AI流程管理升级与重构实战工坊
从“人管流程”到“AI辅助流程管理”，再到“AI驱动流程重构”
——让AI从个人提效，真正转为组织增效！
时间地点：2026年10月23-24日深圳、11月13-14日上海
培训费用：7800元/人，48000元/组（限8人以下）
课程对象：总经理、副总经理、流程管理部/企业管理部负责人及骨干、各业务领域流程Owner与流程管理人员、营销/供应链/研发/制造/采购/财务/人力/服务等业务管理人员、数字化转型与AI推进项目成员、企业中高层管理者。
参加要求：无需AI技术背景；建议具备流程管理基础、能描述本部门一个真实业务流程、自带笔记本电脑，最好提前准备一个希望优化或重构的真实流程。
授课方式：讲授 + 案例 + AI演示 + 小组研讨 + 实战演练 + 成果点评
课程背景：
AI正在从“个人生产力工具”逐步进入企业业务流程，但多数企业仍停留在“AI+办公”“AI+单点任务”阶段：员工用AI写材料、做分析、生成文档，核心业务流程却依然依赖人工流转、经验判断和跨部门协调等，企业流程管理由此面临三类典型问题：
流程管理效率低：梳理、建模、SOP编写、问题分析高度依赖人工，重复劳动多
流程运行看不清：制度流程、系统流程与实际执行存在偏差，问题靠投诉、审计才能发现
AI价值未进入流程：单点任务提效了，任务连接方式、人机分工与端到端流程没有改变
真正的问题不是“企业有没有AI工具”，而是“AI有没有改变流程管理的工作方式，以及AI来了以后流程本身应该变成什么样”。
本课程以业务价值和流程管理为主线，构建“AI赋能流程管理 + AI驱动流程重构”两层能力体系，两天形成一条完整主线：业务价值 → 流程体系 → 流程建设 → 流程运营 → 流程治理 → 场景识别 → 流程重构 → 人机协同 → 组织落地 → 持续优化。帮助企业真正用AI提升组织运作效益，让轻量化的AI投入能带来看得见的利润回报！
核心方法论：
·两层升级：
第一层 AI赋能流程管理：体系 → 建设 → 运营 → 治理
第二层 AI驱动流程重构：方向 → 场景 → 流程 → 组织
·四步重构
定方向（明确业务价值）→ 找场景（识别AI介入场景）→ 重流程（重设任务与人机边界）→ 配组织（同步调整岗位、机制、绩效与治理）
·七步落地
诊（诊断现状）→ 策（选择路径）→ 拆（拆解任务）→ 定（人机边界）→ 串（重新编排）→ 验（验证价值）→ 合（整合方案）
课程收益：
1. 建立新认知：分清“AI赋能流程管理”与“AI驱动流程重构”两层升级路径，判断本企业所处阶段与演进方向
2. 掌握全套方法：AI辅助流程架构梳理、“流程三张图”偏差分析、BPMN建模、SOP生成、流程诊断与绩效分析
3. 锁定高价值场景：从业务价值、客户旅程与价值流出发识别AI场景，用“AI场景十二问”完成价值/可行性/风险评估
4. 跑通重构七步法：诊→策→拆→定→串→验→合全程实操，完成一个真实流程的重构设计，定义五级人机协同边界与四维验收指标
5. 带回落地成果：每位学员/小组至少完成一个具体业务流程的《AI流程升级方案》或《AI流程重构蓝图》初稿
课程安排：
第一讲：认知重启——AI时代流程管理如何升级
一、从传统流程管理到AI流程管理
管理对象不变、管理方式升级：从制度规定、人工梳理、系统固化走向AI辅助
企业流程三种状态：制度流程、设计流程、实际流程
【案例】某大型企业流程治理：制度与实际执行偏差，“有流程”≠“流程真正运行”
二、AI流程管理能力演进：从“辅助人”走向“辅助流程运行”
三个层次：AI辅助流程管理→AI增强业务流程→AI驱动流程重构
六阶段演进：单点提效→流程分析→流程智能→人机协同→智能治理→持续优化
【实战】阶段定位与痛点盘点：找出最耗时、最依赖经验的流程，明确升级方向
第二讲：体系与建设——AI辅助流程规划、分析与构建
一、流程体系与流程分析
流程架构与业务价值链的关系、L1—L6分层逻辑
“流程三张图”：制度流程→设计流程→实际流程，AI辅助识别三者偏差
