AI的ToC故事早已不是什么新鮮事。你可以讓豆包幫你訂機票，讓千問幫你訂外賣，讓Claude代寫一份周報......然而，當鏡頭轉向企業腹地的核心業務流程時，畫風卻截然不同。

MIT的一份報告指出，高達95%的AI落地項目止步于概念驗證（PoC）階段。與此同時，麥肯錫2025年的最新調研也揭示了一個尷尬的現實：近九成企業已在至少一個職能中常態化使用AI，但大多數機構仍停留在探索或試點階段，從試點走向規模化的鴻溝依然深不見底。

為什么在C端百花齊放，而在B端卻鮮有很“給力”的爆款應用出現呢？對此，神州數碼副總裁、CTO李剛指出，問題不在于AI不夠聰明，而在于它沒有真正深入到企業的運營“肌理”之中。C端工具解決的是“個人管理效率”，而企業需要的是一場涉及組織、系統與決策邏輯的“運營生產力”革命。當大模型走下神壇，如何穿越被數據和系統層層包裹的“深水區”，正在成為判斷一家科技公司AI成色的關鍵標尺。

產業AI陷入“點狀提效、全局無解”悖論

技術的熱鬧與落地的寂寥，構成了當下企業級AI市場最大的錯位。

這種落差最直接的反應，便是企業高管層日益強烈的“價值焦慮”。神州數碼首席執行官李映點破了一個企業普遍存在的困境：當管理者詢問AI項目帶來了多少真實的降本增效時，得到的回答往往是“衡量指標還在創造和收集過程中”。

這種局面的普遍性遠超想象。行業調研顯示，絕大多數已實施AI的企業尚未看到可量化的回報，有觀點將這一困境歸結為技術應用初期的“J曲線效應”——在效率真正起飛前，組織往往要先經歷一個磨合和下降的階段。但在實際商業決策中，當預算第一年看不到回報，很多項目第二年就被擱置了。但這并不是AI本身不行，而是許多企業仍在用管理生產力的邏輯去丈量運營生產力。

過去十余年，國內企業數字化轉型以“流程固化、系統沉淀”為核心邏輯，通過ERP、WMS、CRM等各類信息化系統，將線下業務流程遷移至線上，實現了業務節點的數字化留痕。這種傳統數字化模式在產業發展初期有效解決了業務無序、數據散亂、管理低效的問題，但隨著市場環境快速迭代、業務場景持續復雜化，傳統數字化的固有弊端全面暴露，成為制約AI深度落地的核心瓶頸。

傳統數字化的本質局限，在于只能完成“系統內結構化數據固化”，無法覆蓋企業海量的非結構化業務場景與隱性經驗。企業真實的業務運行，從來不是標準化的線性流程，而是包含大量動態調整、人工決策、經驗判斷的柔性過程。行業知識、專家經驗、會議紀要、業務溝通等非結構化信息，長期游離于數字化系統之外，形成了“系統內僵化、系統外混亂”的割裂格局。為適配動態業務需求，企業只能不斷外掛各類細分系統，最終導致系統碎片化、數據孤島化、流程斷層化的行業通病。

這種結構性矛盾，直接導致當前企業AI落地的四大典型痛點，在金融、制造業兩大核心賽道表現尤為突出。首先是數據孤島，企業各業務系統數據標準不統一、語義不互通，同一業務維度在不同系統中存在數十種字段定義，AI無法精準解讀企業真實業務數據，喪失決策基礎；其次是“大屏綜合癥”，多數企業的AI項目最終淪為可視化數據大屏，僅能實現數據展示，無法嵌入決策流程、指導業務落地，“看見數據”不等于“做出判斷”；第三是技術外包，多數企業依賴外部廠商交付AI系統，最終形成“廠商懂技術不懂業務、企業懂業務不會用、IT團隊無法運維迭代”的尷尬局面；最后是價值失蹤癥，絕大多數AI試點項目無法量化降本增效成果，沒有明確的ROI反饋，難以獲得持續的資源投入與組織支持。

其中，金融行業的AI落地困境則集中體現在“核心流程滲透不足、風險權責模糊”兩大維度。當前金融機構的AI應用大多局限于智能客服、基礎數據統計、淺層風險篩查等輔助場景，核心的對公業務審批、個性化風控、全流程業務處理仍高度依賴人工干預。傳統金融風控以客群特征為核心，采用標準化模板批量評估用戶風險，僅能覆蓋頭部客戶，無法實現小微客戶、零售客戶的一對一精準風控。同時，金融業務強合規、高風險的特性，讓企業對AI介入核心決策極度謹慎，AI決策出錯后的權責劃分、合規糾偏、風險兜底等問題長期沒有解決方案，導致行業AI應用始終停留在淺層提效階段，難以重構業務模式。

AI需要深入企業流程

針對產業AI落地的深層痛點，業內有不少觀點“AI for Process”的理念將成為徹底顛覆傳統工具化AI的落地邏輯。其核心核心要義在于，跳出單點場景提效的思維，推動AI從工具層升級為企業流程運行層的核心載體，通過AI Agent、智能工作空間、行業知識治理體系，打通系統內外的業務斷點，沉淀企業隱性經驗與行業知識，重構人機協同模式，真正實現AI對企業核心運營流程的原生賦能。

最終，實現讓AI從“幫人干活”變成“進業務流程”。李剛表示，“AI for Process”的核心定位并非簡單的產品工具集合，而是意圖成為企業流程重構的賦能者，試圖推動從技術“智變”到運營生產力“質變”的跨域。

