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吉冉软件受邀参加永银文化流程AI落地实践闭门沙龙
吉冉软件受邀参加永银文化流程AI落地实践闭门沙龙10月17日，由永银文化主办的"流程AI落地实践"闭门沙龙在南京举行，吉冉软件受邀参加。活动分为两个部分：先是走进永银钱币体验馆，沉浸式感受钱币文化；随后闭门开聊——永银文化CIO周总、资深流程管理与AI专家詹老师、吉冉软件创始人仰老师先后登台，围绕不同主题做了相关分享。现场汇聚了从云南、山东等地专程赶来的流程管理与IT方向从业者。 从一枚金币，看一家企业的产业纵深 活动第一站是永银钱币体验馆。从中国人民银行的发行端，到三大造币厂的生产制造，再到一级发行、二级流通市场，一幅钱币全产业链的图景在展馆里铺开。 
永银文化1996年成立，如今握着两条行业线：一条是银行贵金属业务，贡献集团约90%的销售额，合作覆盖6家国有大行、十几家股份制银行和60多家城农商行；另一条是零售业务，目前大陆门店108家、海外门店10家，足迹已延伸至香港、澳门和新加坡。 2023年，永银正式成为中国金币战略合作伙伴，熊猫金币等主力币种的销量占到全国发行总盘子的50%以上，百年传承与产业实力，共同撑起了永银"让每个家庭拥有一枚金币"的愿景。 
周总：从10亿到81亿，流程变革是增长的地基 
闭门沙龙首先由永银文化CIO周总复盘了这家企业的变革历程。 永银的转型基于市场环境的快速变化；2018年起对标华为启动组织变革，2022年11个大流程全面推开，2023年又借着变革之势，把所有数字化平台一口气迭代了一遍。 回报是实打实的：2018年变革起步时，永银年销售额只有10个亿，去年做到了81亿。周总坦言，金价暴涨是天时，但天时来了能不能接得住，看的是人和与地利——流程变革和数字化平台，就是永银提前备好的那份底气。 詹老师：围绕流程体系，构建企业AI能力 
詹老师基于《围绕流程体系构建企业AI能力》给大家做了实现路径的分享。詹老师一开口先给大家卸焦虑：今天企业的焦虑其实不是来自AI，而是来自路径不确定——不知道怎么干，才是最折磨人的。 詹老师盘点了企业AI投入的四种常见方式，以及它们为什么没能变成组织效率的根因分析：发Token当落地，个人用得热火朝天，业务结果没人定义；全员Skill运动，数量蹭蹭涨，维护和验收缺位；员工各造Agent，各自提效，职责和协同缺位；砸几百万造AI平台，平台建成了，业务还在原地。Token账尤其要算清：他接触过的企业里，一个开发一个月烧掉好几十万积分；年初还有企业把Token消耗当积极信号搞内部排行榜，到年中，大厂纷纷收紧额度，一路压缩个人Token费用报销上限。投入动作，从来不等于业务结果——用了多少、做了多少，和最终交付了什么，是两本需要对得上的账。 比投入更值得警惕的，是单点提效的幻觉。詹老师举了一个企业实际的例子：AI让程序员出码从月均三四千行涨到三万行，效率翻了约十倍，但交付周期并没有同步缩短——卡在需求不清、接口变更和测试验收上。代码写完，不等于需求已经交付。个人效率再高，也会在组织的等待、复核和返工中被消耗殆尽。他还提醒，AI放大的是个人差异而不是弥补差异，人依然是决定性的要素。 那问题出在哪？詹老师的判断是：Agent被困在了聊天框里。员工各自试，方法散在各处，业务系统只认人，流程交接照旧——人、Skill、业务系统、端到端流程四段链没有接上，最后仍靠人复制、追问、补洞，组织结果无法闭环。
破局的出路，是他给出的方法论三个化：系统CLI化，让AI能调用真实业务系统、拿得到数据、动得了手；流程Skill化，把企业的做事方法写成AI能执行的SOP；岗位Agent化，让数字员工承接具体岗位任务，人转向定目标、做授权、管例外。 这套方法不是纸面推演。他讲起一家大型电信企业的方案流程：客户经理接了需求，方案专家埋头做方案，PPT做完、产品配完，客户一句这不是我要的，全部推倒重来——做B端的人对这个场景都不会陌生。诊断下来，病根有三：信息在搬运，客户原话和最新稿没有一起交接；任务在排队，成熟方案小改和全新方案挤在同一个通道；判断来得晚，能力与交付条件到成稿后才核对。改法是按任务分流、把专业判断前移：能复用的成熟方案走快路，客户经理带着AI按约定修改成稿；拿不准的新需求由方案专家牵头，产品、交付提前核条件，Agent按确认内容成稿。 另一个数据资产采购项目更直观：原流程40多个节点，各类数据一律走长链，端到端要20天。改造先删重复、做分类分流，再把反复磋商搬到同一事项里线上完成，AI盯进度、提醒下一位。周期从20天压到11天、再压到8天，目前稳定在5天左右。 詹老师强调，数字员工不是更高级的模型，而是承担持续职责、受到组织管理的Agent形态——AI落地这件事，已经有人跑通了，而它本质上是一场变革，不是一项技术采购。 仰老师：AI需要流程，流程也需要AI 
