我看致远互联 ｜ AI赋能的协同运营

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致远互联如何从OA厂商转型为AI赋能的协同运营平台？徐石董事长的战略眼光与产品创新值得关注。

核心内容：
1. 致远互联从OA到协同运营平台(COP)的战略转型历程
2. COP平台"以人为中心"的设计理念与业务价值
3. AI技术如何赋能企业协同运营与数字化转型

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

上周，我参加了致远互联年度用户大会，并有幸与徐石董事长进行了单独交流。

早在20世纪90年代后期，徐董事长创办致远互联之前，在成都一家知名电脑公司负责企业管理软件的开发与销售工作，彼时我便与他有过交集。后来，我在行业里见证了他投身创业、创立致远互联，ERP领域里我的几位熟人加入了其早期团队。他们从筚路蓝缕起步，一路高速发展，不仅成功实现上市，如今更成长为中国企业软件领域的头部企业。

交流中，我向徐总坦言：“过去我一直以为致远是一家专注于OA的公司，但这次大会上，通过学习众多用户的案例分享，我才发现致远实际打造的是企业核心业务的运营管理系统。

例如我看到这家物业公司采用致远平台，实施了包括合同管理、法务管理、采购管理、财务管理、资金管理，除了采用业界标准ERP、CRM 系统作为主数据后台外，主要业务流程都是在致远平台上跑的，致远承载的其实是物业公司的核心业务系统，这也难怪你们的产品会命名为‘协同运营平台（COP）’。”

徐总回应我说：“协同运营平台”这一概念正是他前些年提出的，而他创立致远互联的初心，便是研发支持组织协同工作的创新技术。

需要补充的是，办公自动化（OA）是极具中国特色的应用软件品类（参见《工作数字化的中国历程 ｜ 从 OA 到 BPM 到数字流程自动化》《企业软件国产化 ｜ 为什么外国公司不用 OA》），这类软件兴起其最初的核心功能围绕政府及国企“红头文件”的制作、签发与传达展开，致远、蓝凌等是该领域有较长历史的头部企业。

从技术逻辑上看，OA的底层核心是工作流管理（workflow），工作流管理系统是通过定义、执行和监控一系列标准化的任务流程，实现信息或工作项在组织内不同角色、岗位间自动流转与协同，并与企业的核心业务记录系统连接，从而提升业务处理效率的软件系统。

工作流管理又是业务流程管理（BPM）系统的核心引擎，业界通常将工作流管理分为文档工作流、表单工作流和集成工作流三类，传统OA（以“红头文件”等文档管理为核心）便属于文档工作流的典型应用，如今BPM系统也常被归为“低代码开发”、“aPaaS（应用开发平台）”的范畴。

传统上OA的市场价值较低，因此前些年头部OA厂商纷纷开始将自身定位为BPM或低代码厂商。而BPM与低代码赛道本身，在中国企业软件市场中也缺乏严格的边界划分，竞争者众多、市场格局较为拥挤。

正是在这样的行业背景下，徐总提出了“协同运营平台”这一概念——其核心目的，便是更清晰地界定致远产品在企业实际业务中的应用场景与价值定位。

致远互联COP的核心定位为“以人为中心的协同运营平台”，其对企业管理软件“第一性原理”的认知是：跳出单纯以业务、财务为核心的传统框架，转而以“人”为中心，重构组织的应用架构、技术架构与发展模式，最终以“成就卓越运营”为目标，助力组织完成从信息化、数字化到智能化的进阶。

COP产品随技术迭代与组织需求演进，已历经三个发展阶段：

1、初始阶段：以办公自动化（OA）为起点，聚焦的企业审批、会议等行政程序与基础工作协同，解决组织内部的信息高效流通与管理规则落地的痛点。

2、发展阶段：从行政程序向跨业务领域延伸，实现合同管理、科研项目管理等业务流程的协同打通，深化平台对核心业务的支撑能力。需要强调，我在这里称审批和会议为“行政程序”，而非“业务流程”，乃是因为很多公司将OA 里的“审批流”称为“业务流程”，我认为是不准确的——审批流是某个业务对象状态变化的一系列审批活动的权限分配，而业务流程则更强调运营自动化，后者才是致远对于企业数字化水平提升的初衷；

