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智能體驅(qū)動:企業(yè)從“界面操作”到“智能助力”的必然路徑

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背景

如何讓AI在企業(yè)中真正落地,尤其是對組織和業(yè)務流程都很復雜的中大型企業(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)務人員通過系統(tǒng)界面進行業(yè)務操作,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。當業(yè)務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)務在線、溝通在線、組織在線和權(quán)限在線。其中,“業(yè)務在線”的核心是“拆界面”,即按照業(yè)務流解耦系統(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)務流程在“業(yè)務現(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、學習、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)務場景中的業(yè)務流都有一個任務起點。在“協(xié)同在線”模式下,由負責源頭操作節(jié)點的業(yè)務人員通過系統(tǒng)操作或觸發(fā)H5卡片來啟動業(yè)務流。該操作會自動生成消息及下一個業(yè)務操作節(jié)點——即下一張H5工作卡片,并推送至對應的工作群中。

每一個H5卡片都對應業(yè)務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)”。

這一機制有效修復了信息化時代業(yè)務運營中“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)務平臺及統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺支撐一體化的協(xié)同應用

在協(xié)同在線的建設(shè)過程中,會對所有業(yè)務流中的每一個最小業(yè)務操作節(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”),并最終服務于各類業(yè)務應用與分析(“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,并與對應業(yè)務操作節(jié)點的H5界面實時聯(lián)動。通過這些H5界面,業(yè)務操作節(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應用落地的重要根基。H5卡片將每個最小業(yè)務操作節(jié)點的動作與數(shù)據(jù)串聯(lián)起來,實現(xiàn)業(yè)務流的可視化與全程可追蹤。

每條業(yè)務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)務領(lǐng)域的持續(xù)完善,我們逐步實現(xiàn)了大量最小業(yè)務流的流程自動化。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)務執(zhí)行體。其核心不僅能夠“理解業(yè)務語言”(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)務流編排為可執(zhí)行任務流程,這些任務和流程進而成為智能體平臺中可復用、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需求,平臺便會依據(jù)所提業(yè)務場景來編排相應的自動化流程來執(zhí)行業(yè)務任務: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)動并自適應調(diào)度。這正是AI智能真正融入企業(yè)日常業(yè)務運營、成為用戶“業(yè)務助理”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)中沒有找到能對應上的退廠發(fā)貨單時,會根據(jù)快遞單號自動找到對應的店員,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)務細微場景的嵌入提供了點對點的增強?!巴藦S”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)務決策;在業(yè)務(操作)層面,從“界面操作”升級為“服務編排、操作找人(基于IM的微服務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)務治理能力。這包括:

  • 對最小業(yè)務操作節(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任務編排等。

細節(jié)決定成敗,企業(yè)業(yè)務運營中有數(shù)以萬計的最小的業(yè)務操作節(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、貫穿組織全局的系統(tǒng)性工程。

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