企业流程的数智化转型常遇“落地难”，经得住实践检验的方法论成为企业转型通关的关键。神州数码首席信息官李晨龙日前接受专访，深入解读了企业“数智化转型”的底层逻辑，阐释了神州数码创新性提出的“AI for Process”核心方法论，并分享了企业自身在数字化转型过程中的实践经验和落地案例，为千行百业落地AI提供有效参考。
神州数码首席信息官 李晨龙
数智化转型：从“系统固化”到“AI重塑流程”
面对“数智化转型”的内涵之问，李晨龙给出了清晰定义：“当前阶段，神州数码将其定义为‘AI for Process’，这是企业数字化转型的必经之路。”随着大数据、移动互联网尤其是AI技术的爆发式发展，以及中国企业的壮大成熟，企业对端到端数据治理和AI深度赋能业务流程的需求日益迫切。
目前，神州数码依托底层智算系列产品、自研的企业级Agent中台神州问学、神州问学智能流程工作台等产品和解决方案，已构建起全栈AI能力。现如今，覆盖营销、人力等领域的多个AI应用已在神州数码内部落地，其中最为显著的标志性成果是服务全体员工的智能体“超级员工”——它整合企业内部人力、财务、IT、销售等近百个跨领域知识库，通过神州问学平台高效解答员工问题，极大提升了信息流转效率。此外，神州数码通过AI构建的智能营销应用能辅助销售人员进行线索与商机分析，推动销售达成。“这些实践驱动了神州数码业务的逆势上扬与市值提升，逐步实现成为领先的数字化转型合作伙伴的愿景。”李晨龙表示。
破解难题：“AI for Process”方法论的系统性革新
针对企业在AI落地过程中普遍面临的认知与实践挑战，神州数码提出了“AI for Process”核心方法论。李晨龙阐释其诞生逻辑：“企业持续成长依托商业模式、管理方法和技术范式三个关键要素，它们的交汇点正是企业流程。AI赋能的关键，在于实现大模型通用能力与企业价值链专业能力的‘通专融合’，推动企业从零散的AI‘工具应用’跃升至系统化的‘能力架构’建设。”
AI for Process的独特优势在于其系统性与灵活性。不同于解决单点问题，它立足于企业整体价值链进行系统性规划。神州数码独创性提出的“双驱动”模型Twin–Drive(TD)，通过Top-Down Decomposition & Bottom-Up Emergence顶层拆解和底层涌现双擎，以及顶层战略设计与底层场景验证的双向协同，既快速兑现AI短期价值，又筑牢长效能力基座。基于此，企业既可从战略布局入手，亦可选择单点场景先行体验，在保证战略一致性的同时，降低初期投入压力，快速享受AI红利。
洞见行业：直击痛点，方案破局
基于丰富的实践经验，李晨龙也重点分享了汽车和医疗行业普遍存在的痛点及破局之道。
汽车行业渴求快速引入AI大模型响应市场变化的同时，通过AI自动执行一系列业务流程实现降本增效。神州数码以“AI for Process”为切入点，围绕竞品分析等关键场景，为某车企打造高效解决方案，将竞品分析过程拆解为四个环节，并清晰界定各环节角色分工和任务重点，最终显著缩短产品分析时间，提升效率。
医药行业则面临业务流程环节冗长、步骤复杂等问题，导致业务决策时高度依赖员工个人经验，业务推进过程中出现效率梗阻。对此，神州数码通过全维度业务流程诊断优化，拆解并数字化建模显隐性环节、绘制精细化流程图，结合专家评估定制AI解决方案，同时搭建企业级AI中台对接多元MCP工具，构建全流程智能化赋能体系。
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