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凡得科技 Workflow Fabric：用流程智能编织企业运营的数字智能
核心主张：ServiceNow 推出了 Action Fabric，IBM 布局了 Control Plane，Celonis 整合了 PI Graph 与 Orchestration Engine——全球科技巨头正从不同方向奔赴同一个目的地：构建跨系统、跨模型、跨Agent的智能编排层。凡得科技 PROCESS X V5 在这一赛道上具备独特的结构性优势：我们掌握的不是静态配置或工单记录，而是企业运营的"真实运行轨迹"（As-Is Data）。这一差异，决定了我们编织的不是接口，而是业务本身。 三代集成的"死胡同" 企业集成走过三代范式，每一代都留下了难以愈合的裂缝：第一代：ETL/数据仓库。 像把各部门的文件搬到同一个档案室。数据是死的，今天搬进去，明天才能查，业务上下文全丢了。你问档案室"这笔款为什么付"，档案室只能给你一张Excel表，给不了答案。第二代：API/ESB。 像给每个系统装了一部电话，让它们能互相通话。问题是，每两个系统之间都要重新拨号、重新约定暗号。系统越多，电话线越密，最后织成一张解不开的蜘蛛网。新增一个系统？先接几百根线再说。第三代：数据中台。 像建了一个超级仓库，想把所有数据统一管起来。理想很丰满，现实是建设周期2-3年，仓库建好了，业务已经变了三回。更尴尬的是，仓库本身成了新的孤岛——外面的人进不来，里面的数据出不去。一个规律始终没变：每一代方案，解决了上一代的问题，却制造了下一代的问题。直到"Workflow Fabric"（工作流编织）出现。它不再是搬家，不再是打电话，不再是建仓库——它是在织一张活的网。全球巨头都在织同一张网，但手里的线不同 2026年，全球科技巨头不约而同地奔向同一个目的地：跨系统、跨模型、跨Agent的智能编排层。 但每个人手里的"线"，决定了他们能织出什么样的网。ServiceNow：从"客服中心"到"指挥中心"ServiceNow 的 Action Fabric，2026年5月在 Knowledge 大会上正式发布。它的思路很清晰：我手里有全球最大的IT工单数据，我从IT服务管理出发，逐步成为企业所有流程的指挥中心。它的根基是工单——记录的是"人希望系统做什么"。就像一家公司的客服中心，客户打进来什么电话，客服就记录什么需求。但客服中心天然看不到生产线上的真实状况。IBM：铺了一条高速公路，但不知道车上运什么IBM watsonx Orchestrate 选择了更底层的打法：构建一个模型无关、基础设施无关的编排控制平面。2026年 Think 大会上发布的新一代产品，支持 A2A 协议协调异构Agent，但目前仍处于私有预览阶段。它的根基是企业目录——记录的是"系统被配置为能做什么"。就像一条修得极好的高速公路，收费站、服务区、限速牌一应俱全。但这条路上跑的是什么货、该往哪走，它并不清楚。Celonis：装了一个顶级行车记录仪，看得很清楚Celonis 的 PI Graph + Orchestration Engine，在路径上与凡得科技最为接近。2025年发布 Orchestration Engine，2025年11月推出全球首个 Process Intelligence MCP Server，2026年5月获评 Gartner Process Intelligence 魔力象限领导者。它的根基是事件日志——记录的是"系统实际做了什么"。就像给企业的业务流程装了一个顶级行车记录仪，回放得一清二楚。Celonis 的 slogan 很鲜明："没有流程智能就没有AI。" 但 Celonis 选择了开放生态——通过 AgentC 向第三方输出流程智能，自身不构建完整的执行闭环。它能"看清楚"，但"做到位"需要别人来干。凡得科技的底牌：我们手里有张"全息地图" 三巨头的数据根基各不相同：凡得科技与他们同源，但手里多了一张"全息地图"。 凡得科技的差异化基因OCDT（对象中心数字孪生）不是事后的日志回放，不是静态的配置清单，而是企业运营实时运行的数字镜像。它不只是"表"和"字段"，而是"对象-事件-关系"的三维建模——就像给企业的业务流程做了一次CT扫描，血管、神经、肌肉，全部实时可见。这意味着什么？当 Celonis 还在回放"昨天发生了什么"，ServiceNow 还在处理"用户报了什么工单"，凡得科技的 OCDT 已经告诉你："此刻，业务正在发生什么，以及它应该发生什么。"五层"织机"，怎么把数据织成智能？ 如果把 Workflow Fabric 比作一台织机，凡得科技的 PROCESS X V5 有五层结构，层层咬合：第一层：交互与协同层——"操作台"以飞书、钉钉、企微为统一入口。不是简单接个聊天机器人，而是让 Agent 成为IM底层协议级别的能力。你在群里@Agent查一笔合同，它直接调取全链路数据，而不是给你发一个链接让你自己点。第二层：决策与编排层——"织机核心"这是 Workflow Fabric 的心脏。包含四大决策框架，像企业的四位专职医生：• 业务健康度评价：给企业做全面体检，微观指标和宏观状态融合打分• RCM 风控矩阵：1个风险矩阵，映射N个风险、N个控制、N个探针，像雷达一样扫描• 流程遵从性检查：多模态蓝图 + 状态机回放，像审计师一样逐帧核对• 系统性穿透防范：图计算 + 传染半径分析，像防火墙一样阻断风险蔓延第三层：知识模型层——"字典"语义映射、标签体系、实体词典、RAG 知识基座。让机器读懂"这个字段在SAP里叫A，在金蝶里叫B，在业务语言里叫C"。第四层：数据模型层——"全息底图"OCDT 对象中心数字孪生 + DAG 无环切片。对象-事件-关系三维建模，通过三层标签（Data Tags / Topology Tags / Activity Tags）屏蔽底层异构IT差异。SAP、金蝶、用友、OA、CRM、IoT……无论底层是什么，上层看到的都是统一的业务语言。第五层：系统适配层——"万能接口"MCP Connector / API Gateway / ERP/OA 适配器。不拆旧系统，不换新软件，在现有IT资产上织一层智能网。双轨算力：一个老会计，一个智能顾问织机有了，谁来操作？