AI 驱动的企业数智化转型如何落地

想要落地 AI Agent，却不知如何下手？尝试过，但总是无法稳定运行？还没上线，就来了新模型，怎么办？艺赛旗为你带来 AI Agent 落地的一手经验。

自DeepSeek的横空出世，很多企业陆续启动了 AI 落地的相关探索。得益于DeepSeek的示范效应，很多企业已经意识到 AI 应用进入 next level 的可能性。全新的多模态大模型不仅能够完成传统的语音识别、图像识别、动作识别等常规功能，还具备推理能力，能够在信息处理、决策支持、改善体验等方面发挥更大的作用，进一步提升企业运行效率。

但是，在 AI 落地，尤其是大模型落地阶段，大部分企业都会遇到以下问题：

在服务上千家企业数智化转型实战中，艺赛旗在实践中整理了一套行之有效的 AI落地方法论，能够有效解决以上问题，具体步骤如下：

企业数智化转型不是仅仅依靠 AI 就能完成。在 AI 应用落地之前，使用流程挖掘等配套工具全面还原企业业务运行流程，识别业务中的堵点和高投入点，能够帮助企业快速发现 AI 应用的可能场景，并提供客观评估依据，避免盲目投入，减少后续返工或投入产出比不及预期的可能性。

正是通过艺赛旗流程挖掘产品和大模型、RPA 等多种手段的相互协同，太平洋产险成功实现农险理赔流程优化，为农险业务带来了显著的效率和管理改进，并有效优化了成本，提升了公司的口碑和品牌影响力。

中国太平洋财产保险股份有限公司首席信息官王磊在发表演讲时也曾指出：“当前中国太保产险数智化建设已经进入2.0超自动化阶段，流程挖掘、人工智能、大模型作为新技术的代表，深度融入到建设方案当中，伴随着计划的推进，将更好、更智能的服务各项业务。”

通过流程挖掘确认希望落地的场景后，就进入到了下一步，选择何种技术方案进行落地。

与个人用户不同，企业选择 AI 方案不仅要考虑方案的先进性，更要考虑方案的稳定性。很多企业之所以迟迟无法推动 AI 落地，核心原因就是无脑跟风最新技术方案，让业务场景适配技术方案，而非根据业务场景选择技术方案。

以目前最为流行的AI Agent为例，就有自主性Agent和Workflow(工作流)Agent两种技术方案：

部分企业憧憬通过自然语言指令即可实现AI全自主作业，但艺赛旗通过大量实践验证，这种基于端到端推理模型的方案（如DeepSeek R1）存在局限性，例如推理结果具有不可控的随机性，单次任务响应时间常需数十秒，且Token消耗大，需要高算力服务器支持。这种技术特性导致其仅适用于容错率较高的非核心业务场景。

相较于前者，工作流驱动型方案展现出显著的工程化优势：通过模块化架构设计，其任务执行稳定性可达95%-98%置信区间，并且输出速度和Token消耗都有相当大的优势。但需客观承认，这种确定性强但结构化的方案，在知名度、先进性和灵活性上与全自主 Agent 方案存在差距。

从上述事实可知，如果企业想要选择合适的AI数智化落地方案，快速了解多方方案，明确目标优先级极为重要。而这也是艺赛旗的价值所在，通过众多实践案例，可以根据企业的不同需求提供匹配且可落地的实践方案。

数智化演进的过程中，数据治理是不可逾越的基石。在艺赛旗服务的企业AI Agent落地实践中，我们总结出三大数据质量挑战及对应解决方案：

就像施耐德电气副总裁、数字化创新业务中国区负责人张磊在最新行业对话中提出的：“AI正在重构制造业效率基因，真正的转型突破点不在技术本身，而是如何驾驭好数据、场景、人才‘三驾马车’。”

为了实现 AI Agent 落地，企业必须放弃幻想，踏踏实实地应对数据准备工作，通过 RPA、系统改造、端侧部署、数据清洗等多种手段打通系统阻隔，为 AI 提供足够的数据输入，才有可能在业务效率提升中抢占先机。

当前人工智能大模型技术仍处于快速发展阶段，每隔几个月就会出现性能更强的新模型。这种情况让很多企业在选择技术方案时感到困惑：现在使用的模型是不是最好的？会不会刚投入使用就被淘汰？这些疑虑常常导致企业在部署智能系统时犹豫不决。
 

通用大模型图谱 数据来源：亿欧智库

对此，上海环世物流（集团）有限公司 CTO 李刚的见解值得参考。他曾在技术访谈中表示："不能用短期收益去看底座长期稳定的建设，很多场景可以用 AI 不断优化，是一个打磨的过程。"

这个观点提供了理性参考。虽然模型技术更新迅速，但只要现有模型能有效解决当前问题，就应该继续使用。技术团队可以保持对新模型的关注，当遇到现有系统无法处理的新需求时，再尝试升级模型。简单来说就是"老问题用成熟方案，新问题试新方法"，通过渐进式改进来持续提升效率。

总而言之，AI 驱动的企业数智化转型落地是一个复杂而系统的过程，需要企业在场景选择、方案确定、实施推进、持续优化等方面充分调研、综合考量和精心选择。只有当企业真正将 AI 融入到日常运营中，并以此为基础重塑商业模式时，才能真正释放出数智化转型的巨大潜力。