2025年企业级智能生产力白皮书

2025年10月2025年中国企业级智能生产力行业白皮书执行摘要1绚星智慧科技：企业级智能生产力解决方案的领导者4目录企业级智能生产力最佳实践5企业级智能生产力的内涵与市场机遇2企业组织能力建设的三种范式3白皮书研究方法数据来源：沙利文研究行业访谈• 与企业级智能生产力行业产业链各环节头部企业专家进行一对一深度访谈• 访谈企业覆盖企业级智能生产力企业、AI企业、企业培训与组织成长优化企业等案头研究• 沙利文独有的数据库• 头豹数据平台• 各类公开资料• 定量结合定性的方式进行多层次多维度研究白皮书撰写背景及内容摘要数据来源：沙利文研究本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。业务流程智能化智能化全链条流程图知识资产智能化•企业中沉淀的大量文档、案例、经验、制度，本质上是“知识资产”；•深度智能化通过AI进行分类、检索、生成和推理，使这些知识实时服务业务决策与操作。与信息系统和业务链条全面打通•单靠AI局部优化不够，必 须 与 现 有 的 ERP 、CRM、HR系统等对接，避免“信息孤岛”；•同时将企业上下游（供应链、客户链）的业务链条打通，让智能化贯穿生产、运营、销售、服务的全链条。岗位技能智能化•通过AI“岗位分身”的形式，将经验型岗位技能（如销售话术、研发调试方法）固化为可复用的智能助手，把对个人经验的过度依赖转化为智能化支撑，从而帮助新人快速上手，并整体提升组织的人效水平。•以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级，助力企业提升智能知识管理、岗位技能、业务流程、人才赋能与治理优化。•企业级智能的核心价值点：•核心KPI可量化•组织级ROI衡量业务流程智能化•通过将流程嵌入AI工作流，实现跨部门、跨岗位的自动协作与闭环，将依赖人工或规则的低效工作流程转化为智能化业务流程 。四域融合知识资产智能化岗位技能智能化信息系统与业务全链条本白皮书核心内容摘要：AI原生•基于大语言模型、多模态与多智能体架构，从底层具备“智能内生性”；不仅能处理语言、视觉、音频等多模态信息，还能在跨岗位、跨流程中自动协同，形成覆盖知识—人才—业务—治理的智能化工作流。产业级 Know-How工业级落地•结合行业知识、业务逻辑与隐性经验，沉淀出能够直接指导实践的“行业智慧”。作为AI与产业结合的桥梁，使智能能力不止停留在通用层面，而能真正解决行业痛点，转化为差异化竞争力。•强调大规模、标准化、可复制的应用能力。从工具到流程再到组织，实现“技术-业务-治理”的深度融合，确保AI在企业内部不仅能跑通实验，更能支撑长期运营，产生对KPI（人效、时效、质效与现金流）的可量化贡献。术语与名词表数据来源：沙利文研究企业级智能生产力知识域人才域业务域治理域多模态模型LLMRAGROI以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行。企业内部外部的知识资产（文档、流程、经验、客户数据、市场信息等）的数字化、结构化与智能化管理域。围绕员工全生命周期（招聘、入职、学习发展、绩效、晋升、激励）的智能化管理与优化域。直接面向组织运营和价值创造环节（销售、客服、供应链、财务、研发等）的智能赋能域。涵盖企业的战略规划、流程制度、合规风险与数据安全的智能治理域。（Vision + NLP + Audio）：多模态模型是能够同时处理 不同类型数据模态（文本、图像、语音/音频、视频等）的AI模型.大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，具备 理解、生成和推理自然语言 的能力。（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）：是一种将 大语言模型（LLM） 与 外部知识库 结合的技术框架。指投资后收入的收益与成本之间的百分比率，是一种衡量获利能力的指标，用于评估一项投资的效率或盈利能力。产业级Know-How是指企业在特定行业长期积累的 系统化知识、业务逻辑与隐性经验，能够直接支撑大规模应用与业务落地。执行摘要1绚星智慧科技：企业级智能生产力解决方案的领导者4目录企业级智能生产力最佳实践5企业级智能生产力的内涵与市场机遇2企业组织能力建设的三种范式3企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇企业核心挑战与痛点组织协同效率低人才价值难以量化业务流程与数字化工具脱节数据与知识难以聚合和利用虽然企业引入了多类数字化工具或系统，但这些工具往往与业务流程和战略目标割裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理与实际业务产出脱节，人才激励与发展难以精准匹配组织战略目标。企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产无法沉淀或高效复用，使得决策依赖经验而非数据驱动，创新和优化空间受限。数据来源：沙利文研究创新与应变能力不足企业在快速变化的市场环境下，缺乏自我学习和快速适应机制，流程固化、人才能力滞后，导致在效率、质量和创新上难以形成持续跃升。提升组织协同效率通过将知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与信息系统和业务链条全面打通，智能生产力实现跨部门、跨岗位的高效协同，减少信息孤岛和流程摩擦，加快决策速度。量化人才价值与绩效借助智能化的数据采集和分析工具，员工在知识贡献、流程优化和协作中的行为和成果可被量化，为绩效管理和人才发展提供精准依据，实现人效与业务成果的闭环关联。业务流程与数字化工具深度融合智能生产力通过流程编排、自动化和智能决策支持，将工具与业务流程紧密集成，实现端到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。整合数据与知识资产通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用，支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。增强创新与自我进化能力在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级，助力企业提升智能知识管理、流程自动化、人才赋能与治理优化，有效面对企业发展痛点：信息系统与业务链条全面打通：组织能够实现端到端业务可视化、智能化协作和持续优化，形成从知识、人才到业务流程的完整闭环。企业级智能生产力指以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行数据来源：沙利文研究企业级智能生产力