凡得科技设计了双轨算力底座：LCU（基础算子层）——像一位老会计• 刚性 LCU：基于 XQL/规则引擎，绝对精确的数学判定。1+1必须等于2，没有模糊地带。• 柔性 LCU：约束大模型的思维链（CoT），让它输出同构信号+置信度。像老会计带了个聪明徒弟，徒弟可以发散思考，但最终交上来的报表格式必须统一。AIM（高阶洞察模组）——像一位战略顾问 • 图谱基序提取：从复杂流程网络中发现隐藏模式• 令牌回放：像流程的"行车记录仪"，但不止回放，还能预测 • 机器学习预测：基于历史轨迹预判风险关键设计：两类算力输出同构协议。 就像老会计和战略顾问用同一套报表格式说话，四大决策框架可以无缝消费来自不同算力的信号。这才是 Workflow Fabric "可编织"的秘诀——不是各自为政，而是统一语言。飞轮效应：越用越聪明PROCESS X V5 的 Workflow Fabric 不只是"在IM里接一个机器人"，而是Agent、Skills、KB（知识库）三者形成飞轮：• Agent 是对外窗口：你说人话，它翻译成机器指令 • Skills 是能力原子：查合同、触发审批、大客户优先级判定，像乐高积木一样拼搭• KB 是记忆系统：每完成一次任务，知识库就丰富一分；知识库越丰富，Agent成功率越高；成功率越高，员工越信任，使用频率越高这不是一次性项目，这是持续进化的有机体。为什么说凡得的路径更完整？对 Celonis：从"看清楚"到"做到位"Celonis 能回放流程、发现瓶颈，但执行闭环交给第三方。凡得科技同时拥有"看清楚"（OCDT 孪生）和"做到位"（四大决策框架 + 自动化流工坊）。 Celonis 说："没有流程智能就没有AI。" 凡得科技认为："没有智能编排就没有真正的自动化。"对 ServiceNow：从IT到全业务ServiceNow 的 Action Fabric 根基在ITSM。财务资金管控、供应链穿透？需要借助合作伙伴。凡得科技从第一天起就是全域的——财务、采购、合同、投资、供应链、风控、合规，覆盖国资委"穿透式监管"要求下的全级次全业务场景。对 IBM：从"连接"到"洞见"IBM 能安全合规地连接一切，但不知道业务实际该怎么跑。凡得科技的双轨算力底座，尤其是流程感知能力，让 Workflow Fabric 不仅是"带路的导航"，而是"懂业务的司机"。中国市场的独特剧本这不是简单的"国产替代"故事。中国政企市场有全球独一无二的剧本：穿透式监管：国资委对国企的全级次监管要求，全球独一份。这不是合规选项，是生存刚需。国产化生态：金蝶、用友、致远、泛微……这些系统不是"替代"，而是中国企业运营的"母语环境"。凡得科技的适配器，说的是这门母语。私有化部署：信创 + 数据安全 + 专有云。数据不出域，智能不外包。制度驱动的管理范式：中国企业的管理制度，往往是一纸红头文件。凡得科技的 SDMT（场景化领域模型模板），做的就是把管理制度"编译"成执行规则——这不是技术能力，这是对中国企业管理逻辑的深刻理解。落地路径：从"织机"到"织厂"凡得科技的 Workflow Fabric 不是PPT，PROCESS X V5 已经具备核心内核： ✔️OCDT 数字孪生——数据编织的基础 ✔️ 双轨算力底座——智能计算的经纬✔️四大决策框架——业务规则的编织逻辑✔️SDMT 模板化封装——标准化图样✔️三轨标准输出协议——对外接口 ✔️自动化流工坊——执行引擎下一步，让 ProcessX V5 真正从一个"强大的规则引擎和风控平台"进化为完整的 Workflow Fabric 分三步走：近期——筑基：标准化 Agent 接口，发布 MCP Server，首批 SDMT 模板上线（财务资金、投资管控、采购反舞弊、合同履约）中期——架桥：跨Agent协调协议，IM 原生集成，开放 Skills 生态让 ISV 和客户自建能力长期——成网：自主知识飞轮，每次执行自动沉淀知识资产；面向央国企行业的开箱即用织物，"插入即用，按需剪裁"织物的时代2023年，行业问：AI会不会取代人类？ 2024年，行业问：AI Agent该不该自治？ 2025年，行业终于明白：当有几百个AI Agent同时运行时，谁来当指挥？ ServiceNow 在抢这个位置，IBM 在抢这个位置，Celonis 在抢这个位置。凡得科技也在抢这个位置——而且手握一张不同的底牌。 Workflow Fabric 要编织的不只是系统和接口，而是业务运行的真实意图与实际轨迹。工单数据告诉你"人想做什么"，配置数据告诉你"系统能做什么"，只有 OCDT 数字孪生告诉你"业务实际在做什么"。凡得科技 Workflow Fabric = OCDT 数字孪生（真实轨迹） + 双轨算力底座（智能计算） + 四大决策框架（业务规则） + SDMT（行业模板） + Agent 编排（智能执行） + 知识飞轮（持续进化），这是一条从"看清楚"到"做到位"再到"越做越好"的完整闭环。三巨头各自占了闭环的一部分，凡得科技有机会把它做完整——因为流程挖掘的本质，就是对"真实"的执着。
2026-07-02
从"X光片"到"CT三维重建"：对象中心流程挖掘（OCPM）正在重塑企业流程智能
导语：某央企采购部门最近碰到了一桩难题——同一笔采购订单，财务关注付款流程、仓储关注入库流程、审计关注合规流程，三个部门各自从ERP导出数据、各自绘制流程图，到头来同一个“采购到付款”业务，却得到了三张完全不同的流程图。反复提取数据占去了项目组80%的工作量，更棘手的是，订单、发票、供应商之间的关联关系，在流程图里完全“消失”了。这不是个例，而是传统流程挖掘与生俱来的短板——它只能生成二维切片，强行把复杂的业务网络扁平化。而对象中心流程挖掘（OCPM）的出现，就相当于把X光片升级成了三维核磁共振，让业务流程第一次实现了真正的“立体透视”。01为什么你的流程图总是“看不懂”？传统流程挖掘有一个隐含假设：每个事件只对应一个流程实例。就比如“审批通过”这个事件，要么属于“采购流程”，要么属于“付款流程”，非此即彼。但在真实的企业运营中，这个假设根本不成立：一笔采购订单至少关联供应商、合同、入库单、发票、付款凭证5个对象；一个客户投诉同时涉及客服工单、物流单、产品质量单、退款单；一次设备维修要串联故障报修单、备件领用单、维修排班、质检报告...