导语｜随着数字化转型进入深水区，AI 已超越工具属性，深度融入企业运营，全链路重塑业务流程。从打通协同壁垒、自动化重复工作，到诊断流程瓶颈、迭代业务模式，AI 成为企业降本增效、构筑核心竞争力的关键引擎。本文特邀上海腾展长融董事 & CTO、腾讯云 TVP 韩光祖，他将结合自身在金融与制造业的实践经验，深入剖析 AI 优化流程的现状，探讨破局之道，为商业领袖提供一份实战指南。
作者简介
韩光祖，现任上海腾展长融董事 & CTO。美国南加州大学企管硕士，曾任富邦华一銀行总部渠道与数字银行部副总裁及总部信息科技部副总裁、纬创集团 WistronITS 全球总部首席信息官 、企业资安主委、子辰国际开发(央企港银博源基金)技术顾问兼任 COO (投资）、新蛋网全球科技及委外服务总监、外资银行科技一级部(部)主管 12 年 。有 20 余年企业 IT/MIS/IS 营运经验，有 DD、私募债权融资、工业地产交易与股权转让、跨境金融财务、科技发展与创新经验。多年大型电商行业从业及银行核心系统更换经验, 熟悉信息化、数实化、商业系统分析、云架构及云迁移、电信公有云建置及开发、整合; 并熟悉研发、产品、售前、交付、售后等业务；包括专业的服务解决方案、规划、实施、建立大型资料分析、资料采集及深度学习图像物件侦测的、AI 工艺辅助决策及，熟悉企业整体战略规划与实施。
引言
根据麦肯锡 2025 年全球 AI 现状调研，至少在一个业务职能中常态化使用 AI 的企业比例已达到 88% ⁽¹⁾。然而，真正的挑战在于规模化应用，目前仅约三分之一的企业实现了 AI 在全公司的规模化部署 ⁽¹⁾。
在效率提升方面，AI 的应用效果显著，但具体增幅因场景而异。例如，在数据分析和智能决策领域，平均效率提升可达 35% ⁽²⁾；而在更广泛的流程管理中，效率提升幅度在 30% 至 50% 之间 ⁽³⁾。综合来看，艾瑞咨询的数据显示，2023 年中国企业通过AI与数字化转型，整体运营效率平均提升了 27.5% ⁽⁴⁾。
然而，从技术潜力到商业价值的转化之路并非坦途。许多企业在满怀期望地拥抱 AI 时，却遭遇了技术与业务"两张皮"、组织文化阻力、数据孤岛难平、投资回报不及预期等多重困境。本文将深入剖析 AI 驱动流程再造的现状与场景，探讨从试点到规模化的破局之道。
第一部分：新范式已至，AI驱动的流程再造现状与场景
AI 对业务流程的改造，已从过去的"点状"辅助，演变为如今的"链式"重构。其核心驱动力源于大语言模型（LLM）、AI 智能体（AI Agent）等技术的突破。与传统自动化技术不同，现代 AI 不仅能执行预设规则，更具备了上下文理解、逻辑推理、自主规划与跨系统协同的能力，使其能够胜任过去只有人类才能处理的复杂模糊任务。埃森哲报告显示，53% 的中国企业正利用 AI 连接并融合多个业务流程，这一比例高出全球平均水平 11 个百分点 ⁽²⁾。
在数据密集型行业中，AI 的价值正从简单的"任务执行"转向"智能决策"。以下为几个代表性行业的应用场景：
银行业：风险与效率的平衡重塑
在我的从业经历中，银行业对风险的敬畏根深蒂固，这曾一度使其在技术采用上显得相对保守。然而，面对激烈的市场竞争与日益复杂的金融风险，AI 已成为其不得不拥抱的战略选择，正助力其重构核心的信贷与风控流程。
工商银行打造的"财务智能分析助手"，能够深度解析企业财报，自动提取关键指标，为审批人员提供决策支持，不仅将单笔业务效率提升了 20%，更形成了一种"数据+AI+辅助决策"的评审新范式 ⁽⁴⁾。同样，汇丰银行也已将大模型技术用于自动生成信贷建议书，实现了流程的再造 ⁽⁶⁾。这背后是 AI 强大的非结构化数据处理能力，它能快速"阅读"并理解财报、合同、法律文书等海量文档，将信审人员从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于更核心的风险判断。
