摘要：尽管AI在流程执行、数据分析、模式识别和自动化方面展现出惊人能力，但流程管理中AI与人协同的目的并非是“AI替代人”，而是沿着“AI辅助”到“AI增强”再到“AI生成”的路径不断深化，通过人机协同提升流程的敏捷性、韧性与创新高度，最终达到“人类智慧（HI）+ 人工智能（AI）”的理想状态。

关键字：流程管理；AI替代；AI辅助；AI增强；人机共生

流程管理是上世纪90年代以来最为广泛应用的管理方法之一，其本质是工作流技术和企业管理理念的融合，是一种以规范化构造端到端卓越业务流程为中心，以持续提高组织业务绩效为目地的系统化方法。从全球范围来看，世界500强企业几乎都实施了流程管理，并通过管理实践不断丰富完善了流程管理的工具方法和手段。AI是高效实现这些目标的工具，但无法替代人类对“为什么”的思考和回答，人类聚焦于企业战略、创新、伦理和文化引领，AI则负责高效、精准、智能化地执行海量操作与优化。企业需要主动拥抱这一变革，重新设计岗位、培养新型技能（如AI管理、数据伦理、人机协作设计）、构建适应人机共生的组织架构与文化，对如何应用AI赋能流程管理、提升流程管理效能具有重要的现实意义。

以AI Bot为载体的“AI增强”式流程管理

这一模式是AI赋能流程管理中遵循“人机协作、相互增强”的基本范式，协同的核心是“能力增强”。人类负责制定流程框架、价值目标和处理部分核心环节，对AI的处理进行优化微调，同时进一步推动AI训练、学习，使AI更好适应工作任务，提高任务的执行效果。AI则从简单的问答交互迈向更深层次的流程参与，作为“增强型员工”深度嵌入流程，根据职责进行多任务模拟推演，承担更复杂的任务执行、动态决策甚至流程优化建议。

一、“AI增强”式流程管理中的AI

这一模式下，AI的价值在于实现人机能力的深度融合，不仅能智能化执行任务，更能进行一定程度的判断、优化和创新，成为人类能力的强大延伸，将人从繁重的执行和部分决策中抽身，专注于更具战略性和创造性的工作，并牢牢把握价值导向和伦理底线。AI赋能流程管理的主要方式为动态流程编排、认知型决策和自演进系统。

在动态流程编排方面，一是超越静态导航，进行适应性工作流管理，根据实时情境（如用户输入、系统状态、外部事件）动态调整后续步骤（如在突发疫情导致物流中断时，AI即时重构配送路线和工作流），确保业务连续性；二是开展多目标优化决策，在处理涉及多重约束条件的任务（如订单履约、生产排程、资源调度）时，综合平衡成本、时效、服务质量、碳排放等多种指标，生成更优的解决方案。

在认知型决策方面，一是处理非结构化信息，通过解析和理解电子邮件、报告、工单描述等文本中的模糊需求、隐含意图和关键信息，将其转化为结构化数据或明确的任务指令；二是生成创新解决方案，基于对历史数据、最佳实践和关联知识的学习，提出流程改进的创新性建议，甚至设计全新的跨部门协同流程方案供人类决策参考。

在自演进系统方面，一是通过强化学习等技术，帮助企业在生产运行中不断优化决策、精进策略（如排产算法能根据实际完工情况、设备故障数据持续学习，提升排产效率和准确性）；二是自主更新知识，通过自动监控、抓取、理解和整合行业最新法规、政策、技术标准等信息，更新其内部知识图谱，确保流程执行的合规性和前沿性。

二、“AI增强”式流程管理中的人

这一模式下，企业中的人的主要职责是流程的战略指引与价值守护，在流程管理中的核心角色是战略指挥官、伦理监督员和创新引导者。

在战略指挥官方面，一是设定流程的价值目标，明确AI进行多目标优化时的核心价值取向和权重分配（如在客户服务流程中，设定“首次解决率”与“客户满意度”的优先级别）；二是对重大流程变革进行决策，评估和批准涉及组织架构、资源投入的重大流程变革方案，确保其与公司整体战略一致。

