# AI流程再造解决方案方法论

## 1. 一句话定义

AI流程再造不是给旧流程加一个聊天机器人，也不是把审批表搬到线上，而是把流程中的 **判断、协同、执行、监控、知识沉淀** 重构成一个可解释、可追溯、可持续优化的 AI 闭环。

面向传统企业时，真正要卖的不是“AI 工具”，而是：

> 让企业从靠人盯、靠会推、靠经验补救，升级为 AI 先识别影响、生成证据、分流风险、推动协同，人再做关键取舍和责任闭环。

## 2. 点、线、面、体总框架

每份报告都必须从点、线、面、体四层展开。

| 层级 | 要回答的问题 | 典型输出 |
|---|---|---|
| 点 | 当前最痛的断点在哪里？谁在什么节点做什么动作，为什么出错？ | 症状卡片、问题条、风险条、旧做法批判 |
| 线 | 端到端流程如何跑？触发、判断、协同、执行、验证、复盘如何串起来？ | 6步流程、AI预审链路、闭环图 |
| 面 | 哪些角色、系统、数据、供应商、客户、外部资源要被拉通？ | RACI、系统地图、数据底座、治理表 |
| 体 | 如何形成可复制的 AI 流程管理体系？ | 指标、权限、日志、知识库、90天路线图 |

报告的高级感来自这四层同时成立：不只解决一个点，不只画一条线，而是让客户看到一套组织能力正在形成。

## 3. 旧问题升级为 AI 议题的五步

### 第一步：不要照收用户的问题定义

用户说的是“审批慢、设变乱、采购催不动、合同反复改、投诉处理慢”。这些通常只是症状。

必须继续追问或推断：

- 旧流程在哪个节点断了？
- 断的是信息、判断、协同、责任还是知识复用？
- 旧方案为什么解决不了？
- 这个问题如果用 AI 时代的能力重新看，本质是什么？

示例：

- 表层问题：RD 设变不和产品、采购拉通成本。
- 重新定义：新项目从工程试错走向量产冻结时，缺少 AI 增强的变更影响分析和跨职能决策系统。

### 第二步：把旧方案的问题讲透

旧方案通常不是完全错，而是停留在 L1/L2：

- L0：人工阶段，靠 Excel、会议、聊天记录推动。
- L1：流程线上化，把表单搬进系统，审批节点变固定。
- L2：局部自动化，能提醒、能统计，但不能理解上下文。
- L3：AI 辅助判断，能识别风险、生成影响分析、推荐动作。
- L4：半自治闭环，能在规则内分流、调度、监控、复盘。

报告要明确：客户当前卡在哪一层，为什么不能靠“再加一个审批节点/再上一套系统”解决。

### 第三步：把 AI 的位置放准

AI 的定位不是替人拍板，而是让流程决策前的证据更完整。

通用分工：

| AI 做什么 | 人做什么 |
|---|---|
| 读上下文、补齐字段、识别缺口 | 确认事实是否准确 |
| 生成影响分析、风险提示、相似案例 | 判断取舍、承担责任 |
| 推荐分级、路由、下一步动作 | 确认优先级和资源 |
| 自动生成会议包、沟通稿、任务清单 | 做跨部门对齐 |
| 监控异常、沉淀知识、复盘模式 | 调整规则和治理机制 |

高级报告必须反复强调：AI 生成证据，人做关键取舍。

### 第四步：从单点工具升级为流程操作系统

不要只列“AI客服、AI审批、AI助手、AI看板”。要写成能力模块：

1. **入口层**：统一接收业务请求、问题、变更、审批、投诉。
2. **理解层**：AI 读取上下文，识别类型、字段缺口、相关对象。
3. **判断层**：AI 做风险、影响、成本、交期、合规、优先级分析。
4. **协同层**：自动拉起角色、生成任务、形成 CCB/评审/决策会议材料。
5. **执行层**：对接系统、供应商、工单、合同、采购、财务、制造等动作。
6. **监控层**：跟踪 SLA、异常、瓶颈、重复返工、未关闭风险。
7. **知识层**：沉淀案例、规则、模板、复盘结论，反哺下一次 AI 判断。

