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PAGE2|2025爱分析·流程智能化应用实践报告
报告编委
报告指导人
张扬 爱分析 联合创始人首席分析师
外部专家
张杜丽 蓝凌 副总裁
特别鸣谢
目录
报告综述
落地实践 #
案例:蓝凌助力中集集团，以智能BPM平台重塑流程管理新范式 $$
结语 $#
关于爱分析 %
产品服务 %$
法律声明 %%
报告综述
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报告综述
2025年伊始，推理模型的崛起与AIAgent的再度火爆，使得流程智能化领域迎来新的突破机会。金融、零售、制造等诸多企业在部署DeepSeek大模型之后，都在积极探索企业内部的流程重构与效率提升场景。
企业探索流程智能化，一方面是为了在疲弱的宏观经济形势下取得成本优势，另一方面也是为了在存量市场竞争中寻求创新点。技术与商业的共振，昭示着流程智能化已从成为企业重塑竞争壁垒的核心引擎。
技术拐点爆发，AI大模型开启流程智能化新时代
AI大模型在认知层级的突破，使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。
首先，大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的RPA在合同关键条款自动提取任务上表现不佳，而AI大模型在此任务上准确率接近100%。其次，多模态交互的升级进一步拓展了流程智能化应用场景。例如政务大厅的数字员工，可以基于语音、图像识别处理市民咨询，业务办理范畴得以延展、办理时长大幅压缩。
同时，AI大模型也降低了应用门槛，惠泽更多中小企业。基于代码大模型的公有云API接口，中
小型企业的IT研发成本、运维成本都实现大幅下降。
宏观经济承压，流程智能化是降本关键
全球经济增长放缓、通胀压力高企，企业利润空间持续收窄，倒逼企业必须通过流程智能化实现“刀刃向内”的降本革命。
在显性成本层面，流程智能化通过自动化直接压缩资本开支。例如，美的集团对于供应链流程进行智能化改造，可以显著降低库存周转天数。在隐性成本层面，AI驱动的合规与风险审查成为核心
工具。供应链核心企业通过创建实时监控全球供应商风险的智能化审查流程，从而规避天灾等自然因素导致的供应链断裂风险。
破局存量竞争，流程智能化缔造创新机会
当市场增量红利消退，企业竞争转向组织内功比拼。流程智能化，可以加速企业新品上市速度、重塑用户体验，提高创新成功率。
在产品创新领域，流程智能化通过敏捷开发与需求响应闭环重构价值链。比如，服装企业通过创新的研发流程，实现从门店需求采集到服装设计定稿仅需数周时间，大幅提高了爆款服装命中率。在用户体验领域，流程智能化则体现为个性化服务与快速响应。比如，企业客户服务部门通过AI流程创新，可以提高客户投诉响应速度，从而拉升NPS。
当技术迭代、降本压力、创新瓶颈三重叠加，流程智能化已不再是“锦上添花”，而是决定企业生死存亡的“氧气级能力”。那些率先将流程智能化植入组织基因的企业，正在构筑起“成本-效率-创新”的复合护城河。
落地实践
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落地实践
流程智能化实践本质上是企业运营范式的结构性变革。其实践落地过程中遵循场景锚定、技术整合的方法论。其成功要素取决于高层战略支持与深入的流程梳理。本章将阐述实践落地方法论与关键成功要素。
实践方法论1，需求诊断与场景锚定
流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。
具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。
实践方法论2，技术选择与整合
技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。企业应当基于流程智能四层架构理论，在感知层、认知层、
决策层和执行层找到合适的技术路线。同时，流程智能化必须突破数据孤岛与流程割裂。
企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用AI自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。
为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引擎，实现