最后分享的是吉冉软件创始人仰老师，主题是《AI需要流程，流程也需要AI》。他一开场就接住了詹老师留下的问题：AI落地要从一条真流程开始——可如果企业连这条真流程都说不清楚呢？流程在哪里？谁在管？纸上写的和实际跑的一样吗？AI读得懂吗？ 这恰恰是大多数企业的软肋。传统流程建设的困境归结为三个字：慢，一个业务域请咨询公司梳理要三到六个月；偏，容易设计成理想中的流程，纸上5步、实际跑12步；僵，项目一结束流程就开始过时，没人持续维护。 而AI时代的到来，对流程定义提出了前所未有的高要求。仰老师用一句话点透了关键差别：流程交给IT，还有人帮你翻译；流程交给AI，你写的就是它执行的。写不清，AI就按自己的理解自由发挥——颗粒度断层、完备性断层，每一处都是风险。 那流程这块地基怎么才能快速建好？仰老师的答案是：用AI来建流程。他系统展示了AI赋能流程建设全生命周期的路径——规划环节，AI按业务域设计访谈问题、引导生成流程架构，从顾问画架构变成业务说、AI画；设计环节，手绘草图3分钟变成规范流程图，制度、模板、SOP都有AI辅助起草，流程评审从过去的一到两周压缩到小时级；推行环节，AI把制度流程自动变成教材、考题和每个人的知识掌握档案；运营与优化环节，用流速、流质、流量数据说话，AI发现异常、给出优化建议，形成十步闭环，人机各司其职。 更进一步，仰老师提出了从流程文件到流程资产的判断标准：有主可控被管理、准确完整反映最佳实践、人和AI都能执行、可度量可进化。流程画出来只是一份文件；被管起来、被用起来、越用越好，才是资产。这也正是吉冉BPA流程资产运营平台与BPI流程智能平台的分工——BPA管应该怎么做，BPI看实际怎么做，设计和执行持续对账，流程资产越用越好。 最后，他给在场企业留了两条起步路径：体系先行、由面到点的标准路径；或者选一支核心流程，从梳理、优化一直打到流程AI化的实践路径。两条路殊途同归，最终都要沉淀成企业自己的流程资产。 答疑：真问题，才有真收获 
答疑环节，现场抛出的都是一线真问题。 开头一问是：给员工发Token，能力是长在了个人身上，组织得到了什么？詹老师的回答很直接——把能力留在组织，本来就是组织的责任，不能推给员工。该梳理的流程要梳理，该明确的方法要明确，员工做出来的方法、资料和经验，要沉淀成别人可以用的东西，还得有人维护、有有效版本，经得起接手使用的检验。 顺着发Token这个话题，有人追问：不看用量，成果怎么评价？詹老师的答案是拿结果说话——选一类真实任务，看在同样的范围、质量和风险要求下，周期、人时和返工发生了什么变化，而不是看代码多了多少行、材料多了多少份。他还特别提醒，释放工时、避免未来投入、费用真的下降，是三件不同的事，不能拿一笔调用费直接和一份工资比较。 
数据敏感、又担心本地模型跟不上，怎么选？先看做什么业务、处理什么数据、客户提什么要求，再讨论部署——不能看见本地部署就默认安全，也不能看见云服务就默认数据会拿去训练。 受限环境里AI写代码效果不好，怎么办？先接受这是当前的实际条件，把需求、架构、接口尽量讲清楚，把任务拆到能检查的范围，一步步验证着往下走——但也别指望靠拆任务消除所有模型差距。 还有管理者问，工作层次多、判断和琐事搅在一起，想蒸馏自己从哪里开始？詹老师给的入口是：先把最核心的岗位和职责找出来，再看真实工作里哪些事反复发生、哪些判断有标准——琐碎、高频、规则清楚的，逐步交给AI；价值高、规则不稳定的，先梳理做法，想清楚AI干到哪里、人干到哪里。 
一场沙龙，从钱币文化聊到流程变革，再到AI落地路径，主线其实只有一条：AI需要流程打底，流程也需要AI提速。当地基足够扎实，AI才能真正接住企业的真实工作。 如果这篇文章对你有启发，欢迎点个「推荐」或转发给一起做流程数字化的同事。关于企业流程管理，你在落地时遇到过哪些坑？也欢迎在评论区聊聊。 
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