《业务流AI化方案工作坊》

业务流AI化方案工作坊

业务流AI化方案工作坊：从流程到 AI 应用方案

主讲：董俊豪

【课程背景】

这是一门面向业务团队的 AI 场景发现与方案设计工作坊。课程重点不是现场搭建 Demo，而是帮助企业从真实业务流程中找到最值得 AI 化的机会点，判断哪些场景应该先做、哪些暂时不做，并输出一版可推进、可评估、可进入后续验证的 AI 应用方案。

它适合企业从“大家都在零散用 AI”升级到“围绕关键流程设计 AI 试点”的阶段。

客户常见痛点

大家都在谈 AI，但不知道本部门该从哪个流程切入

AI 场景很多，却缺少统一筛选标准

想做智能体或工作流，但业务需求还没讲清楚

业务和技术之间语言不一致，方案很难推进

缺少从流程到机会点、再到方案草图的共创方法

试点太大、太泛，无法进入 2-4 周验证

【课程对象】

AI 应用零散，希望从个人提效升级到流程级应用的团队

业务负责人、业务骨干、产品、运营、客服、市场、职能团队

需要先找场景、定方向，再决定是否做 Demo 的企业

希望用工作坊方式共创 AI 试点方案的管理团队

【课程收益】

建立从个人提效到业务流 AI 化的认知框架

把模糊业务痛点转成可观察的问题，并定位到一条边界闭合的 L3 主干流程

还原一条真实业务流程

识别流程中的 AI 机会点

用优化、重构、掀翻三种路径判断 AI 介入方式

基于 AI 武器库匹配合适的解决方案路径

输出一版可推进的 AI 化方案草图

明确后续 Demo/MVP 验证方向

【课程时长】

1 天（6小时/天）标准方案版：完成流程拆解和方案草图

2 天（6小时/天）深度共创版：增加方案细化、试点评估与方案路演

【课程大纲】

模块1｜企业 AI 落地的点线面体模型

点：个人和岗位提效

线：业务流程 AI 化

面：跨部门协同与知识 / 数据流动

体：AI 原生组织方向

为什么本工作坊重点聚焦“线”：把个人能力沉淀成可复制流程能力

常见误区：只买工具不改流程，只做 Demo 不看经营指标

课堂产出：企业当前 AI 应用阶段判断。

模块2｜从业务问题到业务流程：四步定位法

核心内容：

明确问题：把“效率低、协同差、资料乱”等感受改写为可观察、可验证的业务事实

定位完整流程：从问题反推端到端流程，明确起点、终点、上游、下游和要交付的业务结果

画出流程边界：聚焦 L3 主干流程，梳理 5-8 个关键活动及其角色、系统或资料、输入与输出

识别关键问题节点：找出耗时、出错、等待、重复和经验依赖节点，并区分 AI 可辅助、需补资料数据、必须人工确认三类边界

课堂练习：

每组从一个真实业务问题出发，完成一张《L3 业务流程定位卡》

讲师校验问题是否具体、流程是否闭环、活动颗粒度是否合适

课堂产出：业务问题定义、L3 流程定位卡与关键节点清单。

模块3｜业务流 AI 化方法论

核心内容：

一切始于流程还原：流程图 + SOP

识别高重复、高耗时、高经验依赖、高不确定性节点

三条 AI 化路径：

优化：不改主流程，AI 做外挂式增强

重构：以 AI 为中心重新设计流程

掀翻：用 AI 创造新的交付方式

评估维度：商业价值、技术可行性、数据准备、风险、组织影响

课堂练习：

每组选定一个关键子流程，画出当前流程图

模块4｜AI 武器库与场景匹配

大模型、提示词、智能体、工作流、知识库、RPA、多维表格、Skills 的能力边界

不同技术适合解决什么问题

AI 不等于数据获取，数据、权限、接口、RPA 是不同问题

先流程后工具，避免为了工具找场景

课堂产出：每个机会点初步匹配适合的 AI 能力类型。

模块5｜AI解决方案匹配：从机会点到方案路径

基于 AI 武器库判断每个机会点适合哪类解决方案

判断哪些适合提示词模板，哪些适合知识库、工作流、RPA、智能体或 Skill

明确数据、权限、工具、人员分工等前置条件

避免为了工具找场景，也避免把所有问题都误判为智能体问题

课堂练习：

为 3-5 个 AI 机会点匹配初步解决方案路径

标注哪些方案适合先验证，哪些需要先补数据、流程或权限

模块6｜工作坊共创：从业务问题到 AI 应用方案

共创步骤：

将模糊痛点改写为可观察、可验证的业务问题

定位问题所属的端到端流程，明确起点、终点和业务结果

画出 L3 主干流程的 5-8 个关键活动，标注角色、资料、输入和输出

标注慢、错、等待、重复、依赖经验和协同成本高的节点

找出 3-5 个 AI 机会点，并区分 AI 辅助、资料数据准备和人工确认边界

用优化 / 重构 / 掀翻分类

用价值、可行性、数据、风险、组织条件做优先级判断

设计 AI 化方案草图并明确后续验证路径

方案草图字段：

字段

要回答的问题

业务问题

谁在什么场景遇到什么问题，造成什么业务影响

流程名称

本次选择哪条具体流程

流程边界

从什么事件开始，到交付什么业务结果结束

主干活动

5-8 个关键活动及其角色、资料、输入和输出

当前痛点

现在慢在哪里、错在哪里、卡在哪里

AI机会点

哪些节点适合 AI 介入

AI化路径

优化、重构还是掀翻

技术方向

大模型、知识库、工作流、RPA、智能体、Skills 等

数据准备

需要哪些资料、样本、SOP、表格

验证方式

后续如何做 Demo 或 MVP

模块7｜方案路演与后续推进建议

小组展示 AI 化方案草图

讲师点评：是否具体、是否可验证、是否击中业务问题

明确哪些方案适合进入 Demo，哪些需要先补数据和流程

输出后续试点建议

交付产出

业务流程图

业务问题定义与 L3 业务流程定位卡

关键活动与问题节点清单

AI 机会点清单

AI 解决方案路径草图

AI 化方案草图

后续 Demo/MVP 验证方向

可定制方向

可围绕客户真实流程定制，如销售线索跟进、客服处理、内容生产、经营分析、培训管理、内部知识流转、运营协同等。