9月19日，由CIO时代主办、新基建创新研究院提供智库支持的“数智赋能提质·创新开拓未来｜第二届央国企CIO及数科公司数智创新峰会”在北京圆满举办。主论坛上，阿里巴巴ATH千问办公行业总监黄达带来《AI时代，央国企如何迈向“组织智能进化》主题分享。

阿里巴巴ATH千问办公行业总监 黄达

精彩观点

央国企数字化转型之路，正由建系统、上大模型，转向AI看懂业务和准确执行业务。千问办公原生集成钉钉及各类办公平台协作能力，通过AI提升本地桌面执行力，强化企业级管控，支持Vpc，本地化等多种不同部署模式，统一平台覆盖各个客群。

三代数字化演进：央国企 AI 转型已迈入有效投入时代

回顾过去二十余年央国企数字化建设历程，整体走过信息化建设、大模型尝鲜，再到如今有效投入的三个阶段，每一代建设解决特定时代业务痛点，但也留下固有的历史遗留问题。

当下，央国企数字化已经步入“有效投入时代”，核心不再是简单新增系统，而是要让 AI 看懂企业本体，真正替人完成业务工作。企业真正的核心家底，是组织内部的人和事、业务关系、管理规矩。这一阶段数字化建设重点，就是把这份家底账完成数字化改造，做到 AI 可以理解、可以执行。

具体要完成三件核心建设：搭建一张企业地图，把客户、合同、基金、人员业务关系、管理制度转化为 AI 可读的业务图谱；打造一双能干活的手，让 AI 依托企业地图，直接对接存量业务系统开展作业；沉淀一本越用越厚的经验账，把老员工业务判断固化沉淀，供人和 AI 共同复用，成为企业可控资产。

这一阶段的投入逻辑发生根本变化，企业不应当继续付费建设 “又一个新系统”，而是付费完成家底向数字资产的转化，实现一次建设，多业务场景复用。演讲提出，未来十年具备竞争力的央国企，必然是完成核心业务 AI 化改造的企业。

基于业务场景的确定性差异，AI 智能体可以划分为稳态智能体与敏态智能体两类。稳态智能体是企业智能化可信底座，面向流程清晰、规则明确的核心业务，对接既定业务系统与规则，追求结果可靠、可预期、可审计，守住核心数据与流程底线。敏态智能体是面向一线的敏捷引擎，承接多变、模糊的前台业务诉求，追求敏捷灵活创新，帮助业务快速试错抢占先机。

千问办公的产品定位是敏态引擎在前承接多变办公需求，按需调用财务、审批、合规等稳态能力，稳态打底、敏态在前，构建办公智能化完整闭环。

人机编排重构组织生产力：超级个体如何成为现实

AI 技术的普及正在催生 “每个人都是 ALeader” 的 AI 原生组织，诞生超级个体，实现 “一个人，一支队伍” 的产能效果。

过去产品研发领域讲究 MVP 最小可行产品，目标是验证功能雏形，追求系统能够跑起来。面向当下企业 AI 应用，需要重新定义 MVP，转变为Most Viable Process（最可行流程）。核心逻辑发生转变——把人放回流程起点与终点，把 AI 放置在流程中最费力的中间环节，真正决定 AI 项目成败的关键，是人机之间的编排能力，在高价值业务流程层面直接交付业务结果。

超级个体诞生由两大变量相乘决定：一是任务指令的上下文质量，需要目标清晰、背景充分、业务标准明确；二是对 AI 输出结果的要求，要做到专业级交付、严格验收、持续迭代。业务人员作为 PEOPLE 负责下达指令、验收审核结果，AI Agent 承担具体任务处理工作。岗位人员需要具备会用、会管、会说三项能力，掌握岗、质、审三层功底，以此释放个体生产力，单人实现一支团队的组织产出。

多组央国企真实落地案例，印证人机编排带来业务效率改变。但当前多数通用 AI 工具存在明显短板：每开启一次对话就相当于 “失忆”，过往纠正的错误、沉淀的口径、上传业务资料无法留存，这也是很多企业 AI 项目上线三个月之后热度快速消退的根源 —— 模型没有持续理解本企业的业务。