强行把这些立体交织的业务网络压成二维图，结果只会得到满屏“意大利面条”似的伪复杂流程图——看似复杂，实则丢失了最关键的对象交互信息。Celonis首席科学家Van der Aalst的比喻十分精准：传统流程挖掘是二维X光片，OCPM是三维MRI扫描。02OCPM让业务流程“立起来”的三个价值OCPM的核心突破在于：它不再强迫每个事件只归属一个流程，而是允许事件自然关联任意数量、任意类型的业务对象。打个通俗的比方：传统方法就像用一张表格记录“谁参加了哪次会议”，每人只能占一行；OCPM则像关系图谱，一次会议可以有主讲人、记录人、决策者、旁听者，每个人的角色和参与方式都清晰呈现。这带来了三个直接业务价值： 一次建模，多视角复用财务看成本、仓储看物流、审计看合规——传统模式下每换一个分析视角就要重新导出数据。OCPM通过统一的对象关系模型，一次数据准备即可支持多维度分析，彻底告别“80%时间都在清洗数据”的困境。 对象交互关系一目了然订单和发票是“一对一”还是“一对多”？供应商和运输单之间有没有延迟？这些在传统流程图中被“拍扁”的交互关系，在OCPM中成为原生分析维度。企业第一次能够回答“这些业务对象之间到底是如何互动”这个核心问题。 从“事后复盘”走向“实时透视”流程监控不再只能回答“上个月发生了什么”，而是可以清晰展现“此刻订单-发票-付款的匹配状态如何”。这种实时立体透视，是流程智能从“后视镜”走向“导航仪”的关键跨越。03技术落地：标准已稳，工具已备对于“技术能不能落地使用”的疑问，凡得科技认为以下几个关键信号值得关注：标准层面：OCEL 2.0标准在2023年正式发布后并持续完善，支持SQLite/XML/JSON三种格式，工程底座已经夯实。（OCEL 2.0 三种交换格式选型建议： SQLite：关系型存储，适合大规模生产数据、与 BI 工具集成。 XML：结构化、可读性好，适合数据交换与系统对接。 JSON：轻量灵活，适合 API 集成、快速原型。）OCEL 2.0 相比 1.0 版本核心增强工具层面：pm4py、ocpa等开源库已经完整支持OCEL 2.0，具备过程发现、变体分析、预测监控等核心能力，开源工具链已可投入生产使用。pm4py（主流首选）基础使用示例ocpa（对象中心过程分析专用库）过程执行提取示例平台层面：Celonis Process Sphere已提供与SAP、Oracle、Salesforce 的内置 OCEL 转换接口，实现了从对象视角的端到端可视化分析；ServiceNow 2024版也引入了OCPM支持，专注 IT 服务管理流程的多对象分析。主流厂商的跟进，标志着OCPM正从“研究验证”阶段走向“工业推广”阶段。AI融合层面：2025年Van der Aalst 提出："No AI Without PI（Process Intelligence）"“没有流程智能就没有AI落地”的观点，——OCPM 是将 AI 落地到企业流程的关键基础设施。OCPM + 生成式 AI（LLM）成为当前主流应用模式真实案例（保险行业，2025年 BPMDS）： 某保险公司部署 LLM 自动化"理赔部件识别"任务（原为人工瓶颈），使用 OCPM 评估 AI 自动化的流程影响。结论：LLM 显著提升产能，但引入了需要进一步优化的新流程动态。这种“AI+流程智能”双轮驱动，正是大型企业数字化转型的下一个主战场。04凡得科技的实践思路根据2025年业界调研，落地OCPM的难点并非概念复杂，而是卡在工程落地的“最后一公里”，具体体现在三个层面：挑战一：如何定义对象类型？哪些实体需要被建模为对象？粒度划分过细会导致模型规模爆炸，划分过粗又会造成信息丢失。对此凡得科技建议，从业务最关注的3-5个核心实体入手，例如“订单-发票-付款-供应商”，先跑通核心主链路再逐步扩展，避免掉入“一上来就搭建全景模型”的陷阱。挑战二：数据提取复杂度极高OCEL需要同时捕捉对象的状态变化与对象之间的关联关系，从SAP等ERP系统提取数据时，Schema的理解成本非常高。凡得科技基于OCPM方法论，结合图数据库辅助Schema建模，已经形成了面向SAP、Oracle的标准化数据提取方案，大幅降低了前期数据工程的投入。挑战三：工具存在易用性与性能瓶颈和成熟的传统工具相比，OCPM工具的使用体验与性能仍有明显差距。凡得科技建议采用“关系型存储+图数据库”的混合架构，既通过OCEL 2.0 SQLite保障了查询效率，又借助事件知识图谱支持灵活的关系探索。此外，面对OCPM的发展趋势，凡得科技建议分三步走：第一步：完成认知升级。不要再用“流程图”的二维思维理解业务，你的采购、生产、销售流程，本质上都是“对象关系网络”。谁先建立起立体认知，谁就能在流程优化中抢占信息优势。第二步：开展试点验证。挑选对象交互清晰的场景，例如“采购到付款”，用OCEL 2.0完成一次小规模建模，对比它和传统方法的结果差异，往往比任何演示PPT都更有说服力。第三步：推进平台化部署。完成试点验证后，再和ERP、数据中台做深度集成。过程中需要关注三点：对象模型能否持续演进、多源数据能否自动映射、分析视角能否灵活切换——这三点，是OCPM能否从“一个项目”沉淀为“企业能力”的关键。当前，流程挖掘正经历从“二维X光片”到“三维MRI”的范式迁移。对于数据基础好、流程复杂度高的央国企来说，OCPM不是“要不要跟进”的选择题，而是“怎么稳扎稳打落地”的必答题。
2026-05-22
凡得洞察 | 三个月 vs 三年：一家啤酒巨头的供应链改造给了我们什么启示？
