AI for Process，打开医疗智能进化之门的新钥匙

　　老龄化加速、慢性病高发、资源分配不均等问题，正不断暴露传统医疗系统的局限性。在此背景下，生成式 AI 等突破性技术的出现，犹如为医疗领域注入甘霖，从政策引领到企业实践，各方都在积极探索 AI 与医疗系统的融合。但其落地并非易事：医药行业数据高度分散、格式杂乱，数据孤岛现象突出;医疗服务、药品审评等业务流程对合规性与审慎性要求严苛，系统可靠性面临极高挑战;加之现有医疗系统多为 “烟囱式” 孤立部署，跨系统协同能力薄弱。

　　基于此，神州数码提出，企业级 AI 的落地需以业务为原点，以流程为切口，完成从效率优化到智能重构，从流程革新到模式破局的双重跃迁。

　　近日，在2025年世界人工智能大会(WAIC)现场，神州数码联合德勤中国、中国信息通信研究院共同发布了《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书(后称《蓝皮书》)，为组织厘清AI落地的正确打开方式，构建了一套从试点到体系化落地的全景方法论。

　　AI for Process，AI融入组织流程的正确打开方式

　　组织流程，本质上是业务逻辑的结构化表达，核心目标是通过标准化协作提升效率、降低风险。AI如何才能更好地嵌入到企业流程中，在既有优势的基础上发挥更大作用?

　　《蓝皮书》用一个生动的比喻来回答上述问题：若将企业比作生命体，三者关系可具象为，流程是“肌体”作为组织协作的基础形态，数据是“血液”贯穿流程节点的核心要素，通过流动与循环赋予“肌体”感知力与行动力，AI 是“营养元素”，是“肌体”快捷、高效、灵活运行的关键要素。

　　当流程、数据、 AI 形成协同共振，企业方能在数智化竞争中构建不可替代的核心壁垒。以流程为“界面”，让数据流动更高效、AI 应用更精准，最终使企业成为具备自我进化能力的 “数智生命体”。这既是对数字化转型初心的回归，更是数智时代企业生存的底层逻辑。

　　基于此，神州数码提出了 AI for Process 的概念，将其定义为：是通过 AI 技术推动企业流程变革，实现价值跃迁的前沿方法体系。它有助于企业构建更具创新性和竞争力的业务模式，利用前沿的 AI 技术深入理解复杂的业务逻辑之间的内在关联，从而实现流程的自动化执行与智能化决策，推动流程的自我优化与持续进化。

　　AI与流程的深度融合不是“技术对流程的征服”，而是“让流程获得智能进化的能力”。未来企业的竞争，本质是 “流程智能度” 的竞争，谁能让 AI 更精准地嵌入业务逻辑，谁就能在市场竞争的浪潮中构建不可复制的壁垒。

　　AI for Process 的提出，给正在寻求将AI融入既有体系、实现有效变革的组织，提供了一个明晰的方向。但不论在医疗领域，还是其他领域，AI for Process 的建设并非一蹴而就。如果只针对一个个具体的场景发力，AI很容易成为“救火队员”，难以实现系统化和规模化。如果一开始就从一套宏大的技术架构出发，又会担心ROI(投资回报率)的问题。

　　AI for Process 建设，从不同的山脚出发在山顶相遇

　　面对组织管理者“既要响应短期变现诉求与部门 KPI 压力，又要考虑 AI 长效价值红利”的迫切期待，《蓝皮书》提出了建设 AI for Process 的双驱动(Twin – Drive)模型。通过顶层拆解(Top-Down Decomposition)与底层涌现(Bottom-Up Emergence)的双擎建设模型，旨在通过自上而下的顶层战略设计与自下而上的底层场景验证的双向协同，在快速兑现 AI 应用价值的同时筑牢能力基座。

　　自上而下模式以战略驱动为出发的，旨在将企业战略目标与 AI 深度融合，帮助企业从一个较高的维度和长期发展建设策略。该模式通过逐级拆解业务流程，形成可执行的任务节点，运用AI技术对各环节进行智能化改造，最终实现战略目标的高效达成。通过系统化战略拆解，确保AI应用场景全面覆盖，避免执行断点，构建完整的AI流程生态。

