橫在CIO心頭的一座大山：AI在企業數字化中如何規模化落地

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導讀

當企業的常規數字化建設基本完成，進入AI時代，企業的 CIO（首席信息官）將面臨一個更重要的難題：企業迫切需要在實際業務場景中讓 AI 應用真正落地。

然而，目前AI的應用大多還停留在局部數字化場景，比如報表分析，庫存管理，知識應用等，這些單點的 AI 能力應用建設就像一盤散沙，無法擰成一股強大的力量，難以幫助企業快速進入 AI 數字化轉型的快車道。

同時，AI 場景布局和應用對于企業來說試錯成本較高，可能投入了大量的人力、物力、財力的 AI 技術，最終因不符合實際業務需求或效果不佳而被棄用，這無疑給企業帶來了沉重的負擔。

那么，AI 在企業數字化中究竟如何實現規模化落地？到底什么樣的AI應用底座既能完成業務提效、又要實現創新增長？這個橫亙在 CIO 心頭的一座大山，如何才能成功翻越？

一

基礎夯實：

“業務-開發-數據”一體化能力范式

當IT人員可以基于AI快速生成應用和修改系統功能；

當業務人員一鍵喚起AI助手就能快速發起審批流程或完成待辦；

當管理者借助AI就能10分鐘生成數據報表……

一個平臺覆蓋多種AI應用場景，這就是近日數睿數據正式發布的smardaten2.0。它將AI大模型融入一體化開發平臺，其目標就是基于AI驅動企業全場景智能開發與應用。

實際上，傳統數字化建設的弊病是使得AI難以全面落地的核心因素。系統孤立、數據分散，IT和業務部門各司其職，使得AI即使能被用于提高業務流程或數據場景，局部的應用也難以系統化地解決傳統數字化遺留的諸多問題。

想要 AI 技術深度融入企業數字化進程，首要前提是具備全流程一體化的底座，打破企業內部各環節的壁壘，讓業務開展、技術開發和數據流轉形成一個有機整體，從業務需求的提出到最終應用落地和業務管理，各個階段無縫銜接。只有這樣，當AI深度嵌入業務，就不是簡單地作為一個附加工具存在，而是滲透到數字化的每一個環節，成為推動各環節高效運轉的內在動力。

數睿數據將AI大模型融入smardaten一體化開發平臺，貫穿了“需求→設計→開發→測試→運維”的全過程，將AI從“單點工具”升級為“貫穿軟件工程全鏈路”。企業能夠借助AI開發助手快速構建數字化應用，同時獨有的數用一體化模式，它將數據模型和軟件流程、業務應用深層打通，通過AI進行統一調用，copilot平臺還能幫助企業實現端到端agent能力構建。

成立近10年，數睿數據在企業數智化領域構建了多元化的業務解決方案，為工業、建筑、船舶、能源等500多家企業包含奧克斯、浦發銀行、南山控股等大型央國企、政企單位等，提供轉型咨詢、業務構建、數據治理等高效能服務，助力業務轉型與價值提升。

二

智能跨越：

AI賦能數字化全場景應用

在企業數字化轉型邁向規模化應用的關鍵階段，AI 賦能的價值愈發凸顯。要實現數字化全場景的規模化應用，需聚焦業務、開發和數據這三大核心能力的協同效應，推動價值可持續轉化。

01

AI驅動的全場景應用開發

生成式AI技術讓軟件開發領域也涌現出眾多創新場景：AI生成原型、AI生成代碼……但AI能力散落于孤立環節，無法實現跨角色協同，也難以支撐企業級場景，帶來軟件開發全生命周期的質效突破。

smardaten面向的是全流程軟件定制開發，完整支持從需求調研、軟件設計、功能開發到測試、運維的全生命周期。與 AI 的結合，打破了傳統業務創新中繁瑣的流程和漫長的周期，實現業務需求設計、開發上線、運維管理等軟件工程全流程智能化。

平臺大大降低了應用構建門檻，不管是IT部門還是業務部門，用戶隨時可借助AI快速上手參與業務構建，通過智能問答、需求推理、模板推薦等交互體驗，完成應用生成、頁面開發和功能調優、樣式美化等，實現效率與體驗雙重進化。未來，在頻繁的業務需求之下，讓新業務上線更快、需求響應更敏捷，同時以更低的成本開展業務創新。

02

業務數據快速使用，數據價值轉化

數據作為前AI時代未被完全開發的資產，也是AI發揮其價值的關鍵切入點，例如自動取數、智能構建報表、趨勢分析等，過去主張的數據驅動在AI時代將產生實質效益。

以大數據起家的數睿數據，一直以來都是將數據作為核心要素驅動平臺能力研發。將數據開發、數據使用等數據工程場景融入平臺，自帶一站式數據底座，同時提供取數-治數-AI用數一體化解決方案，為企業數智化能力打造提供多元化產品和服務，加速數據使用和價值轉化。