当你的物流网络每天要处理6万多个货运负载、3万多个集装箱，而系统告诉你“数据在下周的报表里”，你会怎么做？这是喜力美国（Heineken USA）首席运营官 Laurens van de Rotte 曾经面临的日常。作为一家覆盖450个分销商、9个需求中枢的快消品企业，他们的供应链团队一度把大量时间花在一件事上：从不同的ERP系统、区域台账、供应商模块里扒数据，然后对着上周的报表开会，讨论“上周哪里出了问题”。这不是喜力独有的困境。对于业务网络复杂的大型企业而言，“数据孤岛”导致的决策延迟，往往意味着高昂的安全库存成本和被动的风险应对。一个不同的解题思路喜力最终没有选择传统的“重型IT改造”路径——那种动辄三年、涉及底层系统大规模替换的项目。他们引入了一家名为Palantir的数据平台公司，但核心逻辑不是“换系统”，而是“叠能力”：第一层：基于Foundry的本体架构（Ontology）与数字孪生，先把物理世界翻译成数据语言Palantir通过Foundry平台做了一件基础但关键的事：把喜力供应链中的物理资产与业务逻辑，如集装箱、分销商节点、合同、订单状态这些实体，映射成相互关联的实时数字孪生。这意味着，调度人员终于可以在一个统一的界面上，看到全局库存和物流的实时状态，而不是在多个系统之间来回切换。这种本体数据模型使得喜力能够告别割裂的表格，在统一的基座上对全局库存和物流状态进行实时可视化与关联性查询。第二层：AIP驱动智能工作流与Agent协同，让AI成为调度员的副驾驶在数据统一的基础上，Palantir的AIP（Artificial Intelligence Platform）充当了决策引擎，开始承担更主动的角色。结合大语言模型（LLM）和机器学习，联合团队构建了专用于供应链优化的AI Agents（智能代理）。这些Agent被深度嵌入到调度人员的日常工作流中，能够自动抓取异常信息并进行推演。例如，当系统察觉到某条航线可能延误导致下游缺货时，AI Agent会进行多情景模拟（Scenario Planning），并主动向运营人员推荐最优解决方案——如重定向在途订单、就近调用其他节点的库存或切换物流供应商。可以看出，人类仍然掌握最终决策权——复杂的供应商谈判、战略性拍板依然由人完成。但机器接手了数据交叉比对和初步方案生成，把人的精力释放出来，做更有价值的事。结果如何？喜力美国首席运营官Laurens van de Rotte 在AIPCon 6大会上分享了一个数字：三个月。团队用三个月时间，搭建出了过去需要三年才能构建的智能调度系统。这套由人类与AI协同控制的系统，日常管理着庞大的物流网络：- 超过 66000 个货运负载- 33000 个集装箱- 450 个分销商网络- 9 个主要需求中枢相较于亮眼的运营规模，最令业界瞩目的是其实现能力的速度。这种指数级的实施效率提升，得益于AIP平台将底层数据建模与顶层业务逻辑解耦，使得业务专家能够直接利用自然语言与系统进行交互，快速搭建、测试并迭代符合特定调度场景的AI应用，极大地缩短了从“概念验证”到“全面投产”的周期。凡得科技洞察：对行业供应链数字化转型的启示喜力的成功实践，为正处于智能化十字路口转型的国央企提供了几点核心战略启示：从“事后复盘”走向“实时干预”借助AI预测分析与基于Agent的认知工作流，供应链管理不再是对着上周的报表寻找问题，而是对当下及未来的潜在风险进行穿透式的实时干预。这代表着企业风险管控能力的根本性前置。“人机协同”重塑决策范式在该案例中，AI并未取代人类，而是实现了极具价值的业务赋能（Augmentation）。复杂的运算、数据交叉比对与初步的风险缓解方案由机器瞬间完成，而最终的战略性拍板与高价值的供应商博弈依然交由人类专家，这种模式最大化了双方的优势。摆脱传统IT实施周期的桎梏以业务结果为导向的敏捷开发模式正在颠覆动辄耗时数年的传统重型IT改造。企业应优先识别高价值的供应链痛点，利用成熟的工业AI平台直接在决策层发力，实现数月内见效的快速投资回报。对于希望快速看到转型成效的企业，这种“小步快跑”的逻辑或许值得参考。喜力借助Palantir平台实现的供应链跃迁，标志着企业级生成式AI已经跨越了“写邮件”或“生成代码”的浅层应用阶段，正式进入重构核心运营流程的深水区。在未来的商业竞争中，那些能够率先利用AI重塑业务流程、将静态数据转化为动态决策引擎的企业，必将在充满不确定性的全球市场中建立起真正的结构性优势。
2026-04-28
穿透式监管的"本体论"跃迁：国资DRP如何从"数据汇聚"走向"治理智能"
党的二十届三中全会提出"推动国有资本和国有企业做强做优做大"，而实现这一目标的前提，是构建与之匹配的现代化治理工具。当"数据要素×"行动计划进入纵深，当"人工智能+"成为新质生产力的核心引擎，国资监管正站在从"信息化"向"智能化"跃迁的历史关口。国务院国资委推动的全域数字化资源管理平台（DRP）建设，正是这一背景下的关键基础设施。但，一个问题正在困扰越来越多的数字化负责人：数据汇聚了，报表看见了，为什么监管还是“看不透、管不住”？。比如，子公司的数据交了，集团看懂了，但子公司自己却看不懂集团的逻辑；风险指标预警了，却只能“弹窗提示”，无法直接处置；数据主权与共享的矛盾，始终在“收”与“放”之间摇摆...这些问题，并非中国独有。全球领先的大数据操作系统Palantir Foundry，曾面对同样复杂的治理困境——跨国企业的数据主权博弈、国防情报系统的安全边界、多源异构系统的语义鸿沟。它的解题思路，或许能为国资DRP的“十五五”进阶提供一面镜子。战略语境变了：从“管控”到“赋能”一场治理范式的深层变革DRP的定位，早已超越传统ERP的范畴。国务院国资委推动的DRP，不是简单的财务系统升级，而是依托大数据、大模型等技术，推动财务与业务全要素融合的“全域数字化资源管理平台”。其终极目标，是在“十五五”末形成覆盖“全级次、全流程、全要素”的价值创造和穿透式监管体系。这意味着监管逻辑正在发生三点深刻变化：从静态审批走向动态预警：不再等报表上来再发现问题，而是在业务运行中实时感知风险；从“账”扩展到“资、债、权、实物、流程”：监管的对象，从财务数字延展到资本布局、担保链条、资产状态；治理对象从数据要素延展到组织资源：数字员工、流程资源、应用资源，都进入监管视野。“新“数据平台，正是支撑这一转变的“神经中枢”。而在多层级国资体系中，“新”数据平台不仅是技术架构，也是打通系统割裂、统一治理规则的制度化工具，更是赋能及价值创造和风险管控的抓手。主数据管理：穿透式监管的“共同语言”及制度基础设施没有统一的语言，就无法形成共识。在央企体系中，主数据（客商、物料、会计科目、组织架构等）不统一，穿透式监管就缺少“共同语言”。跨企业的资本流动分析、风险传导路径追踪，更是无从谈起。但基于领域（Domain)的拼积木方式需要很强的组织治理能力，CoE建设刻不容缓！同时MDM只是起点。当数据汇聚后，下一步的问题是：如何让这些数据真正“说话”？而要解开这一问题，就要触及主数据管理的深层逻辑——主数据的标准化过程，本质是治理规则的数字编码。