　　自下而上模式则以业务痛点和迫切需求为切入点，通过散点式场景实现AI的快速部署。使企业能够迅速获取AI价值，有效提升工作效率和用户体验，同时为长期AI建设积累基础，包括AI文化培育、场景梳理方法和技术体系建设等。

　　两种路径都需要对AI场景的精准描述，这一使命由AG(AI Gene)模型实现。通过对场景中的每个 Action(基础操作单元)展开系统性、 全方位的深度剖析，为企业构建AI场景地图提供科学评估框架，确保AI技术在业务场景中的成功落地。

　　AI for Process 的建设其实是从不同的山脚出发在山顶相遇。其最终的技术呈现，是一个复杂而全面的体系(如下图)，涵盖多个关键组成部分。其中，最重要的是智能流程工作台和Agent中台这两大助力企业AI价值释放的“利器”。

　　智能流程工作台通过企业服务网关连接CRM、ERP、OA等各应用系统，整合数据平台和Agent中台资源。承载企业实际业务流程，所有业务操作均在此完成，后台系统提供相应服务支持。同时，平台收集业务操作和执行数据，沉淀至数据平台，通过Agent中台实现AI能力的快速赋能和迭代，数据流与服务流在此交汇，推动业务敏捷创新。

　　Agent中台构建了从概念验证到生产级部署的完整AI工程能力链条，助力企业打造专属"Agent Factory"，实现智能体标准化、规模化生产。Agent中台如同工业革命的流水线、运输业的集装箱标准化体系，推动技术从突破走向体系化落地。

　　去掉不创造价值的环节，AI for Process 在医疗流程中的实践

　　在谈及AI时，人们首先想到的是如何利用它去创造点什么新的东西。然而，随着组织扩张而导致的熵增，流程冗余和低效已经成为组织内部巨大的隐性成本。这也是为什么德鲁克会说“管理就是去掉一切不创造价值的环节”。哲学家以赛亚·柏林将自由区分为“积极自由”和“消极自由”，前者是“去做……”的自由，后者是“免于……”的自由。医疗组织在建设 AI for Process 时，不应该只考虑“积极自由”，“消极自由”其实也很重要。

　　在传统医药企业中，合规流程是保障运营合法性和产品上市合规性的核心环节。但长期以来，这一流程严重依赖人工操作，面临“多、杂、慢、错”的现实挑战。法规信息收集依赖人工爬站、分类判断依赖经验传承、法规传达靠邮件、制度差异分析耗时耗力……整个流程耗时长、效率低，且极易因人为疏漏造成监管风险。

　　针对上述问题，神州数码与某医疗客户展开合作，开展全维度业务流程诊断与优化，将业务操作的显性与隐性环节基于AI Gene模型逐一拆解并数字化建模。通过绘制精细化业务流程图，清晰呈现各环节衔接逻辑，结合技术专家的专业评估，定制契合企业需求的 AI 应用解决方案。同时，搭建企业级 AI 中台，实现与多元 MCP 工具的无缝对接，构建全流程智能化赋能体系。

　　在信息采集环节，运用 AI 自动化技术，实现数据的周期性自动抓取、结构化整理，并实时更新至动态信息库;在数据管理阶段，借助自然语言处理与机器学习算法，完成智能台账生成、基于知识训练的智能分类及关键信息标注;针对跨语言处理需求，依托 AI 大模型构建垂直领域专业翻译系统，实现多语言资料的高效转化;在业务分析环节，通过部署大模型，整合历史数据、专家经验与业务规则，构建智能分析框架，辅助业务人员快速完成专业判断，显著提升业务处理效率与质量。

　　通过以上AI for Process 的实践，客户组织实现了从“人工执行”到“AI驱动”的转型。改革不仅提升了法规响应速度和处理精度，也大幅释放了员工的时间和精力，每位员工每月平均可节省2.2个工作日的时间。

　　AI与医疗体系的融合，正从探索走向加速。据《中国 AI 医疗产业研究报告》显示，2023年我国AI医疗产业规模已达973亿元，预计到2028年将突破1598亿元。尽管这一进程仍面临诸多挑战，但 AI for Process 已为行业提供了可行范式。随着AI技术不断成熟、应用场景持续拓展，我们有理由相信，未来医疗行业将在“积极自由”(赋能创新)与“消极自由”(消除冗余)两个维度上，迈向更加智慧、高效与人本的新阶段。（来源：薄荷健康网）