在數據開發階段，IT部門可對企業數據進行整合治理形成高質量資產，業務部門敏捷構建各類數據應用，如業務報表、深度分析模型、智能決策支持系統等。而本次基于AI智能助手，甚至可一鍵生成所需圖表和數據應用，使數據洞察能夠直接轉化為業務行動。而且，數據反饋能夠實時反哺業務決策和優化需求，形成數據驅動業務改進的良性循環。

以某市衛健委醫療數據治理場景中，匯集40多家醫療機構數據，不僅借助主動數據治理技術提高醫療數據自動化治理能力，構建完善、可用的醫療數據資源。借助AI智能助手能夠快速完成數據分析報告、區域醫療就診數據大屏等數據應用場景。過去一份罕見病分析報告需要人工對接各醫療機構，輸出報告耗時長達3周，而現在僅需1小時，大大提高衛健委業務決策效率。

03

AI加速業務運行管理效能

數智化建設最終能夠有效落地的依據就是在業務中高效使用。而現實是，業務人員在緊張的業務節奏中，常常被紛繁的業務系統阻礙，員工需要在多個系統間頻繁切換，流程審批進度不明確，數據也是割裂的，大多流程最終依賴人工進行處理。AI的到來，讓部分場景實現自動化、智能化，但分散的發力點無法讓企業整體效能得以提升。

對此，數睿數據也構建一種全新的敏捷模式。智能門戶，基于一體化業務應用平臺全新構建或匯集現有的多個業務系統，通過統一的門戶窗口，員工可一鍵進入不同應用模塊，快速進行業務處理，通過 AI 一鍵快速發起流程、處理待辦、追蹤業務進展，徹底消除了系統切換帶來的繁瑣與低效。

某大型能源國企涵蓋發電、輸電、配電等多個業務板塊，各板塊使用的業務系統多達數十個。基于數睿數據一體化平臺重構十余個核心系統、新建數十個業務模塊，同時還將現有業務進行整合，形成企業數字化智能門戶，基于AI的智能流引擎推動工作范式從被動式“人找事”升級為主動式“事找人”，減少90%系統切換需求，輸入接待、報銷、客戶等關鍵詞，無需登錄和翻找系統，3秒完成流程定位，為企業員工帶來更高效的業務管理。

此外，數睿數據還提供agent智能開發平臺，企業可自定義AI能力，打造專屬的業務知識庫或AI助手，通過持續學習和訓練企業沉淀的開發、數據和業務資產，更好地服務于應用開發與業務場景。

三

價值重塑：

從成本中心到創新引擎的蛻變

當一體化平臺與 AI 深度融合，成為企業數字化轉型的 “新基建” 時，它所帶來的并非只是技術層面的升級，更是對企業價值創造模式的根本性重塑，成功推動企業從傳統的成本中心向強大的創新引擎蛻變，這與 “激活業務潛能” 和 “業務創新” 的核心目標高度契合。

AI驅動業務創新。借助豐富的業務模板、AI 自動生成，“創意 -> 上線” 的周期被顯著縮短。IT 部門不再是業務創新的瓶頸，反而成為了敏捷支撐的中堅力量，讓企業能夠更快響應市場新需求，搶占市場先機。

可量化的技術投資回報率（ROI）。對于CIO來說，所有系統的運行和使用行為都能被監測和追蹤，實現量化管理，有了一體化平臺這個清晰的抓手，CIO對數字化成果看得見、算得清，也能完成更有針對性的規劃調整。

構建可持續數字資產是企業長期發展的基石。一體化平臺在支撐業務運行和應用開發的過程中，會不斷沉淀大量可復用、可進化的 “數字知識資產”，借助AI知識庫更能整合企業資產（業務模板、開發經驗、數據模型、流程規范等），實現資源高價值使用。

IT自主可控，賦能業務主導權。一體化平臺與 AI 的應用讓數字化不再是技術部門的 KPI，而是業務部門的創新引擎。基于一體化開發平臺，IT專注核心業務系統，同時也實現技術自主可控，提高信息化部門在企業的話語權。而輕量業務需求可由業務部門自主掌握，借助豐富業務模板和生成式AI，加速業務上線和迭代。

跨越山峰，贏在智能時代

在這個快速變化且由 AI 驅動的時代，企業所面臨的挑戰早已不再是單一技術的應用或孤立系統的搭建。那些孤立的工具和割裂的系統，如同散落在山間的碎石，難以支撐企業攀登數字化轉型的高峰。而以一體化平臺與 AI 為核心的 “新基建”，恰似一條堅實的登山索道。

當企業擁抱這一變革，以一體化AI平臺為新基建，便能打通業務閉環、沉淀知識、智能協同，穩步跨越數字化轉型的高峰，贏得智能時代的未來。

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