刘丽娟：智汇人才 数创未来——AI驱动生产力革新与价值重构

　　7月6日，由教育部职业教育发展中心主办，湖南科技职业学院、用友网络（600588）科技股份有限公司、新道科技股份有限公司承办的“人工智能赋能职业院校专业建设专题培训班”在长沙举办。

　　培训班上，用友网络科技股份有限公司咨询与解决方案中心专家刘丽娟聚焦“智汇人才，数创未来—AI驱动生产力革新与价值重构”作主题报告。

　　一

　　AI 产业迈入落地黄金周期，企业迎来转型关键机遇

　　全球AI产业保持高速增长态势，特别是在近几年中国春晚机器人节目的出现，让中国企业数字化应用增速领跑全球市场。CCID、IDC、Gartner 等多家机构给出一致预判，未来数年AI智能体将深度渗透企业数据处理、经营决策全流程，半数头部企业会依靠AI完成数据分析、业务协同与自动化决策。人工智能规模化落地，倒逼企业补齐数据体系短板，统一数据标准、搭建覆盖结构化与非结构化信息的企业内部数据库。叠加国内大模型技术突破、企业数字化转型内生需求、各级政府配套扶持政策多重优势，国内企业AI规模化应用进程将持续走在全球前列。

　　国家“十五五” 规划明确通用大模型与行业垂类模型协同发展目标，划定2030年AI核心产业规模、制造业智能化改造量化指标；各细分行业围绕能源、制造、医药、现代服务业打造可复制AI落地场景，同步推进算力、数据集、网络基础设施建设；国资委首次将企业AI化率纳入监管考核，要求集团搭建财务数据中台，依托数据与算法落地智能决策、风险管控等核心场景。政策红利集中释放，企业现阶段布AI具备绝佳外部条件。

　　企业端AI全链条技术工具已趋于完备，行业形成清晰的AI能力成长路径。大模型、企业智能体、数据驾驶舱、低代码开发工具等配套体系成熟，企业AI能力成长分为五个递进层级，从基础语言交互、逻辑推演，到自主执行任务、创新业务模式，最终实现跨组织复杂协同决策，通用人工智能正式进入可自主作业的“能动阶段”，全面融入企业日常管理与业务运转。

　　人机协作模式重构职场生态，企业必须同步完成人才体系迭代。麦肯锡2026年调研数据显现行业三大变革趋势：企业通过岗位结构优化实现降本增效，大量AI数字员工投入一线工作，大幅削减人工工时；但同时产生 “韧性断层” 隐患，基础重复性工作被AI替代后，新人缺少实操成长渠道。在此背景下，人类核心竞争优势集中在战略方向把控、复杂价值判断、突破性创新三大维度。企业应当合理分配AI增效带来的收益，拿出部分增量投入人才重塑，而非单纯追求短期成本下降。

　　二

　　用友 YonClaw企业超级智能体落地实践，一站式解决企业数字化三大核心诉求

　　针对企业普遍存在的降本增效、精细化运营、全流程风险防控三大核心需求，用友打造企业超级智能体YonClaw，作为贴合业务、安全可控、可自主执行的一体化企业数字管家，支持自定义业务技能、自动任务调度、全局数据检索、智能审批等全套能力，覆盖企业经营六大核心业务板块，同时在钢铁、快消、乳业、制造、医疗等多行业落地标杆案例，验证 AI 商业价值。

　　YonClaw深度嵌入费控、经营分析、人才管理、供应链履约、智能营销、合同审查六大业务板块，为各环节带来全链路智能化升级。在财务费控场景，AI 自动完成票据核验、合规筛查，实现费用全流程管控；经营分析场景可自动抓取数据、定位经营问题，快速生成标准化决策报告；人力模块搭建员工数字画像、预判人力风险，输出团队优化方案；供应链环节自动挖掘市场需求、生成订单、实时预警履约异常；营销端依托全域数据精准拓客，沉淀销售动作形成企业数据资产；合同管理统一合规标准，智能识别风险条款，沉淀企业合规知识库，六大场景同步实现运营效率提升与风险闭环管控。

　　依托YonClaw与用友BIP平台，多行业龙头企业落地标杆项目，分别落地增效降本、精准运营、风险管控三类核心价值。在降本增效层面，鞍钢搭建钢铁行业专属AI大模型平台，康师傅、伊利落地AI智能面试简化招聘流程，用友自身依托数智费控平台服务上万员工、海内外多家分支机构，以数字员工替代大量重复性财务工作；在精细化运营层面，立高食品（300973）打通产销数据实现智能排产与库存调度，牧原股份（002714）依托统一数据中台完成生猪全周期数字化成本核算，爱尔眼科（300015）基于企业大模型定制专属数智员工，实现全球连锁机构统一智能运营；在风险管控层面，中国船舶、杭钢集团搭建集团级统一合同管理平台，覆盖合同全生命周期合规管控，借助 AI 实现跨层级经营风险实时预警。

　　三

　　企业AI落地完整实施体系：从组织、数据、人才三维度搭建长效落地机制

　　AI驱动的生产力革新不只是技术工具替换，更是企业组织架构、数据底座、人才团队的系统性变革，想要实现AI稳定、可持续落地，需要完成组织模式重构、数据治理体系搭建、复合型AI人才梯队培育三大核心工作。

　　传统集团金字塔管控模式无法适配AI时代业务流转需求，企业需要重塑内部组织与协作关系。过往集团多采用 “小总部、分散经营” 管控模式，AI转型后升级为 “产业 + 数智化平台” 新型组织，以战略为导向、数字化平台为载体，各下属经营主体自主开展业务，

　　依靠AI智能体打通跨层级、跨板块数据流转通道，构建统筹有度、生态共赢的现代化集团管控体系。

　　数据与知识治理是AI落地的底层根基，优质数据决定 AI应用效果。行业形成共识：80%标准化数据治理搭配20% 算法模型优化，才能打造稳定可用的企业AI应用。企业落地AI的前置工作，是搭建统一标准的企业数据库，同步升级新一代业务管理软件，配套通用或行业垂类大模型。想要常态化做好数据治理，需要组建固定专项治理团队、引入专业咨询梳理标准、配套专业化数据治理平台，长期推进数据标准化、质量管控与价值挖掘。

　　搭建双向协同AI团队，同步推进校企联动培育新型数智人才。企业内部打造“IT 技术AI中心+业务专项AI战队”双螺旋协作架构，打通技术与业务信息壁垒，同步完善覆盖大模型、智能体、数据开发的完整数智底座，分嵌入式、独立化两类模式落地AI场景。长远来看，产业AI持续落地需要大量复合型人才，院校可依托企业真实业务场景重构教学课程，搭建数智人才能力图谱，通过校企协同模式定向培养适配新质生产力的行业数字化人才，为企业AI转型持续输送人力支撑。

　　AI带来的生产力革新，是覆盖企业战略、组织、数据、业务、人才的全方位价值重构。2025至2027年是企业布局AI不可错失的关键窗口期，企业紧抓政策发展机遇，以数据治理为基础、业务场景为落脚点、新型人机协同组织为保障，依托成熟企业智能体工具落地全链路智能化应用，才能充分释放AI生产力，在新质生产力发展浪潮中构筑长期独特竞争优势。