所提業(yè)務(wù)場景來編排相應(yīng)的自動化流程來執(zhí)行業(yè)務(wù)任務(wù)：自動觸發(fā)相關(guān)H5卡片、完成表單校驗與單據(jù)提交、通知應(yīng)知人員，并在關(guān)鍵環(huán)節(jié)請求人機協(xié)同審核。整個過程的執(zhí)行狀態(tài)與數(shù)據(jù)實時回顯至相關(guān)角色。未來，將進一步演進為多智能體基于業(yè)務(wù)意圖的協(xié)同：員工的一句話可能涵蓋多個流程，AI可從線性編排升級為網(wǎng)狀編排，跨場景聯(lián)動并自適應(yīng)調(diào)度。這正是AI智能真正融入企業(yè)日常業(yè)務(wù)運營、成為用戶“業(yè)務(wù)助理”的落地路徑，也是繼首次系統(tǒng)頁面交互變革之后，在業(yè)務(wù)過程深處嵌入人機協(xié)同與意圖驅(qū)動的又一次升級，推動技術(shù)概念向?qū)嶋H價值的智能助力轉(zhuǎn)化。

以我們企業(yè)內(nèi)部流程“店鋪退貨至工廠”為例：廠家收到一個退貨快遞，但沒有貼“退廠二維碼”（用以識別系統(tǒng)中對應(yīng)的退廠單的二維碼），因而無法完成收貨和后續(xù)的流程。過去，發(fā)生這樣的情況，需要進行多次的點對點跨部門的溝通確認信息：工廠人員找地區(qū)資訊，地區(qū)資訊找城市貨管，城市貨管再找店鋪的該退貨店員。

顯而易見，其中地區(qū)資訊、貨管人員都是進行信息確認與傳遞的，耗時耗力。而現(xiàn)在有了“貨品AI助理”之后，工廠人員只需要向“貨品AI助理”反饋，“貨品AI助理”會按快遞單號自動找到退廠發(fā)貨單，并自動生成退廠標貼的二維碼給工廠人員；當“貨品AI助理”在系統(tǒng)中沒有找到能對應(yīng)上的退廠發(fā)貨單時，會根據(jù)快遞單號自動找到對應(yīng)的店員，在工作群里發(fā)信息和H5卡片，H5卡片中已把可能相關(guān)的退廠單據(jù)反饋出來；店員直接在該H5卡片中確認這單退貨對應(yīng)的單據(jù)；“貨品AI助理”就實時將店員操作的信息轉(zhuǎn)遞給工廠，并附上單據(jù)二維碼。于是，店鋪與工廠就“直接”連接上了。

在“店鋪退貨至工廠”的場景中，店員還可以直接與“貨品AI助理”對話，要求“貨品AI助理”快速獲取某個退單進程信息并一鍵催審直至流程閉環(huán)，生成的審核H5卡片會自動找群、自動找到審批人；審核人則可以簡化過去人工去查看圖片、分析瑕疵原因、核驗商品是否過季等環(huán)節(jié)，“貨品AI助理”具備通過自動識圖給出瑕疵原因、調(diào)取商品信息自動判斷是否過季等能力，輔助審核人進行快速審批。通過AI自動化能力與“協(xié)同在線”的結(jié)合，顯著減少了人力和時間消耗，AI能力在業(yè)務(wù)細微場景的嵌入提供了點對點的增強。“退廠”自動化場景，今年上線至今，累計使用次數(shù)已過萬，協(xié)助店鋪自動查詢、操作、預(yù)警和高效審批。

貨品AI Agent：以“GMS退廠”示例

我們把這條AI在企業(yè)應(yīng)用的落地路徑概括為：“從系統(tǒng)固化，到協(xié)同在線，再到單智能體，最終走向多智能體自主協(xié)同”。這一進程標志著我們從依賴固定流程編排的傳統(tǒng)系統(tǒng)建設(shè)，邁向了基于AI的智能調(diào)度與任務(wù)編排，并從單智能體輔助階段進化至多智能體協(xié)同運作的新形態(tài)。

同樣，決策智能體的構(gòu)建，首先是全域數(shù)據(jù)平臺所實現(xiàn)的“語言統(tǒng)一與標準統(tǒng)一”，為大模型提供了穩(wěn)定可靠的語義基礎(chǔ)與高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座。其次，最小業(yè)務(wù)節(jié)點的全面在線化與數(shù)據(jù)化，為流程自動化和多Agent協(xié)同調(diào)用奠定了技術(shù)前提。最后，如能進一步將業(yè)務(wù)流過程數(shù)據(jù)與管理者的決策邏輯進行系統(tǒng)化沉淀，并完善關(guān)鍵鏈路的歸因分析與策略選擇機制，便可逐步構(gòu)建出真正意義上的企業(yè)級“決策智能體”——它不僅能夠從數(shù)據(jù)中生成業(yè)務(wù)洞察，還可將策略“編譯”為可執(zhí)行的流程網(wǎng)絡(luò)并且與執(zhí)行智能體互動，讓“業(yè)務(wù)決策”在執(zhí)行過程中持續(xù)優(yōu)化、自我演進，成為企業(yè)的“智能引擎”。

信息化—數(shù)字化—智能化可用“一線兩面”來概括：在數(shù)據(jù)（分析）層面，企業(yè)從“報表查詢”進化到“數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)找人”，最終走向“智能問答”支持業(yè)務(wù)決策；在業(yè)務(wù)（操作）層面，從“界面操作”升級為“服務(wù)編排、操作找人（基于IM的微服務(wù)H5）”，并最終進化為“智能助理（Agent）”。換句話說：信息化——界面操作&報表查詢；數(shù)字化——操作找人&數(shù)據(jù)找人；智能化——智能助理&數(shù)據(jù)互動，最終智能決策&智能執(zhí)行。

業(yè)務(wù)智能交互方式的探索：信息化、數(shù)字化、智能化，數(shù)據(jù)與操作的雙螺旋升級

回看探索過程，真正的挑戰(zhàn)并非來自技術(shù)層面的“炫技”，而在于企業(yè)是否實現(xiàn)了扎實的在線化與業(yè)務(wù)治理能力。這包括：

• 對最小業(yè)務(wù)操作節(jié)點的精細拆解與標準化定義；
• 節(jié)點數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化采集；
• 人員與組織關(guān)系的準確映射、權(quán)限邊界的動態(tài)維護，以及由此推動的流程自動化與Agent任務(wù)編排等。

細節(jié)決定成敗，企業(yè)業(yè)務(wù)運營中有數(shù)以萬計的最小的業(yè)務(wù)操作節(jié)點流，光靠組織與人是無法迅速完成連接，更難的是形成整體運營，而AI無限的連接能力則為此提供了可能性，也正是這個原因，所有這些細節(jié)的建設(shè)，是AI智能應(yīng)用落地的基礎(chǔ)，這并非孤立項目的簡單疊加，而是一項跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)、貫穿組織全局的系統(tǒng)性工程。