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随需而动企业 | 任务级智能化用Agent,端到端业务流程智能化用BOAT

发布日期:2025-05-22 07:07:53 浏览次数: 2322
作者:陈果George

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企业数字化转型的新趋势,探索“随需而动”的企业架构。

核心内容:
1. “随需而动企业”的概念起源与发展
2. 组装式企业信息系统的实现与优势
3. MACH架构下的企业运营与业务能力拆分

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

传统企业信息系统和业务流程经常被企业管理者和用户诟病死板、不灵活。怎样根据业务环境变化,企业数字化相应产生变化,来支持业务活动,亦即业务流程和信息系统不是一成不变的,这就是““随需而动的企业”。


“随需而动的企业”这个名词最早可以追溯到90年代后期IBM提出来的eBusiness On Demand,就是因应了互联网技术出现,企业计算技术的高人们已经看到了企业数字化发展的未来。然而,正如我在《大型企业ERP国产化替代观察(二)| 技术新生》中所写,企业级信息技术应用从技术产生、成熟到进入到企业实际应用的周期非常长,一般来说需要15-20年时间。


“随需而动的企业信息系统”就是组装式(composable)企业信息系统,这个概念也提出了很多年了,不论是叫“封装业务能力(PBC)”、还是叫“中台”,各种乌漆麻早的名词换来换去,其实说的都是一个意思。通过对原子级的业务能力进行组装,实现了企业数字化的随需应变,使得企业在面对不确定性时,具备实时适应性和韧性。


经过过去几年数字化转型的思想普及,今天企业信息系统在技术架构上,采用“MACH架构”已经成为共识,即:


  • 微服务(Microservice


  • API优先


  • 云原生Cloud Native


  • 无头(Headless),即前后端分离,业务能力可以通过API被不同用户体验平台调用


What Is MACH Architecture? How MACH Works (w/ Examples)


在这样的架构下,企业运营被拆成若干“业务能力”(或者说“企业能力”),这些能力和企业的流程、数据、组织等视角,是相互连接的关系——能力/流程/数据/组织这四个维度,其实就相当于1990年代初就提出来的、构成企业流程架构模型ARISFunction/Process/Data/Organization的四个元素。


表格

AI 生成的内容可能不正确。


这就是企业架构的原理。


企业架构的四个视角对企业管理来说,不是随机生成、自然发生、野蛮生长的,而是要基于企业的战略来进行规划、建设的,如果说企业所处的动态环境是无序的,那么企业架构则是企业在无序中的有序。


TOGAF是企业架构的国际参考规范,正是因为组装式信息系统成为企业数字化的主流,使得近年来TOGAF在中国企业里也越来越流行,我观察到华为、建设银行、国家电网、中航工业、伊利等大型企业都建立了企业架构管理的机制。


组装式架构在企业中要得以落地运行,有四个基本原则:


1、模块化(Modularity):将业务能力封装为一定颗粒度的模块,例如,销售业务中,销售订单处理、定价、客户信用检查等,就可以被拆分出来、定位为模块化的能力


2、可发现(Discovery):这种模块化能力的设计,依赖于针对某些对象(如产品)的特定信息架构,是可搜索的,亦即能够被业务部门识别,还能重用于某些业务目的;例如定价能力,可以在不同事业部、不同产品线的不同销售流程中,作为一种公共能力能发现和调用。


3、自主性(Autonomy):从架构和部署的角度来看,每个能力可以独立于其他能力开发、运行、维护,拥有特定的治理流程(例如包括产品经理、架构师、开发人员等),具备特定的生命周期(包括发布、部署、更新),并且是可扩展的。云原生架构是保障业务能力的自主性的关键技术。


4、编排(Orchestration):业务能力具有标准化的接口(即API)和信息安全机制,可以用工作流(workflow)来对业务能力进行编排,从而实现业务流程的自动化。


只就技术架构特性而言,目前国外和中国的主流企业管理软件,都已经转型为“可组装ERP”,无论是SAP,还是金蝶、用友,然而我认为目前真正的问题出在交付方式上。


最近两年,金蝶、用友接了很多大型ERP国产化项目,在交付中都遇到很大挑战,主要原因就是虽然这些软件架构实现了技术现代化,符合前面提到的MACH特征,然而面向企业和用户的产品交付方式并没变,没有以“流程设计驱动、能力组装匹配”的方式来变革交付过程——或者即使有这样的想法,在咨询能力、端到端流程管理工具使用上,不能支持这样的想法。



从去年开始,大语言模型人工智能在各路厂商的助推下,似乎成了企业数字化的必选项,今年初DeepSeek出圈,更使得中国企业陷入一种莫名的唯恐落后的恐慌,一时间似乎怎么用人工智能,成为比流程数字化更重要的企业数字化课题。


目前这段时间说的人工智能,狭义上是指大语言模型。今天大语言模型在企业内主要是跟人类连续对话的文本生成,以及根据文本对话执行信息检索、服务调用等,我在《AI赋能企业 | 我赞同SAP的方向,几年前就预见到了》写过。


最近很多企业都在拿DeepSeek的锤子,到处找业务价值的钉子想敲一榔头,其实,只能处理文本信息的生成式AI在企业价值创造是很有限的!企业大量的业务价值存在于用结构化信息驱动的业务流程中,也通过流程本身来直接创造价值。


因而,在上述的数字化交付方式中,流程建模、流程挖掘、流程编排等业务流程技术是企业用好各种类型人工智能的基础技术。我经常打个比方,对于企业数字化来讲,业务流程就像是路,人工智能就像是智能驾驶汽车,汽车再智能,没有路,你也不能当飞机来开。更何况目前智能驾驶汽车的技术还达不到完全无人驾驶的水平,也就是辅助驾驶阶段,更需要企业打造通畅、牢固的道路——做好业务流程数字化的基础。

“流程编排”就是基于设计好的流程模型,将不同数字化形式的任务——构成流程的业务活动——串起来,实现可以自动化运行的流程,这些任务形式可以是:


-手工任务:通过表单方式被数字化


-数字化的业务能力:通过实时构建应用前端跟用户互动


-基于简单规则的流程机器人(RPA


-基于大语言模型的智能体(Agent


流程自动化运行还需要利用其他类型的人工智能能力,例如决策智能、智能文档等,这些能力也通过一个编排平台,支持相应的任务、任务流转。


最近在业界热议的所谓人工智能智能体是任务级智能化,需要通过业务编排和自动化技术,将多个不同形式的任务构成端到端流程。什么叫端到端的流程呢?例如采购到支付、订单到交付,涉及到较多任务步骤的“长流程”,用智能体处理“订单录入”、“订单生成”等,就是中间的一个任务。

下面是我最近推进的一个BOAT平台的示例,可以看到其编排了Agent执行任务、ERP系统能力等,形成了一个采购发票处理的流程:

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