3、智能阶段：深度融入AI技术，升级为“智能运营中枢”（即AI-COP），达成“人机共生、数据驱动、决策智能”的新形态，推动组织从“工具辅助”的初级阶段向“智能进化”的高阶阶段跃迁。

从企业组织进化视角出发，致远互联当前提出的AI-COP，重点聚焦四大核心方向：

效率革命：依托智能体（Agent）落地“专家智能”，智能体不仅由通用大模型驱动，同时由经过萃取的专家知识驱动，支持组织成员具备跨角色能力；通过智能问策、文档自动处理等任务自主执行，同步提升个体效能与组织整体运转效率。

范式革命：推动人工智能从“辅助工具”转变为“协同队友”，以COP 的统一工作台为载体，结合“能听、会说、能看、能干”的多模态交互，构建“人机共生”的全新工作范式。

组织重构：助力组织打破科层制、矩阵式的传统边界，向更灵活的“液态组织”转型；通过实现组织平权，让每个个体成为独立的价值中心，重新定义个人与组织的价值联结关系。

自我进化：凭借实时数据感知与多模态数据整合能力，让组织具备“持续智能进化”的核心能力；基于“碳基（人）+硅基（AI）”的深度融合，动态调整运营模式，精准适配外部市场与环境变化。

AI-COP的技术底层秉持两大核心理念，确保平台的实用性与长期可持续性：

1. 双模驱动：

深度融合“传统管理软件”与“AI原生能力”。一方面保留传统平台中沉淀的“应用最佳实践”，保障业务连续性；另一方面叠加AI原生的智能体（Agent）能力，形成“现有场景智能化升级+新业务场景创新”的双路径。

2. 可信与开放：

可信性：区别于依赖海量数据的通用大语言模型，企业场景的智能更需聚焦“精准性”——仅需提取特定场景下少数专家的经验与知识。因此，AI-COP强调依托组织内部协同流程数据、业务场景数据构建专属专家模型，结合垂类模型与严格权限体系，确保决策的可靠性。

开放性：通过MCP/A2A等开源协议，及致远自研的CoMi Builder智能体定制平台，支持灵活接入第三方能力（如华为云算力、金山办公文档智能、第四范式决策智能等），构建“平台+生态”的合作模式，实现技术能力复用与业务场景共创。

我认为致远AI-COP的这些产品理念，应和了企业应用软件的发展方向：企业应用软件设计思想正在从“以流程和系统为中心”，转向“以用户交互和用户体验为中心”。

如下图所示，运营协同的新一代企业软件支持人与AI大模型交互，以大模型能力为中心，它是企业级智能能力、数据、数字化服务的“总调度”，并且提供应用软件、智能体、用户交互等软件开发的工程能力。大模型把三样东西衔接起来——企业级智能能力、企业内外的数据、企业已有的数字化工具和信息系统——让客户和员工得到更顺畅、更个性化、更可信的数字化服务。

跟传统信息系统相比，新一代面向企业运营的信息系统必须提供全新的用户体验：随着移动互联网的普及，用户已经习惯在移动设备上用对话、语音、图片来解决问题，等待复杂流程走完的耐心更少。数字化服务对用户的体验进化，就像是我们在银行的体验变化，三十年前顾客在柜台前排队办业务，现在有一个“私人助理”为你端到端处理问题，并随时解释进度。