在反洗钱（AML）等合规领域，AI 的应用则更为深刻。德勤提出的多智能体（Multi-Agent）协作系统构想，描绘了一幅未来银行合规的蓝图：不同的 AI 智能体分别负责警报审查、交易记录分析、调查报告撰写，实现几乎无需人工干预的全自动合规监测 ⁽⁷⁾。这不仅是效率的飞跃，更是风险洞察能力的质变，AI 能从海量数据中发现人工难以察觉的隐蔽非法活动模式。
保险业：客户体验与运营效率的双重革命
保险业的核心在于风险定价与服务承诺，其业务流程天然与数据和概率紧密相连，为 AI 提供了广阔的应用舞台。如果说银行业的 AI 应用核心是"风控"，那么保险业的核心则是"效率"与"体验"。
智能理赔是保险业 AI 应用最成熟、价值最显著的领域。过去，车险理赔流程漫长，涉及查勘、定损、核赔等多个环节，客户体验普遍不佳。如今，以中国平安为代表的头部险企，通过 AI 图像识别技术，实现了"拍照即定损"。客户只需上传事故照片，AI 便能快速识别损伤部件、评估维修成本，整个定损流程可在 30 分钟内完成 ⁽⁵⁾。这不仅大幅提升了客户满意度，也有效降低了运营成本。2025 年上半年，平安产险通过 AI 技术实现的智能化反欺诈拦截，就为公司减少了高达 64.4 亿元的损失 ⁽⁵⁾。
在理赔之外，AI 正向保险价值链的前端------承保与定价环节渗透。摩根士丹利的报告预测，AI 将在第二阶段通过优化风险选择和定价精准度，深刻改变保险公司的盈利模式 ⁽⁸⁾。这意味着，未来的保险产品将更加个性化，保费将根据每个客户的实时风险状况进行动态调整。这不仅要求保险公司具备强大的数据处理能力，更对其 AI 建模与治理能力提出了极高要求。
第二部分：工具方法论，BPMN三部曲，让流程改造有章可循
在 AI 驱动的流程再造中，企业往往面临"无从下手"的窘境。我们引入标准的 BPMN（业务流程建模与标注）方法论，将改造分为三个关键阶段：评估、识别与提升。
第一阶段：Assess 评估
透过标准流程建模语言 BPMN，我们能够清楚掌握流程执行的步骤与责任单位。这个阶段的目的是辨识目前流程的瓶颈与耗时情形，进而量化整体的备案时间或工作负载。这个阶段由流程分析师与业务部门代表牵头，产出 BPMN 流程图与问题诊断报告。
第二阶段：Clarify 识别与洞察建议
在这个阶段，我们会结合统计分析和实务经验来厘清流程问题的根本原因，并判断其一致性与影响程度。
举例来说：若某项作业平均处理时效不佳，我们会进一步找出是否因为缺乏资讯、等待其他单位处理，或是人工干预过多导致延迟。例如 Pending Code 设定流程中需等待主管确认，这就是典型的瓶颈。
这个阶段应加入数位团队与 Beyond Lab 共同深挖问题成因、明确改善方向，重点在于找出可行的建议方向与数据佐证，为后续改善做准备。
第三阶段：Expedite 提升与最终方案
当我们掌握问题根因后，下一步就是提出改善对策，透过 IPA 等技术手段，优化流程达到提效与自动化的目的。常见的工具包含 AI + RPA、自动化输入、表单精简、资料结构重整等。 这个阶段由流程分析师与技术部门协作，落地改善方案并推动自动化执行。
最终，我们期望透过这样的流程改善，可以提升子阶段的处理效率，例如 C_01 时找阶段耗时减少 Y%，或是整体流程的提升，例如 C_04 阶段作业时间减少 Z%。这些成果可以量化呈现，有效支持业务流程持续优化。
