前言

在当前的数字化转型浪潮中，人工智能（AI）技术被寄予厚望，然而许多企业在AI落地过程中却面临着"拿着锤子看什么都像钉子"的困境。对于AI技术而言，这种盲目应用的倾向尤为明显。

事实上，AI并非万能的银弹。在复杂的企业信息化和数字化领域中，没有包打天下的解决方案。因此，企业需要建立一套科学的方法论，来识别和评估适合AI落地的应用场景，确保AI投资的有效性和可持续性。

本文将聚焦AI应用场景的核心特质与应用机制，希望可以帮您快速寻找AI应用场景，为后续的评估打下基础。

一、 传统软件与AI的本质区别

在深入探讨AI应用场景之前，我们首先需要理解传统软件与AI技术的根本差异。这种理解对于准确识别AI适用场景具有决定性意义。

传统的软件源于19世纪的机械驱动自动化控制系统，本质上是基于预设的确定性规则运行的机械。软件虽然可以通过这些规则实现一定程度上的智能化功能，但这些规则由开发人员预先设定，具有明确、固定和清晰的特征。例如在库存管理系统中，我们会设置"当库存低于安全库存量时自动触发补货"这样的条件来判断是否发出补货提醒。这类规则通常可以使用条件语句、循环控制、数学计算等逻辑结构的组合来实现，最终达到“能够根据给定的输入信息产生确定的输出结果”的效果。当系统出现问题时，通常意味着需求调研不充分或业务逻辑理解有偏差，我们通过修正代码逻辑即可解决。这种确定性规则的优势在于其可预测性和可靠性，已经被企业用户广泛接受。

然而，现实的业务环境中依然存在大量无法用确定性规则描述的复杂场景，让传统的软件能力显得捉襟见肘。这种不确定性主要来源于两个方面：一是我们完全不知道如何制定规则，二是虽然知道规则存在，但制定成本过高或技术上难以实现。在AI技术出现之前，面对这类问题的我们通常会采用两种应对策略：要么完全依赖人工处理，要么在软件中提供复杂的操作界面，虽然功能可用但用户体验较差。

以语音控制技术为例，在没有AI技术之前，涉及到语音控制的功能几乎无法实现。比如我们现在习以为常的车载语音助手，当用户在行驶过程中按下语音按键说"打电话给某某某"时，系统需要处理多层不确定性：首先是环境噪音的干扰，汽车行驶过程中的各种机械噪音会影响语音识别的准确性；其次是方言和口音的差异，不同地区用户的发音习惯存在显著差别；最后是表达方式的多样性，同一个意图可能有多种不同的表达方式，系统需要理解这些不同表达方式背后的相同意图。这些基本上都可归类于规则制定成本过高的“不确定规则”场景，无法通过传统的编程方式来覆盖。在AI技术出现后，我们借助这项新技术来识别和归纳其中的规则，自主完成从语音到指令的转换过程，最终实现了语音控制的成功落地。从语音控制到图像识别再到人机互动，正是AI技术相对于传统编程方式的独特优势，为我们扫清了应对“不确定规则”的技术障碍，带来了更多场景的可能性。

二、AI在企业管理系统中的三层应用架构

聚焦到企业管理场景，找到企业管理中的“不确定规则”，就能定位到AI在企业落地的应用场景。为此，我们需要回到承载着企业业务场景的管理软件本身。企业管理软件为承载企业的业务操作而生，本质上是通过记录企业业务数据，经过处理后形成能够支撑业务决策的数据分析结果，从而实现自身的价值。站在数据的视角，企业管理软件通常可以分为三层架构：

1. 数据录入层：将业务操作转换为数字化的信息，将其存入企业软件软件中。
2. 数据处理层：对业务操作的数字化“镜像”进行加工处理，包括对数据本身的处理，以及建立数据与数据的关联，如建立订单与客户、订单与发货单、订单与会计凭证的关系等。
3. 决策支撑层：以数据报表或其他形式，直观地向决策者展示业务操作的影响，甚至对未来即将发生的业务进行预测。