【案例】流程三张图分析：制度、系统与执行数据对比，发现流程绕行和人工补偿
二、流程建模与流程建设
AI辅助BPMN建模：自然语言→流程要素→BPMN草图→人工校验
AI辅助SOP生成：从访谈/纪要/制度提取信息→SOP初稿→关键控制点
【研讨】AI流程建设全链路：基于真实业务资料完成流程架构草稿→BPMN模型→关键活动SOP
第三讲：运营——AI驱动流程监控、挖掘与诊断
一、从“看制度”到“看实际”：用数据还原真实流程
流程绩效指标与健康度：事件日志、流程挖掘、一致性检查
AI辅助分析：路径还原、节点等待、异常执行
【案例】流程挖掘识别偏差：从事件日志发现实际与设计流程差异
二、从发现异常到定位根因
问题识别：瓶颈节点、等待/处理时间、重复返工、异常绕行、跨部门协同
根因分析：问题与人员、规则、系统、数据、组织的关联
优化假设：AI生成假设，历史数据与仿真辅助验证
【研讨】流程健康度诊断：流程还原→异常识别→根因分析→优化建议
第四讲：治理——AI辅助流程治理与持续优化
一、AI升级流程治理：从人工管控到智能辅助
Process Owner核心职责＋AI辅助四件事
【案例】高风险业务AI辅助审核：AI初筛与建议，人承担最终确认
二、“AI生成、人来把关”与持续优化闭环
把关机制：业务确认事实、Owner确认价值、高风险决策保留人工审核
AI输出边界：安全、权限、合规、数据
反馈闭环：“作业即反馈”——采纳/修改/拒绝/重写反哺知识库、提示词与AI能力
【研讨】AI流程管理升级方案：形成“体系—建设—运营—治理”完整方案
第五讲：认知破局——AI为什么需要改变流程，而不仅是改变任务
一、单点AI提效为什么难以带来端到端业务价值
单点提效≠端到端优化：审批、等待、重复录入、跨部门协同仍存在
单点自动化可能只是把低效流程做得更快
【案例】AI办公提效vs流程提效：岗位效率提升≠端到端周期缩短
二、三个认知转变与四步重构法
三个转变：流程数字化→流程智能化；AI嵌入流程→为AI重新设计流程；技术驱动→业务价值驱动
四步重构：定方向→找场景→重流程→配组织
【研讨】痛点投票与流程选择：确定最值得AI重新设计的业务流程
第六讲：定方向、找场景——从业务价值识别AI流程机会
一、定方向：先确定要创造什么价值
分析路径：战略目标→价值链/客户旅程→痛点→价值机会，AI辅助全链路分析
痛点四维：体验、成本、质量、风险；价值五维：收入、成本、体验、风险、战略
【案例】客户旅程优化：从体验目标反推关键流程环节
二、找场景与优先级：从“想做”到“值得做”
场景定义：特定业务条件下的任务组合，5W1H识别
优先任务：高频、重复、规则明确、信息密集、判断密集
区分“适合AI辅助”与“值得流程重构”
“AI场景十二问”：价值、成熟度、数据、可行性、风险五维评估
【研讨】AI流程场景确认：方向→识别→评估→定重点
第七讲：流程重构七步法——重新设计人、AI与流程（ 课程重点）
一、诊与策：诊断现状，选择重构路径
诊：状态对比、瓶颈/等待/返工/异常识别、五类根因；AI辅助资料分析与问题聚类
策：局部优化/AI增强/任务替代/零基重构四路径＋3R1F；AI辅助判断变化方向
【案例】同一流程的不同AI改造路径：优化、替代与重构的差异
二、拆与定：任务解构，定义人机边界
拆：流程活动→原子任务，明确输入/输出/规则/数据/角色
任务五选：取消、合并、并行、自动化、AI化
定：五级人机协同（L1 AI辅助→L2 AI执行→L3 AI判断→L4自主执行→L5自主协同）＋异常升级与人工兜底
【研讨】任务解构与分工设计：《原子任务与决策清单》《人机分工决策表》
三、串、验与合：编排新流程，验证并整合方案
串：To-Be流程设计——主流程、条件分支、异常升级、AI触发机制
串：数据/知识/系统/规则编排，跨部门协同重排
合：整合价值、场景、流程、人机、系统、数据、规则，建Owner持续治理机制
验：业务价值＋流程绩效＋AI绩效＋风险四维验证
上线双轨：门槛与运营进阶；小范围试运行＋人工审核＋数据验证