当央企集团统一"供应商"定义时，实际上是在界定"什么算关联交易"；当规范"会计科目"映射时，实则是在固化"哪些风险需要穿透监测"的监管逻辑。MDM因此不仅是技术工程，更是监管意志的制度化沉淀，这为后续"治理即代码"的自动化执行奠定了规则基础。Palantir的启示：超越"数据可视化"的治理操作系统逻辑Palantir Foundry不是传统的BI工具或ETL平台。它的核心定位，是一个面向业务对象与治理规则的“企业级操作系统”。它最值得借鉴的，是三层架构：语义层：把“表”变成“对象”-从技术术语到业务惯例的赋能传统数据平台让业务人员面对的是SQL、表、字段。而在Palantir中，这些底层技术概念被抽象为业务对象——合同、供应商、项目、资产、担保链条。业务人员操作的是这些“对象”，而不是数据表。语义层解决了“数据是什么”的问题，让业务语言与技术语言对齐。动力层：让“读数据”变成“写动作”-从发现问题到解决问题的闭环多数监管平台止步于“看见问题”——指标红了，弹个窗，发个邮件。Palantir的动力层（Kinetic Layer）则往前走了一步：为对象定义可执行的“动作”。比如，当发现异常对私支付时，系统不仅提示，还可以在平台内直接发起冻结指令、问询工单，并路由至ERP、司库等系统执行。监管从“看见问题”推进到“处置问题”，决策闭环由此形成。动态层：从“事后追责”到“事前推演”动态层承载规则与逻辑，支持情景推演与What-if分析。当高风险预警出现时，系统能帮助监管者回答：“如果这个担保违约，会波及哪些企业？资金链会如何传导？”这标志着监管能力从“看见问题”升级为“解释原因、推演影响、指令闭环”。这提醒我们，在建设DRP平台时，如何重新做数据治理？传统的数据中台这条路肯定走不通，一个解是从价值流和场景出发，做端到端的流程挖掘和洞察，进而查缺补漏与“数据”补强！数据主权难题：从"物理集中"到"逻辑联邦"的治理创新数据主权难题在国资监管语境里，有一个长期存在的张力：子公司担心数据上交后失去控制，商业秘密外泄；集团苦于数据看不清、管不住、口径不一。传统做法是“物理集中”——通过ETL把数据搬到集团统一湖仓。治理效率提高了，但“数据资产流失”“敏感字段暴露”的顾虑也放大了。Palantir的解法，不是简单的“物理隔离”，而是“逻辑解耦”叠加“治理即代码”：在不改变数据归属权与存储边界的前提下，实现可控共享的使用权。核心机制一：虚拟化映射，数据不搬家通过连接器与虚拟化集成--比如Data Mesh 和Data Fabric 技术，把分散在ERP、CRM、司库等系统的数据，映射为统一的业务对象。数据可留在源端或特定私有云环境，集团在本体层获得跨企业的统一逻辑视图——“看得见、看得全”，不必以“搬得走、收得下”为代价。核心机制二：对象级权限，共享的是“最小集合”同一个“供应商”对象，子公司可共享合规所需字段，敏感属性（如成本价、议价条款）可被屏蔽。集团侧只获取监管必需的最小信息。权限还能随数据流动而自动继承——对象在计算、融合、派生指标时，原始安全策略一路跟随，避免共享过程中的“裸奔”。核心机制三：全链路血缘，责任可追溯跨央企协同一旦出现异常，必须回答：“数据从哪来？谁改过？谁用过？如何形成结论？”Palantir把血缘与审计做成体系能力：从源系统到监管对象、指标、报表的每一步变换都可回溯，责任主体清晰落到“谁生产、谁负责”。监管动作（冻结、问询、调整预算）也被记录为可审计的对象与日志，形成“监管—处置—结果”的闭环证据链。这一思路的深层意义在于，它探索了一条数据要素市场化配置与国资监管刚性约束相平衡的可能路径。在"数据二十条"确立的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权"三权分置"框架下，"逻辑联邦"模式实际上是在构建一种新型的数据产权实现机制：子公司保留持有权，集团获得加工使用权，监管所需的数据产品则通过授权运营机制有序供给。这为破解"不敢共享、不愿共享、不会共享"的数据治理困境提供了制度接口。国资DRP与Palantir的差异：三条关键分野，技术路线差异背后的治理哲学之别尽管目标一致——实现复杂系统的透明化与管控——但现阶段国资DRP与Palantir在实现逻辑上存在显著差异：国资DRP与Palantir的差异，表面是技术选型的分歧，深层是治理哲学的分野：Palantir根植于"决策执行逻辑"——假设面向对象的“资源”需要被集中掌控以消除不确定性，其架构天然适配情报系统的保密需求与军工体系的命令链条；国资DRP则需要承载"协同逻辑"——在保障安全底线的前提下，激发多元主体的“数字化资源”供给意愿，平衡监管效率与市场活力。这一分野决定了我们不能简单复制Palantir的"强中心"架构，而需要探索"分层解耦、边缘智能、联邦协同"的中国方案。具体而言：在集团层面构建"监管大脑"（强语义、强规则），在子企业层面保留"业务智能"（强运营、强响应），在交互界面实现"按需授权、最小可用"的动态治理。战略建议：构建“中国特色”的数智监管大脑在坚持自主可控与安全底线的前提下，国资DRP与数据中台建设，可从Palantir的架构方法中吸收几点启示：建议一：从MDM走向“国资本体层”不要止步于统一编码与主数据表。建议在数据中台之上叠加语义网络，把“指标体系”扩展为“资产—交易—关系—风险”的对象图谱。从“某企业负债率高”升级为可穿透的“担保链条、关联交易、底层资产状态、资金流向与责任主体”；把口径统一从“人治协调”变为“规则映射”，让跨级次、跨板块和跨流程的数据协同更稳定、更可审计。建议二：把“数据主权”作为架构前置约束，走“逻辑联邦”路线明确一条原则：主权与安全边界尽量不靠搬运解决，尽量用语义注册、对象授权与全程留痕解决。源端保留+本体注册：数据不必一律集中上收；对象级授权+属性脱敏：共享的是“监管所需的最小信息集合”；血缘审计+责任到人：把“共享”变成可追责、可复盘的制度化能力。建议三：打通“感知—决策—执行”闭环当出现高风险预警时，不止弹窗提示——允许在DRP内发起冻结、问询、整改、审批加严等指令，并路由至ERP/司库/共享/业务等系统执行。处置动作与结果回写沉淀为“决策数据”，为后续规则迭代与AI监管模型训练提供高质量样本。建议四：补齐异构环境下的交付能力坚定依托国资云与国产软硬件生态，同时补齐跨地域、跨单位、跨信创栈的应用交付一致性能力，解决下属单位IT环境碎片化导致的“建得起、推不动、升不快”问题。