《第二阶段_流程梳理与数据治理》

《流程梳理与数据治理》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

AI再聪明，也需要"标准答案"。如果各公司的流程靠老员工经验、数据散落在各个系统和Excel里，AI根本无从下手。很多公司的现状是：SOP挂在墙上没人看、异常处理靠师傅带徒弟、同样的数据在不同部门口径不一样。这些不是AI能直接解决的——必须先把地基打好，AI才有发挥的空间。更关键的是，很多管理者对"流程梳理"和"数据治理"的理解还停留在"写文档、做表格"的阶段。但在AI时代，流程和数据有了全新的意义：流程是AI智能体的"行动指南"，数据是AI的"燃料"。用AI的视角重新审视流程和数据，才能找到真正值得优化的切入点。

本课程用2天时间，企业需用AI的视角把自己最核心的业务流程理清楚、把最关键的数据盘明白。全程带着自己公司的真实业务来做，课后直接能用到工作中。

【课程收益】

理清流程：用AI视角画出各公司核心业务的"现状流程图"，找到卡点、浪费和AI可介入的环节

统一标准：建立异常处理的"四定"标准，把"靠老师傅"变成"靠流程+AI辅助判断"

盘明数据：核心数据盘点，知道数据在哪、谁在管、质量如何、AI能不能用

AI辅助治理：学会用AI工具辅助流程文档编写、数据质量检查、口径对齐，治理效率提升3-5倍

定优先级：明确哪些流程和数据最急需治理，不眉毛胡子一把抓

带走成果：每组带走流程图+数据资产表+治理优先级清单，回去就能开始干

【课程特色】

AI视角：不是传统的流程管理课，而是用"AI能理解吗"的标准重新审视流程

带着真实业务来做：每组用自己公司的实际流程和数据

AI辅助治理：用AI工具辅助流程文档编写和数据质量检查，边学边用

产出直接可用：课后拿回去就是现成的工作成果

手把手教：讲师带着画、带着填、带着评，不留空白

【课程对象】

【课程时间】

2天（12小时）

【课程大纲】

一、流程标准化——用AI的视角重新看业务

1、为什么流程不规范，AI就用不起来？

○ AI就像新员工——你给它混乱的流程，它只能做出混乱的结果

○ 流程成熟度四级：靠人→靠纸→靠系统→靠智能（实例解释每一级）

○ 好消息：不需要全面精益化，只要关键流程先标准化，AI就能介入

○ 案例：某岩棉厂质检流程从"靠师傅看"到"按标准查"，AI视觉检测才真正落地

○ 核心观点：流程标准化的目的不是写一本厚厚的SOP手册，而是让AI能"读懂"你的业务

2、核心业务流程梳理实操

○ 价值流图三步法（简化版）：

○ 第一步：画"现状流程"——每个环节谁做、做什么、花多久、输出什么

○ 第二步：标"断点和浪费"——信息断档、重复操作、等待时间、人工判断节点

○ 第三步：设计"目标流程"——哪些可标准化、哪些可线上化、哪些可AI化

○ 【AI辅助实操】用AI工具辅助流程文档编写：

○ 把口述的业务流程录音或简要描述，让AI生成结构化流程文档

○ 用AI检查流程中的逻辑断点和冗余环节

○ 对比人工梳理 vs AI辅助梳理的效率差异

○ 【课堂练习】各组用价值流图梳理自己公司的核心业务流程：

○ 公司1：生产排程→制造→质检→入库

○ 公司2：订单接收→生产→质检→出货

○ 公司3：研发→试产→量产→交付

3、异常处理流程标准化

○ 教"四定"标准，把"靠人"的异常处理变成"靠流程+AI辅助"：

○ 定级：异常分几级？每级的响应标准是什么？

○ 定人：每级异常谁处理？通知谁？升级路径是什么？

○ 定时：每级异常的处理时限是多少？

○ 定法：每级异常的标准处理步骤是什么？