【案例】端到端AI流程重构：重编AI、人与系统，减少等待与重复流转
【研讨】AI流程重构蓝图：七步成果链形成《AI驱动新流程设计说明书》
第八讲：组织变革——从新流程设计走向新运行机制
一、岗位与角色：新流程需要的新组织
岗位反推：从人机分工表看职责变化——减少、新增、转变、协同
区分“岗位消失”与“内容变化”，识别AI新型工作
三类治理角色：Process Owner、AI能力运营、流程监督治理
配置原则：兼职与虚拟团队，避免机械新增岗位
【案例】AI流程运营机制：业务专家兼任AI运营，持续沉淀知识与反馈
二、绩效、变革与持续进化
绩效转向：从“工作量”到“业务价值”，AI协同质量纳入评价
配套机制：知识贡献激励、过渡期保障、跨部门利益共享
进化闭环：监控→“采纳/修改/拒绝/重写”反馈→反哺知识、规则与AI能力→下一轮优化
【研讨】个人行动计划＋总回顾：定30天一个AI流程机会，一张图讲清重构逻辑
课堂产出配套工具包：
· AI赋能流程管理（6个）
《AI流程管理提示词模板库》《流程三张图分析模板》《AI辅助流程架构梳理模板》《AI辅助BPMN建模模板》《AI辅助SOP生成模板》《流程健康度诊断模板》
· 定方向、找场景（4个）
《业务方向与价值确认表》《AI场景十二问评估表》《AI流程场景优先级评估表》《AI流程重构场景卡》
· 七步法执行（8个）
诊：《现状流程诊断表》｜ 策：《流程重构策略确认表》｜ 拆：《原子任务与决策清单》｜ 定：《人机分工决策表》《AI人机协同五级模式对照表》《异常升级规则表》｜ 串：《AI驱动To-Be流程设计模板》｜ 验：《AI流程验收标准表》｜ 合：《AI驱动新流程设计说明书》
· 组织与持续运营（5个）
《岗位影响分析表》《AI流程治理角色职责表》《AI流程价值指标表》《作业即反馈闭环设计表》《个人AI流程变革行动计划表》
备注：1全部模板现场配套教学使用，学员带回即用。2、以上课程内容有迭代优化的可能，请以现场授课内容为准！
培训讲师：徐老师，数智化转型实战专家
·EXIN VeriSM 数字化转型与创新管理认证专家
·27年头部企业数字化转型落地实践经验
·曾任：华为｜数字化战略与架构总监
·曾任：招商局蛇口集团｜CDO首席数字官
·曾任：安吉尔集团｜数智化总经理
·曾任：中国平安集团丨研发工程师
擅长领域：数智化转型、企业架构（EA）、数据与知识治理、AI建设与场景应用、流程管理与变革等
赋能超100家企业数智化转型成功落地：全程主导与深度操盘招商局集团、华润集团、美的、吉利集团、上汽通用、中投、工行、招行等央企/制造/金融头部标杆企业的数智化转型全流程，区别于单一规划或局部落地型顾问，具备“顶层战略规划→蓝图设计→流程变革→应用现代化升级→数据治理与平台建设→价值变现”的全链路闭环操盘能力。
01-曾为招商局集团从零搭建300+人专业化数智化作战团队，以千万级投入撬动超7亿元直接商业回报；
02-为国内领先股份制银行设计客户分层管理体系和实施零售CRM，落地交叉销售模型。该模型直接撬动中间业务收入增量超300亿元，支撑零售AUM突破万亿大关。
03-曾为某大型合资汽车制造企业构建企业级数据仓库和大数据分析应用（数百亿级），建立索赔反欺诈与质量预警模型，每年直接节约质保支出约1.5亿元……
——斩获多项国家级行业级数字化荣誉：“2021全国优秀CIO”、“2021年度行业数字化领军人物”、“中国数字化创新风云人物奖”、“腾讯云TVP行业大使”
实战经验：
徐老师深耕数智化领域27年，横跨国际顶尖咨询机构与多家头部企业，覆盖DTC转型、产业互联网、AI大模型应用等核心领域，擅长将复杂数字化战略拆解为可落地执行路线图，具备从顶层规划到深水区变革的全链路操盘能力，同时将实战方法论转化为体系化课程，为企业培育数智化转型核心人才梯队，是兼具咨询方法论、实战经验与授课赋能能力的全栈型数智化实战专家。
【01】华为-战略与架构总监：建服务数字化平台，立全球运营标杆