建议五：引入大模型和流程智能，走向预测性监管在对象化数据与闭环流程智能之上，再引入大模型能力：用AI解析合同、会议纪要、报告等非结构化材料，结合主数据与对象关系自动识别隐性债务、违规担保、风险投资等线索；利用流程智能（OCPM）把监管从“事后追责”推进到“事中告警、事前预测”，形成更低摩擦、更高命中率的风险治理体系。结语国资委DRP建设，是一场规模宏大的数字化战役。要把“覆盖面”转化为“治理力”，关键不止在于数据汇聚与基础设施安全，更在于：是否能以对象化语义统一口径、以流程形成业务逻辑约束、以治理即代码实现可控共享、以写回闭环沉淀决策资产、以全链路审计落实责任边界。沿着这条路径，DRP有望超越传统“ERP叠加”的改良模式，进化为具备感知、推演与执行能力的“国资监管数智大脑”，为国有资本保值增值提供更可验证、更可持续的数字化支撑。国资DRP的进化方向，或许指向一个更具雄心的愿景——"国资监管操作系统"。这不是一个封闭的技术产品，而是一个开放的治理生态：向下连接多元异构的数据资源，向上承载灵活适配的监管应用，横向贯通政策制定、执行、监督的全链条，纵向穿透集团、子企业、项目单元的全级次。在这个生态中，数据真正成为生产要素，智能真正成为治理能力，而安全与效率、控制与活力的动态平衡，将成为中国特色现代企业制度在数字时代的最优解。这场变革没有现成答案，但方向已然清晰。从"看报表"到"管本体"，从"数据汇聚"到"治理智能"，国资监管正在完成它的"关键一跃"。 文章版权归北京凡得科技有限公司所有，严禁私自二次转载，发现追求法律责任。
2026-03-12
凡得科技荣登“AI中国”生态范式集，以流程智能重塑电力行业未来
随着2025年“智能体”热潮来袭，AI具备了自主决策能力，大模型技术正以前所未有的力量，推动产业从数字化向智能化的深度转型。在这一波澜壮阔的浪潮中，那些能够将前沿技术与行业痛点深度融合的创新实践，正成为引领未来的关键范式。 荣耀加冕：AI中国生态版图中的“电力智能专家”近日，2025企业家博鳌论坛——“人工智能+”生态范式论坛在海南博鳌圆满举办，汇聚政产学研用多方代表，共探人工智能从“技术攻坚”向“系统突破”的转型之路。在此次论坛上，由赛迪网正式公布的《“AI中国”生态范式集（2025）》与《“AI中国”生态图谱（2025）》两项重磅成果，为行业树立了新的标杆。北京凡得科技有限公司凭借其前瞻性的技术洞察与扎实的落地能力，其“基于AI大模型的电力行业智能流程挖掘与优化解决方案”成功入编《“AI中国”生态范式集（2025）》，并入选“AI中国”生态图谱（2025）》智能助手和企业管理2个板块。凡得科技入编《“AI中国”生态范式集（2025）》凡得科技入选“AI中国”生态图谱（2025）此次入选国家级行业示范案例，标志着凡得科技在AI技术创新与基层落地实效上，获得了权威媒体与行业专家的高度认可。 技术破局：当流程挖掘遇上AI大模型这份荣誉背后，是凡得科技对电力行业核心痛点的深刻洞察，以及以技术创新实现根本性突破的坚定实践。电力行业作为国民经济的命脉，其业务流程复杂、数据体量庞大，传统人工主导的流程分析模式早已在效率、准确性和洞察力上触及天花板。面对客户“效率瓶颈、准确性不足、视角单一”的核心困境，凡得科技没有选择修修补补，而是构建了一个全新的范式——“流程挖掘 + AI”。这并非简单的技术叠加，而是一场深刻的化学反应，其关键突破体现在三个层面：跨模态的深度融合：方案突破了传统工具的边界，实现了结构化日志（如流程节点数据）与非结构化文本（如审批备注）的联合分析。AI大模型能够精准理解电力行业特有的流程逻辑，挖掘出跨部门、跨系统的隐性关联，例如“物资延迟与项目延期的深层关系”，极大提升了分析的深度与广度。一站式的闭环体系：方案整合了从数据接入、模型训练到多维度分析、问题诊断、优化建议的全链路功能，打破了传统流程分析中“工具分散、数据割裂”的壁垒，形成了“数据输入－智能分析－决策输出”的一体化闭环体验。智能交互赋能业务分析：凡得科技将复杂的AI分析能力封装为业务人员可直接使用的工具，这意味着非技术背景的业务专家（如项目经理、物资管理员）无需掌握专业的数据分析技能，通过日常语言发起深度分析需求后，系统将自动整合物资、项目等多源数据，进行关联分析与根因定位，AI大模型精准理解电力行业流程逻辑，挖掘跨部门、跨系统的隐性关联，最终生成结构化的分析报告与优化建议。这种交互模式将流程分析能力从IT部门释放至业务一线，使业务人员能够基于数据洞察，主动进行流程优化与风险预判，从而有效提升项目交付效率与电网运营的稳定性。 价值彰显：从“智能驱动”到“行业范式”技术的最终价值在于创造实效。凡得科技的解决方案为电力行业客户带来了可量化的显著价值，以凡得电力行业客户某单一流程为例，分析自动化替代了70%以上的人工操作，全链路周期缩短50%以上，流程优化精准度提升30%以上，直接降低了30%以上的实施成本，这不仅为单个客户构筑了成本与效率的竞争优势，更为整个电力行业的智能化转型提供了一套可复制、可推广的实践范式。从博鳌论坛的权威认证到电力企业的实践验证，凡得科技用技术创新证明：AI 与电力行业的融合，不止于单点场景的优化，更在于通过流程智能重构行业价值链条。未来，凡得科技将持续深化 AI 大模型在电力领域的应用探索，与行业伙伴共建 “高效、安全、绿色” 的电力 AI 生态，为新型电力系统建设注入更强劲的智能动能。
2025-12-08
喜报｜凡得科技斩获 2025 年度最佳快消品行业 AI 服务商，流程挖掘拥抱AI、探索更大价值赋能
