AI 驅動的企業數智化轉型如何落地

想要落地 AI Agent，卻不知如何下手？嘗試過，但總是無法穩定運行？還沒上線，就來了新模型，怎么辦？藝賽旗為你帶來 AI Agent 落地的一手經驗。

自DeepSeek的橫空出世，很多企業陸續啟動了 AI 落地的相關探索。得益于DeepSeek的示范效應，很多企業已經意識到 AI 應用進入 next level 的可能性。全新的多模態大模型不僅能夠完成傳統的語音識別、圖像識別、動作識別等常規功能，還具備推理能力，能夠在信息處理、決策支持、改善體驗等方面發揮更大的作用，進一步提升企業運行效率。

但是，在 AI 落地，尤其是大模型落地階段，大部分企業都會遇到以下問題：

在服務上千家企業數智化轉型實戰中，藝賽旗在實踐中整理了一套行之有效的 AI落地方法論，能夠有效解決以上問題，具體步驟如下：

企業數智化轉型不是僅僅依靠 AI 就能完成。在 AI 應用落地之前，使用流程挖掘等配套工具全面還原企業業務運行流程，識別業務中的堵點和高投入點，能夠幫助企業快速發現 AI 應用的可能場景，并提供客觀評估依據，避免盲目投入，減少后續返工或投入產出比不及預期的可能性。

正是通過藝賽旗流程挖掘產品和大模型、RPA 等多種手段的相互協同，太平洋產險成功實現農險理賠流程優化，為農險業務帶來了顯著的效率和管理改進，并有效優化了成本，提升了公司的口碑和品牌影響力。

中國太平洋財產保險股份有限公司首席信息官王磊在發表演講時也曾指出：“當前中國太保產險數智化建設已經進入2.0超自動化階段，流程挖掘、人工智能、大模型作為新技術的代表，深度融入到建設方案當中，伴隨著計劃的推進，將更好、更智能的服務各項業務。”

通過流程挖掘確認希望落地的場景后，就進入到了下一步，選擇何種技術方案進行落地。

與個人用戶不同，企業選擇 AI 方案不僅要考慮方案的先進性，更要考慮方案的穩定性。很多企業之所以遲遲無法推動 AI 落地，核心原因就是無腦跟風最新技術方案，讓業務場景適配技術方案，而非根據業務場景選擇技術方案。

以目前最為流行的AI Agent為例，就有自主性Agent和Workflow(工作流)Agent兩種技術方案：

部分企業憧憬通過自然語言指令即可實現AI全自主作業，但藝賽旗通過大量實踐驗證，這種基于端到端推理模型的方案（如DeepSeek R1）存在局限性，例如推理結果具有不可控的隨機性，單次任務響應時間常需數十秒，且Token消耗大，需要高算力服務器支持。這種技術特性導致其僅適用于容錯率較高的非核心業務場景。

相較于前者，工作流驅動型方案展現出顯著的工程化優勢：通過模塊化架構設計，其任務執行穩定性可達95%-98%置信區間，并且輸出速度和Token消耗都有相當大的優勢。但需客觀承認，這種確定性強但結構化的方案，在知名度、先進性和靈活性上與全自主 Agent 方案存在差距。

從上述事實可知，如果企業想要選擇合適的AI數智化落地方案，快速了解多方方案，明確目標優先級極為重要。而這也是藝賽旗的價值所在，通過眾多實踐案例，可以根據企業的不同需求提供匹配且可落地的實踐方案。

數智化演進的過程中，數據治理是不可逾越的基石。在藝賽旗服務的企業AI Agent落地實踐中，我們總結出三大數據質量挑戰及對應解決方案：

就像施耐德電氣副總裁、數字化創新業務中國區負責人張磊在最新行業對話中提出的：“AI正在重構制造業效率基因，真正的轉型突破點不在技術本身，而是如何駕馭好數據、場景、人才‘三駕馬車’。”

為了實現 AI Agent 落地，企業必須放棄幻想，踏踏實實地應對數據準備工作，通過 RPA、系統改造、端側部署、數據清洗等多種手段打通系統阻隔，為 AI 提供足夠的數據輸入，才有可能在業務效率提升中搶占先機。

當前人工智能大模型技術仍處于快速發展階段，每隔幾個月就會出現性能更強的新模型。這種情況讓很多企業在選擇技術方案時感到困惑：現在使用的模型是不是最好的？會不會剛投入使用就被淘汰？這些疑慮常常導致企業在部署智能系統時猶豫不決。
 

通用大模型圖譜 數據來源：億歐智庫

對此，上海環世物流（集團）有限公司 CTO 李剛的見解值得參考。他曾在技術訪談中表示："不能用短期收益去看底座長期穩定的建設，很多場景可以用 AI 不斷優化，是一個打磨的過程。"

這個觀點提供了理性參考。雖然模型技術更新迅速，但只要現有模型能有效解決當前問題，就應該繼續使用。技術團隊可以保持對新模型的關注，當遇到現有系統無法處理的新需求時，再嘗試升級模型。簡單來說就是"老問題用成熟方案，新問題試新方法"，通過漸進式改進來持續提升效率。

總而言之，AI 驅動的企業數智化轉型落地是一個復雜而系統的過程，需要企業在場景選擇、方案確定、實施推進、持續優化等方面充分調研、綜合考量和精心選擇。只有當企業真正將 AI 融入到日常運營中，并以此為基礎重塑商業模式時，才能真正釋放出數智化轉型的巨大潛力。