### 第五步：落到 90 天试点

AI流程再造方案不能停在蓝图。每份报告必须给一个 90 天试点：

- 0-30 天：定规则、选场景、梳理样本、定义分级和模板。
- 31-60 天：让 AI 先补材料，跑 AI 预审/影响分析/会议包。
- 61-90 天：上线看板和指标，形成知识沉淀，评估是否扩展。

## 4. 诊断逻辑：从旧做法到新机制

每个关键章节都应该形成“旧做法 -> 为什么失效 -> AI 新机制 -> 落地抓手”的四段式。

| 旧做法 | 为什么失效 | AI 新机制 | 落地抓手 |
|---|---|---|---|
| 人工填表 | 信息质量取决于个人经验 | AI 检查字段和证据完整性 | 智能受理 |
| 线下拉群 | 决策过程不可追溯 | AI 自动拉角色、生成评审包 | CCB/评审包 |
| 固定审批流 | 高低风险走同一条路 | AI 风险分级与动态路由 | P0-P3 分级 |
| 会后补材料 | 成本、交期、质量后置爆雷 | AI 先做影响分析 | 数字线程 |
| 项目结束即散 | 经验在个人脑子里 | AI 生成案例库和规则库 | 知识沉淀 |

## 5. 先进性表达

报告要体现 AI流程管理的先进性，但不要写成概念堆砌。可使用以下表达：

- 从“流程自动化”升级为“流程智能决策”。
- 从“人找信息”升级为“信息带着上下文找人”。
- 从“审批节点控制”升级为“风险分级控制”。
- 从“单个流程实例处理”升级为“流程组合风险管理”。
- 从“事后复盘”升级为“事前预警 + 事中分流 + 事后沉淀”。
- 从“系统记录结果”升级为“AI 参与判断并留下证据链”。
- 从“工具导入”升级为“组织能力迁移”。

## 6. 必备方法模块

### 6.1 影响分析

任何旧流程都要问：

- 这件事影响哪些对象？
- 影响哪些角色？
- 影响哪些系统？
- 影响哪些成本、交期、质量、合规、客户承诺？
- 哪些影响可以自动识别，哪些必须人工确认？

### 6.2 优先级排序

建议通用评分维度：

- 风险影响
- 客户/业务价值
- 成本影响
- 交期/效率影响
- 合规/质量影响
- 实施工作量
- 可逆性
- 数据置信度

输出 P0-P3：

- P0：阻断/高风险，立即处理。
- P1：本轮必须处理。
- P2：可合并处理。
- P3：延后或进入下一版本。

### 6.3 角色治理

必须明确：

- 谁提出？
- 谁补信息？
- 谁确认业务价值？
- 谁确认成本和资源？
- 谁确认质量和合规？
- 谁批准？
- 谁执行？
- 谁关闭？
- 谁复盘？

### 6.4 数据底座

至少覆盖：

- 业务对象主数据；
- 流程实例和历史案例；
- 系统数据；
- 文件、表单、审批、聊天、会议纪要；
- 权限、日志、审计；
- 规则库、知识库、模板库。

### 6.5 监控指标

每份报告至少给 4 个指标：

- 一次完整率；
- 跨部门前置参与率；
- 流程关闭周期；
- 漏评/返工/补签/重复处理率；
- 异常集中度；
- AI 建议采纳率；
- 风险提前识别率。

## 7. 周末抛题模型

报告最后必须有 6-8 个能引发讨论的问题。问题要尖锐但不攻击人。

问题句式：

- 如果明天同时来了 20 个请求/变更/工单，团队按什么排序？
- 这件事在执行前，系统能不能自动告诉我们影响哪些成本、交期、质量和角色？
- 现在的问题到底是流程没有要求，还是评审材料无法让关键角色快速判断？
- 过去踩过的坑，新团队能不能在提交时被 AI 自动提醒？
- 关闭标准是什么：表单结束，还是成本、质量、交付、客户结果都闭环？
- 如果只选一个 90 天试点，哪个场景最能证明价值？

## 8. 报告的“高级感”从哪里来

不是因为页面漂亮，而是因为：

1. 问题定义比用户更深一层；
2. AI 不是口号，而是嵌入每个流程动作；
3. 旧方案和新机制形成强对比；
4. 角色、数据、治理、指标都落地；
5. 每页都有一个能拿去开会讨论的判断；
6. 最后能自然引导下一步咨询。