如果說過去幾十年的數字化是把流程“固定死”，那么如今神州數碼推動AI for Process的野心，是想把這些流程“盤活”。

一個很直觀的現象是，當前大多數企業的傳統核心系統，其實是“僵化且碎片化”的。大量的關鍵決策依據（如郵件里的討論、會議紀要中的修改意見），流失在系統外的“信息孤島”中，導致流程必須靠“人肉”來銜接。對此，李剛指出，傳統的數字化技術只能記錄發生了什么和結果，卻很難解釋為什么發生和沉淀判斷過程，因而無法真正適應現實世界的動態、柔性、復雜需求。

IDC近期發布的《IDC 中國AI增強的企業級ERP市場份額，2025：AI增強驅動下的中國ERP市場格局》中指出，ERP系統正在從“記錄系統”走向“執行系統”，企業不再滿足于用ERP“記錄發生了什么”，而是希望系統能直接“參與業務執行”。這種需求的倒逼，使得中國AI-enabled ERP市場在2025年同比增長了96.1%。

為了解決“系統外”的盲區，一種新的軟件形態正在萌芽。以神州數碼為例，前不久，神州數碼發布了名為“神州問學2.0：Agentic Process Workspace”的平臺。其核心邏輯是為企業構建一個在現有數字化系統之外的“流程運行空間”，讓AI Agent能夠讀取系統內外的結構化與非結構化信息（如郵件、會議記錄），讓AI能夠同時感知，并保證Agent的工作成果能夠沉淀回傳，形成可追溯的過程記憶。

這種新形態在看似最傳統金融場景中，也展現出了巨大的殺傷力。神州信息AI創新中心總經理晉梅博士分享，傳統的信貸審批極度依賴客戶經理和風控經理的個人經驗，產出的幾十頁報告寫完后便束之高閣。而在新的AI流程中，系統可以“蒸餾”出老專家們長達二三十年的隱性經驗，直接賦能給年輕的審批員。然而，當AI深度介入資金流動時，責任的歸屬也成為了懸而未決的難題。業內討論中已有觀點指出，監管要求敏感數據不出行，每個判斷都必須可復現、可審計，這讓AI不能像在C端那樣天馬行空地“創造”，必須在本體論的框架下運行，確保每一次決策都在合法合規和客戶意圖的邊界內。

在汽車高端制造領域，這套落地范式同樣解決了行業核心痛點。針對汽車研發NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）指標調整的復雜場景，某整車廠商與神州數碼一道，通過搭建專屬NVH智能協同體系，打造Team Leader、范圍確認、目標解讀、文檔輔助四大專項AI Agent團隊，覆蓋33項核心噪音指標、500余個關聯零部件。當車輛性能指標發生變更時，AI團隊可自動梳理關聯零部件范圍、輸出優化方案、迭代參數與驗證方案，智能判別無需調整的老舊方案，規避無效返工。原本需要2-3周完成的方案迭代、審核落地工作，如今可按天完成，大幅降低研發返工率與項目延期風險。

FDE模式成企服標配

理想很豐滿，但回到現實，“百業百態”的復雜場景往往讓通用大模型無所適從，神州數碼AIBG AI產研中心總經理侯浩指出，大模型有“博士”級的理解力，但你必須給這位“博士”一本企業專屬的“操作手冊”。手冊怎么來？主要依靠FDE（前沿部署工程師）模式。

Palantir提出的FDE模式在2026年的科技圈格外火爆。這種模式將工程師直接派駐到一線，不是在會議室里畫PPT，而是和醫生、汽車工程師一起，發現真正的業務痛點，提煉出專家頭腦中那些尚未文檔化的“隱性知識”。在李剛看來，FDE并非簡單的駐場開發，而是通過高頻的現場反饋，將提煉出來的規則、技能和數據關聯，回流沉淀為可復用的“判斷力資產”。

然而，FDE模式在中國是否能跑通Palantir那樣的高毛利神話，仍然面臨考驗。畢竟Palantir的成功不僅靠FDE，更靠本體論的產品化沉淀和超高的客單價支撐，而對于中國客戶來說，“每年預付幾千萬”的接受度和本土廠商的服務毛利空間，都是不小的挑戰。

雖然路徑艱難，但變革的窗口正在收窄。未來三年，企業級AI的最大變量或許就是智能體的深度使用。有行業觀察者指出，當內部知識體系的精確度和準確度非常高時，AI自動化的程度會越來越高，很多傳統的崗位和流程可能會被短路或顛覆。

這個過程中，企業組織架構的顛覆性重構，將成為產業AI化的核心趨勢。傳統企業組織架構依托人工協同模式搭建，業務增長與人員擴張呈線性關系。而AI Agent的規模化應用，將催生“超級團隊”新模式。對此，李剛表示，未來企業核心團隊將由少量超級員工與數十個AI智能體組成，智能體承擔70%-80%的重復性、流程性、邏輯性工作，人類員工聚焦戰略決策、場景創新、風險把控等高價值工作。

企業級AI產業已經告別“概念炒作、單點試點”的初級階段，正式進入“流程重構、價值落地、組織革新”的高質量發展周期。AI for Process的核心價值，在于打通了技術與產業的最后一公里，讓AI不再是懸浮的技術概念，而是深度融入企業運營、可量化、可沉淀、可迭代的核心生產力。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）