要处理企业运营，大模型具备两个核心职能：

一是智能业务编排，大模型要成为企业所有运营数字化资源的“总调度”，接收用户的业务请求，判断该找谁（这个“谁”可能是碳基人、也可能是硅基人）、用什么资源、先做什么、后做什么，遇到异常如何兜底。它会把用户诉求的目标拆成若干“可执行的小步骤”，并在每一步根据当前反馈，做最合理的安排：该自动就自动，敢放手让 AI 干的就让 AI 干，必须人工就转人工。

二是AI 工程能力，从目前大模型技术进展来看，它对传统企业软件最大的颠覆可能是来自软件开发自身，AI 编程正在侵蚀垄断了全球企业管理软件市场几十年的头部公司的城墙，最近几周，这些公司股价出现暴跌，评论者认为这和大模型新一轮升级换代有直接关系。具体来说，AI 工程能力包括：

• 生成用户界面：AI 能够结合用户画像和实时内容输入，实时生成符合用户偏好的界面布局与视觉风格，并通过对比测试和用户满意度闭环不断优化界面效果。这种方式无需传统用户交互设计依赖预定义组件和固定布局的模式，能更好地适应多场景、多用户的个性化需求。

  
  

• 生成智能体：AI 可以构建能够对话和感知上下文的智能体，并将其编排，来执行一系列任务从而实现端到端流程自动化。智能体与企业已有IT 架构深度整合，具备行动、参考和洞察三个至关重要的功能。

  
  

• 生成各种算法和程序的代码：AI 可以通过自然语言处理技术，将用户的业务需求描述自动转化为可执行的代码框架。例如用户输入如“根据用户画像推荐金融产品” 的业务需求，它能自动生成可执行的代码框架，并推荐合适的机器学习模型。

  
  

无论是碳基的人类员工，还是硅基的AI智能体，若要实现高效的运营协同，需依靠“总调度”机制，将三类企业运营数字化要素联结起来，面向用户请求合理编排调度：

1. 智能能力：堪称企业运营的“大脑与眼睛”，包括：

- 自然语言处理能力：实现精准的理解与对话交互；

- 决策智能能力：提供特定任务的预测与建议支持，例如库存动态调控、智能定价、风险提前识别；

- 机器视觉能力：具备“看图读文档”的能力，可高效识别发票、工程图纸等资料。

2. 企业数据：构成企业运营的“记忆与现场感”，包括：

- 内部数据：涵盖订单信息、库存数据、客服记录、生产日志等；

- 外部数据：例如市场实时价格、物流运输状态、企业信用信息等；

- 数据上下文：明确数据关联的“人、事、时、因”，确保信息完整可追溯。

3. 业务工具与系统：相当于企业运营的“手和脚”，包括

- 企业内部现有信息系统或者微服务：如财务、供应链、销售、客服管理系统等；

- 外部第三方云服务：如在线支付、物流跟踪、企业征信等服务。

我们来设想两个具体场景，直观感受下AI协同运营平台的原理和价值：

场景一：销售现场快速报价  

传统模式下，销售人员需手动录入信息、跨系统查询数据，还需经商务、供应链等多部门审批，操作繁琐且周期漫长。  

而在AI运营平台中，流程大幅简化：销售人员只需在手机上对智能体语音指令：“给XX客户生成500台产品的报价，交货期30天”。  

人工智能根据这个要求自动拆解任务并分配给执行的智能体或人员，并协调他们之间的协作：核查库存与产能→核算成本与毛利→匹配促销政策→生成报价单与合同要点→按需推送销售总监审批。过程中，智能体提取合同模板时，另一AI能力会同步提示风险点（如交付约束、保修条款差异）；各环节智能体还会自动在ERP系统锁定库存、在CRM系统生成报价单，最终通过协同界面将审批后的结果推给销售人员，全程仅需几分钟。