在伦理监督员方面，一是持续监控AI在招聘筛选、信贷审批、供应链选择等关键流程决策中是否存在基于地域、性别、年龄等特征的隐性歧视风险，并及时干预，确保公平性；二是构建道德框架，负责制定AI开发和运行需遵循的伦理准则、数据隐私保护规范和数据使用边界（如明确规定哪些敏感数据不可用于AI模型训练）。

在创新引导者方面，一是实施跨领域的思维启发，将其他学科的思维模型、方法论（如生物进化论、复杂系统理论、设计思维）引入流程设计，激发AI潜能，启发AI探索更广阔的解决方案空间；二是设计探索性的实验方案，构建“沙盒”环境，推动AI在可控范围内测试具有潜在高收益但也伴随高风险的激进流程优化方案，平衡创新与风险。

以AI Agent为载体的“AI生成”式流程管理

这一模式是AI赋能流程管理的高级阶段，AI与人的协同主要遵循“人类掌舵、AI航行”的基本范式，协同的核心是“自主共生”。人类角色升华，聚焦高阶任务，专注于顶层战略思考、价值判断、愿景定义以及极少数关键例外流程的处理。AI作为高度自主的流程管理“神经系统”， 成为自主智能体，承担起绝大部分日常流程的设计、执行、监控和优化工作，实现端到端的自动化与智能化。

一、“AI生成”式流程管理中的AI

这一模式下，AI展现出强大的自主性和环境适应性，成为流程设计和执行的绝对主力，可实现自主闭环与智能运营，使得人类可以跃升至更高维度，负责构建AI运行的框架、处理AI无法解决的极端情况、进行战略思考和效能优化。AI赋能流程管理的主要方式为智能化流水线、智能审核中枢和预测性干预。

在智能化流水线方面，一是超越传统的RPA，结合AI技术（如OCR、NLP），高效、准确地处理大量规则明确但需一定认知能力的结构化任务（如复杂财务报表自动生成与核对、税务申报），实现RPA+AI的深度集成；二是作为“数字员工”，自主在不同业务系统间（如CRM、ERP、SCM、MES等）执行数据查询、录入、转换和同步任务，消除信息孤岛，确保数据一致性，实现跨系统无缝协同。

在智能审核中枢方面，一是在流程执行过程中，充当实时合规性防火墙，校验操作是否符合预设规则、法律法规和公司政策（如自动比对采购合同条款与供应商主数据、合规库）；二是运用高级分析方法（如异常检测算法）实时监控流程数据流（如供应链订单流、金融交易流），自动识别潜在欺诈、操作风险或异常波动模式，触发预警，成为主动型风险雷达。

在预测性干预方面，一是基于历史数据和预测模型，在关键阈值被突破前智能响应、主动触发干预动作（如当库存预测低于安全水平时，自动生成并提交采购订单；当设备传感器数据预示可能故障时，自动触发预防性维护工单）；二是基于流程挖掘技术，持续分析流程日志数据，自动识别瓶颈环节、效率低下节点、合规漏洞及优化机会，提出详细建议并自主实施优化。

二、“AI生成”式流程管理中的人

这一模式下，企业中的人仍在处理复杂道德困境、创造突破性流程范式、构建企业流程文化共识等方面具有不可替代的核心优势，在流程管理中的核心角色是流程架构师、异常仲裁者和效能分析师。

在流程架构师方面，一是定义并设计支撑AI自主运行的复杂业务规则、决策逻辑和阈值（如设定不同金额区间发票的自动审批规则、客户信用评级的动态调整策略）；二是构建流程的数字孪生模型，用于在虚拟环境中模拟、测试和验证新流程或重大变更的可行性、性能和潜在影响，降低实际运行风险。

在异常仲裁者方面，一是进行低置信度决策的终审，也就是当AI在处理高度模糊、复杂或信息不全的情况时（如难以分类的特殊类型发票、涉及多方权益的争议），如果其判断置信度低于预设阈值时，须由人类进行最终裁决；二是定期审查关键AI决策日志，确保其过程可追溯、符合审计要求，并为可能的质询提供解释。

在效能分析师方面，一是持续监控和量化流程效益（如计算节省的全职人力当量、错误率下降、周期时间缩短、成本节约等），提升流程价值，为流程迭代升级的投资决策提供依据；二是根据业务目标、风险偏好和实际运行效果，动态调整AI进行自动决策、触发预警或上报人类的阈值参数，在效率与风险之间寻求最佳平衡点。