○ 【AI辅助实操】用AI生成异常处理决策树：

○ 输入异常类型和条件，让AI输出标准化的处理流程和判断逻辑

○ 将决策树转化为智能体的Workflow——异常发生时AI自动判断级别、通知对应人员

○ 【课堂练习】每组选2-3种最常见的异常（如设备故障、质量超标、原料异常），设计标准化处理流程，并尝试转化为AI可执行的决策逻辑

4、审批流程优化

○ 审批流程"三减"原则：

○ 减环节：能自动校验的不需要人工审批

○ 减层级：低风险事项放权，高风险事项备案

○ 减时间：线上化+并行审批替代串行审批

○ 【AI辅助实操】用AI分析审批流程的优化空间：

○ 将现有审批流程描述给AI，让AI识别冗余环节和优化建议

○ 演示如何用扣子搭建一个简易审批提醒智能体

○ 【课堂练习】每组选最耗时的2个审批流程，设计优化方案

二、数据治理——让AI"看得懂、用得上"

1、数据治理入门——用AI的视角看数据

○ 用大白话解释数据治理，核心就三件事：

○ 看得见（数据地图）：数据在哪、长什么样、谁在管——先搞清楚家底

○ 看得懂（数据标准）：字段含义统一、口径一致——同一个词大家理解一样

○ 看得准（数据质量）：数据准确、及时、完整——不能用假数据做决策

○ 案例：某公司"产量"数据，生产部按班次统计、财务部按月度统计，口径不同导致经营分析对不上

○ AI时代的额外要求：数据不仅要人能看懂，还要AI能"吃进去"——格式规范、结构清晰、机器可读

2、数据资产盘点实操

○ 教用"数据盘点表"，每组盘点本公司的核心数据：

○ 数据名称（如"每日产量记录"）

○ 存在哪（ERP系统/Excel/纸质台账）

○ 谁负责（数据Owner）

○ 更新频率（实时/每日/每周/每月）

○ 数据质量自评（完整度/准确度/及时性）

○ 关键字段说明

○ 与哪些系统/部门有交互

○ AI可用性评估：这个数据AI能不能直接用？格式是否机器可读？

○ 【AI辅助实操】用AI辅助数据质量检查：

○ 将Excel数据导入AI，让AI检查缺失值、异常值、口径不一致

○ 用AI自动生成数据质量报告和治理建议

○ 【课堂练习】每组至少完成5张数据资产盘点表，标注哪些数据靠人工搬运、哪些口径不一致、哪些AI可以直接用

3、数据质量快评与改善优先级

○ 数据质量四个维度：

○ 完整性：必填字段有没有空值

○ 准确性：数据和实际情况对得上吗

○ 及时性：数据是不是最新的

○ 一致性：同一个指标在不同地方数字一样吗

○ 【实操】用AI做数据质量快评：

○ 给AI一份真实业务数据，让AI自动识别质量问题并分类

○ 对比人工检查 vs AI辅助检查的效率和准确度

○ 【课堂练习】对盘点的数据做质量快评，选出"最急需治理的3个数据集"，说明原因

4、从流程到数据到智能体：串联全流程

○ 核心链路：流程标准化 → 数据治理 → 智能体落地

○ 案例演示：一个完整的业务场景如何从流程文档变成AI智能体

○ 第一步：把业务流程整理成结构化文档（AI能读懂的格式）

○ 第二步：确定这个流程需要的数据输入和输出

○ 第三步：在扣子中搭建一个处理这个流程的简易智能体原型

○ 第四步：用真实数据测试智能体效果

○ 关键认知：流程和数据治理的终极目标不是"写文档"，而是"让AI能用"

5、实战工作坊：本公司流程诊断与AI优化方案

○ 各组用自己的真实业务，完成完整实操：

○ 选择1个核心业务流程

○ 画出完整流程图，标注痛点和AI可介入环节

○ 盘点这个流程涉及的数据资产

○ 用AI工具辅助生成流程优化方案

○ 设计一个简易智能体原型（如果这个流程交给AI来做，它会怎么工作？）