这套以 BPMN 为核心的方法，不仅是流程建模工具，更能一步步协助业务单位从"看见问题"走向"提出解方"，扎实推进数字化转型与流程优化。
第三部分：实施的熔炉，企业落地AI流程优化的痛点与破局之道
尽管 AI 流程优化的前景广阔，但通往成功的道路上布满了荆棘。波士顿咨询集团的研究指出，约 70% 的 AI 项目挑战源于"人与流程"问题，而非技术本身 ⁽⁹⁾。在我看来，企业在落地 AI 时，往往会陷入三大核心痛点，而破解这些痛点，需要系统性的"组合拳"。
痛点一：组织与文化的"惯性之墙"
技术可以快速迭代，但人的认知与组织的文化却根植深厚。这是企业在AI转型中面临的最大、也最隐蔽的阻力。
Gartner 的调查显示，45% 的 CEO 表示其大部分员工对 AI 持抵触态度，甚至公开敌视 ⁽¹⁰⁾。
这种恐惧源于对"被替代"的担忧。在实际项目中，即便技术方案完美，如果一线员工不配合提供数据或在流程中设卡，项目也将举步维艰。
破局之道：
- 顶层设计定调"人机协同"：管理层必须明确 AI 是赋能工具而非人类的替代者，战略目标应聚焦于创造力提升，而非单纯的人力削减。
- 建立"翻译官"与"布道者"团队：在技术团队与业务团队之间，需要既懂技术又懂业务的"翻译官"，将业务痛点转化为 AI 可以解决的问题。同时，需要在组织内部培养"布道者"，通过分享成功案例、组织培训，将 AI 的价值清晰地传递给每一位员工。
- 从"边缘"到"核心"的渐进式变革：优先选择非核心但痛点明确的流程（如自动生成会议纪要）取得"小型胜利"（Quick Wins），以此建立组织信任。
痛点二：技术与业务的"价值鸿沟"
许多企业容易陷入"为了 AI 而 AI"的误区，或是面临严重的数据孤岛。清理数据的成本往往远超模型开发成本，尤其在金融领域，数据安全合规更是悬在头顶的"达摩克利斯之剑" ⁽⁵⁾。
破局之道：
- 业务问题驱动，而非技术驱动：AI 项目的起点，必须是明确的、可量化的业务问题。例如，目标是"将信贷审批时间缩短 50%"，而不是"应用一个大语言模型"。以业务价值为导向，倒推所需的技术方案与数据支持。
- 建立企业级数据与 AI 中台：这是破解数据孤岛、实现能力复用的关键基础设施。数据中台负责统一数据治理、保证数据质量与安全；AI 中台则提供标准化的模型开发、训练、部署工具，将 AI 能力以 API 服务的形式赋能给各个业务部门，避免重复"造轮子"。
- 构建敏捷的"流程-技术"闭环：企业应建立一个由业务专家、数据科学家、IT 工程师组成的敏捷团队，形成"业务反馈-模型调优-流程改进"的快速迭代闭环，确保 AI 应用始终紧贴业务需求。
痛点三：流程重构的"最后一公里"
即便拥有了先进的技术和清晰的业务目标，如果不能对现有业务流程进行彻底的重构，AI 的潜力也无法完全释放。这"最后一公里"的改造，往往最为艰难。
以保险理赔为例，引入 AI 图像定损技术后，如果后续的核赔、支付、客户沟通等环节依然沿用旧的流程，那么整体效率的提升将非常有限。真正的变革，需要将 AI 能力嵌入到端到端的全流程中，实现从报案到支付的"直通式处理"（Straight-Through Processing）。
破局之道：
- 以"零基"思维重构流程：流程重构不能满足于在现有基础上修修补补，而应采取"零基思维"（Zero-Based Thinking），假设从零开始设计一个流程，思考在 AI 的加持下，它应该是什么样子。这有助于摆脱历史包袱，进行颠覆式创新。
- 投资于人的"再技能化"：对员工进行"再技能化"（Reskilling）培训，使其掌握与新流程、新工具相匹配的能力，如数据分析、人机交互、AI 模型监督等。这不仅是化解抵触的方式，更是人才储备的过程。