基于企业管理软件的经典三层架构，AI技术可以在数据录入层、数据处理层和决策支持层发挥不同的作用，每一层都有其特定的应用场景和价值体现。

1. 数据录入层的智能化改造

传统模式下，数据录入层要求用户自行完成业务操作的“数字化转换”，用企业管理软件可以接受的形式，输入格式化、结构化的标准数据。例如，用户在预设的表单中填写规范的信息，或者通过Excel等工具导入标准格式的数据文件。这种模式的局限性在于其对输入格式的严格要求，任何偏离标准格式的数据都无法被系统正确处理。

然而，现实中有很多场景下，用户无法快速完成这一转换工作。尤其是将企业外部的人员，比如供应商甚至客户引入数字化进程中，这一问题因为缺少必要的培训而愈发明显。此时，AI技术就可以登场了。在这一层中，AI可以是将模糊的、非结构化的输入转换为标准化、结构化的数据。最典型的应用是增强型OCR技术在财务报销场景中的应用。传统的报销流程中，员工需要手动录入发票信息，财务人员需要逐一核对商品编码、发票抬头、金额等关键信息。引入AI技术后，系统可以自动识别和提取发票图片中的关键信息，并进行自动比对验证。

相对于传统管理软件的表单，直接传入一张发票的照片意味着系统将面对大量不确定性因素，包括：发票的字体样式可能各不相同，文字在图片中的位置可能存在偏差，图片质量可能因为拍摄环境而出现模糊或变形等等。而AI技术可以通过计算机视觉算法与专门为发票场景训练的小模型，有效处理这些变化，实现准确的信息提取。

更具挑战性的数据录入层应用场景，是生产线上基于视觉的精细化、快速质量检测。比如在喷漆工艺的质量控制中，传统方式依赖人工目视检查来发现油漆表面的缺陷，如漏喷、沙眼、流挂等问题。然而，人工检查存在主观性强、一致性差、效率低等问题，而且某些微小缺陷可能超出人眼的识别能力。AI视觉检测系统则可以通过多角度拍摄工件表面，利用深度学习算法识别各类缺陷。在实施层面，开发者需要针对每种缺陷类型收集和标准不少于1000张样本图片，采用TensorFlow等主流框架进行模型训练，然后在管理软件或AI智能体中直接TensorFlow Serving的API，传入采集的图片或视频抽帧，接受AI检测到缺陷信息，即缺陷类型、区域等，触发后续的故障响应流程。

2. 数据处理层的关联发现

数据录入系统后，管理软件还需要将其与现有的数据建立关联才能发挥出作用。管理信息系统中讲到的自动生单和单据勾稽讲的就是这个环节的核心。课件，数据处理层的重心是建立数据间的关联关系，比如ERP系统中的将订单、发货单、发票等不同单据通过商品编码、客户信息等关键字段建立关联。这些关联关系通常是预先设计好的，基于明确的业务规则。

但部分场景下，这些关联关系并不能用清晰的规则来描述，而是隐含在一系列的信息中。比如设备故障的发生，与之前数天的设备温度、加工记录等数据存在较强的关系；学生进出宿舍的时间、以及在食堂刷卡吃饭的时间与抑郁症风险也存在一定的关系。面对这些隐含的关联关系，AI技术大有可为。最直观的应用是语义搜索技术在知识管理中的应用。传统的全文检索基于关键词匹配，用户查询"猫猫好可爱"只能匹配包含"猫猫"和"可爱"这些确切词汇的文档。而语义搜索能够理解"猫猫"和"喵喵"、“小猫"等词汇的语义关联，即使用户输入"喵喵怎么样”，系统也能检索出所有关于猫咪的相关内容。

这种语义理解能力的实现依赖于AI对语言和文字关系的深度学习。有了AI，系统不仅能处理同义词和近义词的识别，还可以理解上下文语境、处理模糊表达和非结构化语言。在企业知识库的实际应用中，这种技术能够显著提升员工获取相关信息的效率，帮助他们快速找到解决问题所需的资料和经验。