近日，由数智派主办的以“价值再造：AI时代的创新与增长”为主题的“AI+快消品创新峰会”圆满落幕，凡得科技凭借在快消品行业的深度实践与技术创新，荣获“2025 年度最佳快消品行业 AI 服务商”奖项。这一荣誉不仅是行业对凡得科技技术实力的认可，更是对我们携手华润、蒙牛等头部企业推动快消品行业数智化转型成果的肯定。凡得科技荣获“2025 年度最佳快消品行业 AI 服务商”流程挖掘：快消品行业的“效率密码”快消品企业的业务流程如同一张复杂的网络，串联起生产、仓储、物流、营销、销售等多个环节。传统模式下，这些流程数据分散在 ERP、CRM、WMS 等多个系统中，形成 “数据烟囱”，企业难以看清真实的业务流转全貌，更无法精准定位效率瓶颈。而流程挖掘技术就像一把 “手术刀”，通过自动采集企业业务系统的日志数据，能够 100% 还原业务流程的真实轨迹，让隐藏的流程漏洞、冗余环节、异常节点无所遁形。对于快消品行业而言，流程挖掘的价值体现在方方面面：供应链优化：针对乳制品、饮料等品类的冷链物流环节，流程挖掘可精准识别运输路径中的耗时节点，优化后能有效缩短配送周期，降低产品损耗；渠道管理：面对数千家线下门店的订单处理、库存调配流程，流程挖掘能快速发现审批冗余、库存分配失衡等问题，提升渠道响应速度；营销转化：通过分析营销活动从策划到落地的全流程数据，定位活动执行中的低效环节，让营销资源投放更精准。可以说，流程挖掘让快消品企业的业务流程从“黑箱” 变为 “透明体”，成为企业降本增效、实现数智化转型的必备工具。 AI 加持：凡得科技重塑流程挖掘的“智能内核” 如果说流程挖掘是快消品企业的“流程体检仪”，那么 AI 技术就是让这台仪器具备预测、决策、自进化能力的核心芯片。与传统解决方案相比，凡得科技将 AI 技术与流程挖掘深度融合，改变了传统流程挖掘 “事后分析” 的局限，实现了从 “被动优化” 到 “主动预判” 的跨越式升级：全链路数据穿透能力PROCESS X流程智能平台通过VIA架构不仅实现了整合ERP、DMS（经销商管理系统）、SFA（销售自动化）、TPM（费用管理）、WMS（仓储管理）等多种快消核心系统的横向穿透，还通过采集订单流、物流、资金流、促销执行流四流合一数据，还原真实业务场景的纵向贯通。AI增强的根因分析引擎PROCESS X 搭载的 AI 增强根因分析引擎，突破了传统流程挖掘 “事后看板” 的局限 —— 依托 “可视化 - 洞察 - 行动”（VIA）架构，在流程管理全链路中融入智能算法能力，既能快速定位低效环节、提升分析效率，更能为根因分析提供精准支撑。快消专属行业模板库凡得科技深耕快消行业，沉淀出多套端到端预置分析流程模型，覆盖费用合规审计、渠道库存监测、终端执行监控、新品上市追踪等核心场景，可支撑正向与逆向流程挖掘工作的快速落地。信创级安全架构针对数据敏感特性，PROCESS X流程智能平台除了支持国产平台私有化部署，数据不出域外，还可以针对对经销商价格、终端网点等敏感字段进行动态掩码处理，动态脱敏以及完整记录所有数据访问与模型调用日志，满足《数据安全法》要求，保证流程合规。 携手头部企业，打造快消品数智转型标杆 在快消品行业数智转型领域，凡得科技已积累标杆级项目实践：成功携手蒙牛、华润啤酒等头部企业，依托 “流程挖掘 + AI” 核心技术与 PROCESS X 流程智能平台，深度适配食品饮料、日化等品类的业务特性，在供应链库存优化、营销渠道管理、合规流程标准化等核心场景落地解决方案。通过打通企业 ERP、MES 等多系统数据，精准挖掘流程隐性卡点，以 AI 智能体提供 “洞察 - 决策 - 执行 - 优化” 闭环服务，助力企业实现库存周转效率提升、营销资源精准配置、合规风险智能预警，打造了快消行业技术落地与数智转型的典型标杆。此次斩获“2025 年度最佳快消品行业 AI 服务商”，是凡得科技的新起点。未来，我们将继续深耕 AI + 流程挖掘技术，为更多快消品企业提供更智能、更贴合行业需求的数智化解决方案，推动快消品行业迈入人机协同、自主优化的流程管理新时代。
2025-11-27
流程挖掘与AI双剑合璧：凡得科技董事长海广跃解密下一代智能流程管理新范式
在数字化转型浪潮席卷全球的今天，业务流程已成为企业运营的“神经网络”。然而，这条神经网络是否高效、透明、智能，却始终是困扰企业核心竞争力的关键问题。近日，在备受瞩目的第十五届业务过程管理大会上，凡得科技董事长海广跃先生发表了一场题为《流程挖掘与 AI 的双剑合璧》的重量级演讲，为行业带来了一场关于未来智能流程管理的思想盛宴，并清晰地指明了其落地路径。 挑战：当现实与流程模型脱节“我们拥有海量的数据，也部署了先进的IT系统，但为何跨部门的协作依然磕磕绊绊，流程优化的决策依旧举步维艰？”海广跃先生开篇即直击企业流程管理的两大核心痛点，引发了在场专家的深刻共鸣。其一，是跨部门数据的“真实性”危机。 在复杂的组织中，数据如同支流汇集入江，不同部门的数据源、定义口径、处理逻辑各不相同，这导致了严重的“维度失真”。当这些失真的数据被用于流程挖掘与分析时，其产生的模型无异于“海市蜃楼”，不仅无法反映真实业务，甚至会误导决策。其二，是复杂业务场景下的“模型失效”困境。 尤其是在大型企业中，业务规则千头万绪，显性规则尚可梳理，但大量潜藏在一线实践中的“隐性规则”却难以捕捉。传统的流程模型在如此复杂的场景下，其预设的约束条件往往轻易失效，模型变得僵化而脆弱，无法指导实际运营。这正是传统流程挖掘技术在面对多对象、多流程交织时所面临的“收敛与发散”难题的根本体现。 破局：OCPM与本体模型的深度融合面对上述挑战，海广跃先生给出了他的核心答案：实现“对象中心过程挖掘（OCPM）”与“本体模型”的深度融合，是夯实和推动智能流程管理落地的关键。这并非简单的技术叠加，而是一种理念与架构的革新。首先，OCPM为处理复杂性提供了利器。 正如技术领域所定义的，OCPM（Object-Centric Process Mining）是一种数据科学技术，专为发现、评估和改进相互关联的工作流程而生。其核心突破在于，它不再将事件严格绑定到单个案例，而是通过对象中心事件日志（OCEL），允许一个事件与多个对象（如销售订单、订单项、生产订单、客户等）同时关联。这意味着OCPM能够原生地处理跨系统、跨对象的复杂业务流程，解决了传统流程挖掘难以应对的收敛和发散问题，从而构建出更贴近真实世界的综合流程模型。其次，本体模型为统一认知与消除歧义奠定了基石。 如果说OCPM是构建流程骨架的“钢筋水泥”，那么本体模型就是定义其内涵与规则的“建筑蓝图”。本体作为一种用于共享概念化形式化的显式规范它为流程中涉及的每一个对象、每一条规则、每一种约束都提供了统一、精确且可被机器理解的定义。海广跃先生提出的“双剑合璧”，正是让OCPM强大的流程发现能力，与本体模型严谨的语义定义能力相结合。OCPM负责从数据中动态还原“流程是这样跑的”，而本体模型则定义了“流程应该怎么跑”、“每个节点代表什么”、“哪些规则必须遵守”。这种融合确保了流程模型不仅在逻辑上完整，更在语义上精确，真正实现了从“数据”到“洞察”的跨越。 