——建设数字化平台：主导构建GDE数字化作业平台，推动服务交付从传统“人海战术”向“平台+数据+自动化”集约化模式转型，成功支撑全球170+国家业务高效运营，助力华为确立服务领域数字化领导地位，实现交付效率与客户满意度双重提升。
——AI赋能自动化作业：牵头将全球数万名专家的交付与运维经验，转化为标准化数字资产与算法规则，通过AI赋能实现复杂场景自动化作业，提升50%以上人效。
【02】招商局蛇口集团-CDO首席数字官：筑产业互联网闭环，创千亿价值
——数字化顶层设计：主导千亿级央企数字化顶层规划与商业模式重构，推动企业从“空间运营”向“用户运营”转型，以1亿投入撬动7亿可量化产出，达成700%投入产出率。
——数字化精准营销：打造“大会员”私域流量池，沉淀会员超300万，月活率27%居行业Top3；通过线上展厅、VR、数字人、全渠道投放管理应用、全民营销分层运营应用，实现精准数字营销，线上GMV超300亿元，节约营销成本超3亿元。
——重塑商业生态数字化：推动商业中心与社区电商O2O转型，融合AIoT、直播与全渠道供应链，重构人、货、场数字化连接，实现社区电商营收增长5倍。
——自研智慧工程管理平台：自研“墨斗”智慧工程管理平台，集成BIM、物联网、大数据等技术，实现施工要素精细化管控，交底、巡检效率分别提升83%、50%，问题闭环提速66%，人均管理半径翻倍，上线年度即获5000万量化收益，该项目获全国智慧建造标杆项目奖。
【03】安吉尔集团-数智化总经理：推DTC零售转型，拓AI场景落地边界
——革新零售模式：打造智慧门店模式，节约广告投放2000万元；通过全渠道运营挽回流失客户销售3600万元，数智化SOP与小B运营提升店效3亿元，老客户转化收入6000万元。
——搭建跨境数字化体系：搭建多语言、多币种跨境DTC数字化体系，整合电商、ERP、WMS系统，实现海外仓备货准确率提升35%。
——搭建AI平台：搭建混合式AI底座平台，规划300+应用场景并落地10+核心场景，推动数字人、采购寻源、合同审查等业务提效，决策效率提升50%，采购成本降低20%，合同审查提效85%，AI辅助开发提效50%。
部分咨询/项目经验：
01 某大型汽车集团IT战略规划项目
项目内容：于企业战略转型关键期，主导制定集团五年期IT战略蓝图；针对多基地系统割裂痛点，牵头实施集团级IT治理顶层设计，规划搭建统一ERP与供应链协同平台。
项目成果：财务月结周期缩短40%，实现财务、供应链、制造数据“一本账”管理，支撑企业产销规模从十万级跃升至百万级，为后续跨国并购储备数字化承接能力。
02 某全国性基础电信运营商数字化转型项目群
项目内容：以核心架构与数据专家身份，深度参与战略转型顶层设计；运用企业架构（EA）与流程再造（BPR）方法论，重塑端到端业务流程，打通市场、计费、运维等业务数据烟囱。
项目成果：核心业务开通周期缩短50%以上；建成TB级企业数据仓库与统一客户视图，相关IT架构规范升级为集团级标准并在全国推广落地。
03 某世界500强ICT企业IT战略与研发/供应链重构项目
项目内容：以资深顾问身份，全程参与企业IT战略规划蓝图落地的长期PMO管理，建立“业务驱动IT”的强管控机制；深度赋能集成产品开发（IPD）、集成供应链（ISC）、集成财经（IFS）等全球级变革项目，导入国际先进数据治理体系，推动流程型组织建设。
项目成果：产品上市周期（TTM）缩短40%，库存周转率提升50%；为企业全球化扩张筑牢制度与数字化双重基础。
04 某大型合资汽车制造企业企业级数据仓库与索赔预警项目
项目内容：主导搭建企业级数据仓库（EDW），在统一数据资产的基础上，设计并落地覆盖质量、制造、供应链等核心业务的索赔预警分析系统。
项目成果：批量质量问题发现周期从3-6个月压缩至2-4周；构建可复用的数据模型体系，推动“数据驱动质量改进”模式在非IT部门落地，成为汽车行业早期数据驱动运营标杆案例。
05 某大型保险集团客户单一视图（ECIF）与客户画像项目