想要 AI 具备持续进化能力，需要构建长期记忆、反思机制、技能自进化三大能力。长期记忆用来回答 “你是什么样”，以四份可查看、修改、备份、删除的 Markdown 抽屉存储企业记忆，企业完全掌握数据主权；反思机制解决记忆膨胀爆炸问题，后台定时巡检，合并重复条目、归档冷数据，实现记忆越使用越精炼；技能自进化解决 “怎么做事”，当同一业务重复执行三次，系统主动提示将业务沉淀为可复用技能，无需企业刻意做训练，在日常工作中自动沉淀业务方法论。

记忆定义身份，技能定义做事方式，两者自主生长，让 AI 从一次性工具转变为 “活的” 业务助手。

从个体沉淀到组织资产：打造面向央国企的超级组织底座

把个人经验转化为组织资产，是 AI 原生组织建设的终极目标。个人零散能力需要通过三层生态向上沉淀，完成向超级组织跃迁——第一层为自定义工作台，面向不同角色聚合任务、集中交付物，每个员工获得岗位定制驾驶舱；第二层是自定义专家套件，将岗位 SOP、行业规则、合规要求打包成为岗位能力包，不再是零散独立技能；第三层为私有化 Skill 市场，支持独立部署、版本管理、分级授权，构建企业专属技能库，保障数据不出企业。形成完整闭环：业务流程嵌入 SOP，系统自动提炼业务经验，沉淀为可复用专家套件，新人直接复用标准开展业务，业务反馈持续完成套件迭代。

这套体系带来四大业务价值——第一实现经验复用，核心业务能力不会随着员工离职流失；第二缩短新人上手周期，从 3 个月压缩到 3 天；第三实现业务标准统一；第四支持能力持续迭代，业务口径可以统一并且接收业务反馈回流。通用大模型能力属于公共能力，但每家企业独有的业务 Know-how，才是核心竞争壁垒。技能解决经验复用，知识解决检索调用，AI 的终局不是追求更强的大模型，而是塑造更强的组织。

企业内部知识往往散落分布在邮件、聊天记录、云盘，文件分散，人员流动之后，查找一份业务资料往往耗费半小时。想要盘活散落的企业知识，需要四层知识接入能力——本地文档索引自动扫描指定目录文档完成自建索引，PDF、Word、PPT 等文件增量更新，无需手动上传；检索增强 RAG 技术，提问时自动调取关联文档给到模型，回答可以溯源到具体段落，缓解大模型幻觉；个人知识沉淀，对话经验自动归档，沉淀业务模板方法论；团队知识共享，知识库设置权限分级，不同岗位查看对应业务知识，实现个人经验升级为组织公共资产

面向央国企高度重视的数据安全合规诉求，千问办公构建纵深防御安全矩阵，打造五大防护层，提供 SaaS 标准版、专属 VPC 版本、本地机房全栈部署三种数据边界方案，适配不同敏感度业务，同一套安全能力向各个版本下沉。基础设施、应用安全、模型防护、Agent 防护、供应链生态安全层层设防，支持信创适配，完整满足央国企等保测评、内部安全审计的要求。

整套体系落地形成三大定位——第一是超级个体，AI Copilot 作为业务专家智能分身，把分析、写作、审阅、执行封装成业务副驾，贴合岗位落地，业务人员无需学习复杂工具；第二是超级组织，搭建企业知识与经验中台，岗位 Know-how、组织决策沉淀为数字资产库，新人可以直接继承成熟业务判断力；第三是 AI 中台，构建业务数字孪生，把状态、能力、时间基本面串联，业务先在数字空间推演演算，再将最优方案回推现实业务，完成感知-分析-决策-行动闭环。

写在最后

央国企拥抱 AI，不应执着于打造全量数据堆砌的数字盆栽，或是追求外表华丽的报表。真正有效的 AI 建设，需要立足自身核心业务，明确核心业务的决策逻辑，建设对应的数字员工，完成企业数据治理，以此构建超级组织。千问办公面向央国企提供完整能力底座，和企业共同完成 AI 时代的组织智能进化。