实践：凡得科技的“本体模型”解决方案路径随后，海广跃先生进一步分享了凡得科技的深度实践经验——通过“本体模型”构建坚实的解决方案。该方法的核心在于实现了节点路径的统一、路径约束的计算，从而确保了流程模型在精确性与灵活性之间取得完美平衡。面对企业在合规性、全球化运营和模型统一定义方面的复杂需求，凡得科技创新性地提出了构建本体分层模型。这一高阶架构允许企业在不同层级上定义和管理业务规则：战略层：定义统一的合规性框架和核心业务原则。运营层：根据不同地区或事业部的特点，配置特定的业务流程变体和规则。执行层：在具体业务场景中，实现对隐性规则的捕获和动态约束。这种分层结构，如同一个既稳固又灵活的魔方，既保证了企业核心流程的统一管控，又赋予了各业务单元适应本地化需求的弹性，它从根本上解决了数据维度失真和规则失效的难题，为企业构建了一个可信、可靠、可扩展的流程管理基座。 展望：从规则到智能，构建企业数字化核心资产最后，海广跃先生提出，未来的智能流程管理必须从规则出发，深度融合数据与流程，以此构建起企业最宝贵的数字化核心资产，其核心是构建一系列强大的企业智能体，它们将彻底改变企业运营的方式。海广跃先生介绍了凡得科技在此方向上的前沿探索：流程作战地图洞察：将全局流程可视化，如同一张实时动态的军事地图，让管理者一眼洞察瓶颈、风险与机遇，实现战略层面的精准决策。规划智能体：基于本体定义的规则和OCPM挖掘的真实路径，该智能体能够自主进行流程仿真与优化，推演不同策略下的结果，提供最优的资源规划和路径规划建议。流程分析智能体：它不再满足于简单的“是什么”分析，而是深入探究“为什么”，利用本体丰富的语义关联能力，智能诊断流程异常的根本原因，并给出改进建议。流程协作智能体：在多智能体系统理论的支撑下该智能体能够理解并协调不同部门、不同角色之间的流程交互，打破信息孤岛，实现流程的无缝协作与自动化流转。所有这些智能体的背后，都共享着同一个“灵魂”——那便是凡得科技精心打造的本体与数据的底层定义。通过这个统一的知识图谱，各个智能体得以高效沟通、协同工作。 结语：此次亮相第十五届业务过程管理大会，既是凡得科技技术实力的一次集中展示，也是公司践行行业责任、分享前瞻思想的重要契机。从破解数据真实性与场景复杂性两大难题，到以OCPM与本体模型的深度融合作为解决方案，再到最终迈向由众多智能体协同运作的企业数字化未来——这条路径清晰、坚实且充满想象空间。流程挖掘与AI的双剑合璧，正以前所未有的力量，重塑企业的运营基因。凡得科技相信，在本体模型的坚实基石之上，一个更加智能、高效、自适应的企业运营新时代，正向我们大步走来。
2025-11-18
再添荣誉！凡得科技获信通院 “铸基计划” 权威认证，运营商数字化转型实践成标杆
近日，由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）承办的 2025 数字生态发展大会暨 “铸基计划” 年中会议在北京圆满落幕。作为流程智能领域的领军企业，北京凡得科技有限公司（以下简称 “凡得科技”）凭借在技术创新、场景落地与行业赋能方面的卓越表现，获得国家级权威机构认证，彰显了其在推动企业数字化转型进程中的核心实力与标杆地位。打造运营商标杆案例，摘得优秀案例殊荣在本次大会的重要成果发布环节，凡得科技与中国联合网络通信有限公司北京市分公司（以下简称“北京联通”）深度合作的 “基于流程智能的服务工单全流程透明化智慧运营” 案例，成功入选中国信通院 2025 上半年度《高质量数字化转型典型案例》。这一荣誉的背后，是双方对运营商数字化转型痛点的精准洞察与高效解决。当前，运营商正加速向“智能化、数据化” 深度转型，北京联通依据集团 “科技强企、数智强企” 战略及人工智能行动方案，亟需破解服务工单管理中的 “关键指标看不见、处理流程不透明、痛点堵点找不到” 三大核心难题。凡得科技凭借在流程智能领域的深厚技术积累，与北京联通携手构建了以 “场景、工具、平台、数据、流程” 五要素为核心的协同生态。双方联合打造的服务工单智慧运营系统，通过流程挖掘引擎与AI 能力的创新融合，实现了四大关键突破：一是关键指标透明化，全公司及各支撑部门运营数据一屏可视，客感三率、综合评价等核心指标可穿透至二级部门，满足多维度用数需求；二是超时与升级环节可视化，精准定位工单超时、升级的根源，助力快速优化；三是单张工单流程透明化，从处理环节、流经部门、耗时等维度强化管控；四是引入 AI 智能算力，通过 KNN 分类模型与 K-means 聚类模型，将工单分类准确率从 80% 提升至 95%，实现全自动智能分类。该案例的落地，为北京联通带来了显著的运营效能提升：TCSI 服务质量定比提升 1.8PP 跃居行业第一，投诉率同比压降 35.8PP，申诉率实现同城最优，成为通信行业流程智能赋能服务运营的典范，也为其他行业复杂流程管控提供了可借鉴的实践经验。PROCESSX双线入围，技术实力再获认可除联合案例获奖外，凡得科技PROCESS X流程智能平台同样表现亮眼，凭借在人工智能、数据要素与应用、数据分析领域的突出能力，成功入选中国信通院 2025 上半年度《高质量数字化转型产品及服务全景图》，并正式入驻 “铸基计划” 官网应用商店。这意味着凡得科技的产品能力得到了国家级平台的背书，将为更多企业在数字化转型过程中提供清晰的产品选型参考，助力行业整体数字化水平提升。▲凡得科技入驻 “铸基计划” 全景图（部分截取） 与此同时，PROCESS X 流程智能平台在通信行业的深度应用成果，还入选了中国信通院《高质量数字化转型技术解决方案集》。该解决方案集聚焦运营商数字化转型的技术痛点与需求，凡得科技的入选，充分证明了其技术方案在运营商中的适配性、创新性与实用性。依托 PROCESS X 流程智能平台，凡得科技可帮助运营商打通数据孤岛，释放数据要素价值，让工单服务流程管理从传统的 “被动推测” 转向 “数据智能驱动”，为运营商应对 “十五五” 规划下的数字化新要求奠定了坚实的技术基础。▲凡得科技《全景图》及《方案集》证书此次获奖，是对凡得科技技术实力与行业贡献的高度肯定。未来，凡得科技将以此为契机，深化与各行业伙伴的合作，共同探索数字化转型的新路径、新模式，为推动我国数字经济高质量发展注入更多 “流程智能” 力量。
2025-09-23