除了对自然语言的理解，AI还能发现更多数据的关联关系。比如，设备预测性维护是AI的另一个重要应用领域。传统的设备维护依赖定期保养和故障后维修，缺乏对设备健康状态的预判能力。AI技术通过分析设备运行过程中的多维数据，如振动幅度、温度、压力等参数，自动发现这些参数与设备故障之间的关联规律。例如，系统可能发现当设备振动幅度大于某个阈值且持续时间超过两小时，同时温度高于特定数值时，设备在24小时内出现故障的概率显著增加。这种多维度的关联分析超出了人工制定规则的能力范围，因为现实中影响设备健康的因素可能多达数十个，它们之间的复杂交互关系只有通过AI的机器学习算法才能有效识别。

3. 决策支持层的智能化升级

管理软件是为企业运营服务的，肯定不能少了对领导层的决策支持作用。传统模式下，管理软件主要通过报表和图表（包括红绿灯状态指示）来呈现信息。用户需要在复杂的查询界面中设置各种筛选条件，然后对生成的数据进行人工分析。这种模式的问题在于对用户的专业能力要求较高，而且数据分析的效率相对较低。

在大多数企业管理者看来，AI技术在决策支持层的核心应用是智能问数，即通过自然语言查询的方式获取数据分析结果。用户可以像与助理对话一样询问系统：“这个月哪个销售人员表现最好？”，系统就能自动理解查询意图，确定评价标准（可能包括销售额、客户满意度、新客户开发等多个维度），执行相应的数据查询和计算，最后以自然语言的形式返回分析结果。这个过程的复杂性在于系统需要处理自然语言的模糊性和多义性。"表现好"可能有多种理解方式，系统需要根据企业的具体情况和历史查询模式来推断用户的真实意图。同时，系统还需要具备一定的业务理解能力，知道哪些指标对于评价销售人员是有意义的。

除了服务于管理层，一线人员的决策支持也不容忽视，随着扁平化管理风格的普及，制造业企业对生产现场的管理做的更加精细。在工业生产环境中，工人需要通过语音与生产管理系统进行交互，比如"A生产线给我报个安灯"这样的指令。这个看似简单的需求实际上涉及多层次的不确定性处理。首先是语音识别层面的挑战：工业环境中的机器噪音会干扰语音识别的准确性；工人可能带有不同的方言口音；表达方式存在口语化特征，与标准的书面语存在差异。更大的挑战来自于语义理解层面。工人说的"报安灯"在标准的系统术语中应该称为"创建安灯事件"，系统需要理解这种描述方式的俗语化差别。同时，“安灯"这个词可能被说成"按灯”，系统需要具备同音词和近音词的识别能力。语言结构的非标准化也是一个重要挑战。不同地区的工人在语法结构上可能存在差异，比如在某些方言中，宾语可能出现在主谓语之前。系统需要能够处理这种非结构化的语言表达，准确提取出核心的操作指令和参数信息。为了解决这些不确定性，企业可以部署专门针对工业环境优化的语音识别系统，如科大讯飞的工业版语音输入法；在此基础上，开发自然语言处理模块来处理语义理解和意图识别的问题，实现报故障、查库存等业务场景的智能化，进一步提升生产一线的数字化水平。

三、场景适用性的关键判断

通过以上分析可以看出，AI技术并不是对传统管理软件的替代。对于那些已经能够通过传统管理软件良好解决的问题，引入AI技术往往得不偿失。AI技术通常具有更高的成本、更慢的响应速度，以及结果准确性的不确定性。因此，AI不应该成为企业信息化的首选方案，而应该作为传统方案无法解决问题时的有效补充。

理想的AI应用场景通常具备以下特征：

• 传统编程方式难以实现或实现成本过高。
• 存在明显的业务价值和效率提升空间。
• 用户能够接受AI技术的固有特性（如响应时间、准确性等）。

企业在制定AI落地策略时，需要系统性地评估现有的业务需求，识别出那些真正适合AI技术的场景，避免盲目跟风和无效投资。只有在合适的场景中应用合适的技术，才能真正发挥AI技术的价值，推动企业数字化转型的成功。

扩展链接

低代码如何敏捷构建企业级AI应用？