场景二：高效员工入职流程  

在AI-COP模式下，入职流程告别了员工、HR 专员在多个系统中操作的繁琐：

1. 新员工仅需向入职智能体提供姓名与身份证号；  

2. AI自动从招聘系统提取录用信息，并核验身份证与录用信息的一致性；  

3. 同步触发多系统操作：向IT部门申请办公账号、在财务系统建立工资账户、为培训平台分配入职课程；  

4. AI向人类HR专员推送“入职任务清单”，支持她一键确认完成所有操作；  

5. 新员工将收到人性化的入职祝贺函，同步完成手续确认。

值得强调的是，在AI协同运营平台中，AI的定位是“帮人做事”而非“替代人”，核心在于清晰界定人机协作边界，包括：

- AI可直接完成的任务：如数据自动填充、标准化流程触发等容错性高的工作；

- 必须人工审批的任务：如薪资调整、合同签署等高合规要求、高风险的工作；

- 明确异常处理机制：包括流程出错时的回退路径、责任划分标准。

以财务报销审批为例，AI会先自动核查报销单合规性、比对发票与预算，给出“批准/拒绝+具体理由”的建议，财务经理仅需专注于“确认”或“修改”，大幅减少重复工作量。

上述内容聚焦于智能化运营，而若切换到系统用户视角会发现：需协同的事项，既包含通过流程或编排主动推送的标准化任务，也涵盖人与人、人与机器之间随机的、非规范性的信息沟通与任务协作。这便引申出COP另一个关键话题—— 在数字化协同环境中，工作者该如何提升个人效率、优化数字化工作模式？

事实上，支持群组多人协作的企业软件早在20 世纪90 年代便已出现，当时被称为“群件（Groupware）”，知名的Lotus Notes 便是早期代表。尽管三十年过去，信息技术历经多轮迭代，但群件所定义的数字化协同核心模式并未发生本质改变，仅是应用形态随技术发展有了诸多革新。

不过，要真正用好这些数字化办公工具、发挥其商业价值，并非易事。数字化办公虽为团队与个人提供了沟通、规划、资源管理等多方面便利，但想用工具重塑工作习惯，却面临不少现实挑战。

前些年我在某国际知名管理咨询机构任职时，公司曾在全球推行数字化工具，试图重构团队工作模式—— 当时引入的工具覆盖全场景，包括群聊协作（Slack）、可视化共创（Miro 协作白板）、远程沟通（Zoom 视频会议）、任务追踪（Trello 看板）、文档存储（OneDrive 云盘）及云端协同办公（微软Office 套件）。

以项目管理为例，过去我们咨询项目组每周开内部例会，为向负责合伙人汇报进展，成员总要花大量时间打磨内部评审PPT。为此公司特别规定：内部会议无需准备PPT，直接在Slack 上以文字同步讨论，减少形式化消耗。但实际推行中却发现，这些在国外职场普及的工具，在国内应用效果始终不及预期——我当时公司的中国区合伙人仍习惯看PPT，既不适应协作文档，也不常用Trello 看板，跟国外的工作习惯不太一样。

连我所处的、汇聚众多精英的顶级国际公司，数字化办公在中国落地都磕磕绊绊，更不用说人员规模庞大的中国企业与政府机构了。这背后，是中外职场人对数字化工具的使用习惯存在显著差异。比如视频会议时，多数欧美职场人习惯打开摄像头—— 在我看来，这既是对工作场景的尊重，也体现了专业态度；但大多数中国职场人使用同类工具时，普遍不习惯开启摄像头。这类细节差异，往往会成为制约数字化协同效率的“隐形障碍”。

中国人，需要有符合中国人工作习惯的数字化办公工具，同时，中国职场人士也要持续更新自己的数字化工作习惯，拥抱更现代化、更敏捷、更以人为本的工作模式。

因此我认为，致远AI-COP 所倡导的组织重塑，绝非仅停留在组织形态、业务流程的宏观变革；在微观层面，更需探索在数字化与人工智能叠加的背景下，如何设计出贴合中国人组织文化与工作习惯的新型工作模式（Ways of working）。而这，无疑是一项极具价值的管理创新。