神州数码提出AI for Process：让AI从工具走向企业运营生产力

事件概述

2026年6月9日，神州数码在“数云原力2026·原力论坛”上系统阐述其“AI for Process”战略理念与落地实践。核心观点认为，当前多数企业AI项目停留在PoC阶段（仅7%实现全组织部署），根源在于将个人AI工具提升的“管理生产力”与企业需要的“运营生产力”相混淆。AI ToB的本质是让AI进入核心业务流，直接参与价值创造与效率再分配。

核心信息

• 战略提出：神州数码董事长郭为一年前提出“AI for Process”思想。CEO李映在论坛演讲中指出，核心是将智能体融入业务流程，通过数据与语义统一、规则与认知统一，实现流程自优化，使专家经验沉淀为可复用的判断力资产，并通过数据回流迭代实现复利增长。

• 新软件形态：神州数码发布“神州问学2.0：Agentic Process Workspace”。该平台将AI从工具层提升至运行层，构建一个持续运行的流程空间，人机协同推进业务流程。以医药研发CSR（临床研究报告）场景为例：临床研发、医学专家、质量合规人员在同一Workspace协作，Agent自动填充数据、识别缺失材料、解析上传文件、按照ICH GCP等行业标准自动评审。CSR报告周期从数月缩短至数天，效率提升数倍至数十倍。

• 产业交付模式：神州控股推出“AI First FDE”模式，摒弃“先建平台、后找场景”的重资产路径，从高价值决策节点切入，1-3天完成AI诊断、两周内最小可用场景验证。技术核心为“燕云三件套”（燕云DaaS、燕云Infinity、燕云Cortex），解决数据接入、治理与系统语义化问题。神州数码“AI Factory 2.0”则通过“轻咨询+AI快速部署+工程师贴身服务”与客户共创场景。两者与燕云体系共同构成“产业AI交付飞轮”。

• 关键场景：

  • 供应链：神州控股KKDATA·AI控制塔方案，三层架构打通ERP/WMS/OMS/TMS等系统，围绕需求预测、采购计划、仓网调配等六大环节构建AI工作台，推动从“看见数据”到“辅助决策”。
  • 金融：神州信息聚焦财富营销、客户经营、对公授信、软件工艺四大场景。对公授信通过“经验蒸馏飞轮CreditMind”将专家判断转化为可复用Skill资产；客户经营以7大智能体构建数据驱动闭环。

• 数据与预测：IDC预测，到2027年G2000企业智能体使用量增长10倍，Token调用量增加1000倍；到2031年AI累计产生超22.5万亿美元全球经济影响。

值得关注

神州数码通过“AI for Process”将AI落地从工具思维转向流程重构，其“神州问学2.0”新形态软件与快速验证模式（AI First FDE）试图解决企业AI项目周期长、价值兑现慢的痛点。供应链与金融场景的具体方案展现了AI从展示层深入决策层的实践路径，未来关键在于能否推动规模化复制与持续迭代。