- 建立稳健的 AI 治理框架：建立覆盖模型全生命周期的 AI 治理框架，确保 AI 系统的公平性、透明度、可解释性和可审计性，这既是满足监管的要求，也是建立客户与市场信任的基石。
第四部分：组织中枢，流程数字化卓越中心 (P.T.C.O.E)
企业高层应组建跨组织、多专业的长期治理 + 能力平台（流程改造 COE），采用 7/3 或 8/2 矩阵式 KPI 管理，确保流程改造持续、可复制、可量化------ 其核心价值是将流程优化从一次性项目升级为公司级能力，避免单一部门主导导致的落地低效、资源内耗问题（如 LLM 流程优化反复 POC 却因人才缺口、实务经验不足陷入循环）。
作为公司流程治理、方法论、数字化与绩效管理的中枢，BPMN 流程改造 COE 需承担流程治理与标准制定、方法论与 To-Be 设计、绩效 KPI 管理、数字化自动化协同、人才培育与变革管理等核心职责，角色配置应涵盖 COE 流程长、流程架构师、流程分析师、数字化流程顾问及 BU Process Owner，推动流程改造从项目化走向制度化、数据化。
典型车险流程
总之，BPMN 流程改造 COE 定位为流程治理与 EA 的中枢枢纽，上承战略与内控要求，中接 BPMN 流程设计，下连 IT、数据与自动化能力。其核心路径是先建立全公司统一的流程治理标准，将流程 KPI 深度植入员工认知；再通过 Process Mining 与 AI 技术优化，全方位覆盖数据 ASIS-TOBE 分析、人员组织调整、共享应用系统迭代及模块协同优化，最终让流程成为驱动公司增长的核心资产，而非局限于单次项目成果。
第五部分：流程挖掘规划蓝图与场景应用
如果说前文的 BPMN 三部曲为我们提供了重塑流程的手术刀，那么流程挖掘则是指引手术路径的导航雷达。
业务流程优化绝非盲目的技术堆叠，而是需要将 AI 的算力精准注入到价值链的最深处。通过"流程挖掘六步法"，我们将抽象的技术方案具象化为可落地的场景，确保 AI 不仅仅停留在实验室的 POC 阶段，而是真正转化为支撑供应链、理赔及运营各环节的增长驱动力。
用金融行业举例，流程挖掘不仅能在理赔流程发挥作用，还能在保险公司运营的各个环节中发挥作用。
针对集团流程与数字化管理部牵头的业务场景，应该由流程挖掘项目组、数据湖团队协同支撑，供应链等各流程归口业务部门参与，以流程挖掘六步法为核心，统筹各方落地流程优化。
结语：拥抱变革，行稳致远
AI 已成为企业创新的核心引擎，但要实现大规模深度价值转化，企业需具备前瞻战略视野与系统化推进机制，而非陷入各部门无效的 LLM POC 内耗。企业应坚守"业务引领、科技赋能"原则，优先选择增收场景突破以获取高层信任；尤其刚上任的 CTO/CDO/CIO，需补足业务认知，避免因脱离业务导致信任内耗，核心是通过科技打通资产端与资金端、提升盈利，这是企业生存的根本。凡是不能赋能营收的系统，都是没规划好的失败，只有让 AI 赋能核心营收场景，企业 AI 数字化转型才能实现从烧钱到造血的质变。
AI 驱动的业务流程优化绝非简单技术升级，而是一场深刻的系统性变革，考验企业的技术实力、战略远见、组织韧性与文化魄力。从我个人观察来看，成功企业无一不是将 AI 视为重塑核心竞争力的战略引擎，并勇于彻底自我革新。前路虽有挑战，但机遇更大。对中国企业而言，无需观望或盲目跟风，应结合自身业务特点与发展阶段，找准切入点，小步快跑、快速迭代，稳健开启 AI 流程再造之旅：从解决具体 "痛点" 入手，逐步打通业务 "堵点"，最终将 AI 内化为驱动持续创新与增长的 "通点"------ 这正是 AI 浪潮下企业基业长青的必经之路。