项目内容：在企业数字化转型阶段，主导ECIF与客户画像体系建设，打通跨条线数据孤岛，构建360°全景客户视图。
项目成果：有效支撑精准营销与差异化客户服务，推动企业从 “保单管理” 向 “客户经营” 战略转型，成为保险行业数据价值变现标杆案例。
06 某全国性股份制商业银行资本管理数字化项目
项目内容：以数据架构师身份，参与资本管理数字化建设与数据治理体系搭建；采用分层数据模型设计方案，引入分布式计算框架，为监管计量与管理分析提供技术支撑。
项目成果：实现监管计量模型可配置化，大幅提升大规模数据计算效率；建立“业务–产品–技术”铁三角数据质量治理模式，夯实资本管理数字化根基。
授课风格：
实战导向：摒弃照本宣科的灌输式教学，课程内容100%萃取27年一线实战经验沉淀的经典案例，配套可直接落地的工具、模板与方法论，实现“学完即能用，用后即见效”的学习目标。
高屋建瓴：秉持“战略对齐，价值驱动”核心逻辑，跳出技术层面的狭隘视角，站在企业经营与商业模式升级的高度，深度解读数字化转型的底层逻辑与顶层设计，助力学员建立战略级认知。
深入浅出：紧扣“业技融合，业务变革”核心目标，擅长将AI、数据治理等晦涩技术概念，拆解为通俗易懂的商业语言与实操逻辑，特别适配企业中高层管理者的认知习惯与决策需求。
部分服务客户：
央企/多元化集团：招商局集团、华润集团、中信集团……
制造业：吉利集团、上汽通用、上汽大众、一汽大众、比亚迪、三一重工、中联重科、金风科技、西门子、上海电气、先导智能、天合光能；中石化、中石油、华能、中国铝业、中国五矿、宝武钢铁、华为、中兴通讯、美的、海尔、京东方、九牧厨卫、欧派、李宁、海澜之家、蒙牛、光明乳业、良品铺子、雪花啤酒、丝芙兰、上海家化……
金融业：中投、中国银联、工商银行、中国银行、建设银行、交通银行、国家开发银行、招商银行、浦发银行、平安银行、光大银行、平安保险、太平洋保险、广发证券、深交所……
部分客户评价：
在集团战略转型的关键时期，徐老师老师主导的IT战略规划与统一平台建设项目，为集团奠定了坚实的数字化基石。他不仅系统性解决了多基地系统割裂的难题，更通过财务、供应链、制造“一本账”的管理模式，显著提升运营效率，支撑集团产销规模实现跨越式增长。此次合作为后续全球化发展储备了扎实的数字化承接能力。
——吉利汽车集团 副总裁兼CIO 张总
在我行数字化建设的攻坚阶段，徐老师主导的全行级数据治理体系优化与数据标准重构项目，为我行构筑了高质量的数据底座。他不仅从根源上破解了跨部门数据孤岛与口径二义性的难题，更通过客户、产品、核算“统一视图”的治理模式，显著提升了数据流转效率，有力支撑了智能风控与精准营销的效能跃升。此次合作为后续数据要素价值的深度释放奠定了标准化的治理根基。
——工商银行 数据管理条线 李总
在集团全面推进数字化转型的攻坚期，徐老师作为核心架构与数据专家，深度主导了战略转型的顶层设计与落地。他不仅运用企业架构（EA）与流程再造（BPR）方法论，系统性重塑了端到端业务流程，彻底打通了市场、计费、运维之间的“数据烟囱”，更通过构建TB级数据仓库与统一客户视图，推动核心业务开通周期缩短50%以上。此次确立的IT架构规范最终升级为集团级标准并在全国推广，为集团的一体化集约运营树立了标杆。
——上海电信 IT部副总经理 王总
在公司从“制造驱动”向“质量驱动”升级的关键阶段，徐老师主导搭建了企业级数据仓库（EDW），成功实现了数据资产的统一管理。他不仅攻克了跨业务域的数据难题，更极具前瞻性地设计了全链路索赔预警分析系统，将批量质量问题的发现周期从半年级压缩至“周级”（2-4周）。这一成果真正推动了“数据驱动质量改进”模式在业务部门的落地，成为当时汽车行业数字化运营的标杆案例。
——通用汽车 副总裁（分管IT） 刘总
【报名咨询】
联系电话：010-62258232 62278113 13718601312 13120125786
联 系 人：李先生 陈小姐
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