摘要：流程管理作为一种企业广泛应用的管理方法，随着企业管理理论与实践的不断发展变化，其内涵外延也在与时俱进不断充实完善。特别是在当前人工智能与企业生产经营管理加速融合的背景下，通过梳理识别AI与人协同模式的演化规律，可以推动流程管理沿着“AI辅助”到“AI增强”再到“AI生成”的路径不断深化，不断提升流程的敏捷性、韧性与创新高度，最终帮助企业在AI时代赢得流程管理的核心竞争力。

关键字：流程管理；协同；AI辅助；AI增强；AI生成

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的的系统化方法。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。当前，在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的深度重塑组织流程，如何推动AI与人的高效协同成为赋能流程管理的关键。通过梳理总结现行主流的三种AI模式（即ChatBot、AI Bot、AI Agent），系统分析其能力层级、决策自主性、交互复杂度、典型应用场景，可以提炼形成从“AI辅助”到“AI增强”再到“AI生成”的流程管理阶跃式进化路径，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。

一、以ChatBot为载体的“AI辅助”式流程管理

这一模式是AI赋能流程管理的初级阶段，AI与人的协同主要遵循“人类主导、AI辅助”的基本范式，协同的核心是“效率补充”。

这一模式下，AI扮演着高效精准的“私人助理”角色，其价值在于显著提升基础流程的执行效率与响应速度，并充当流程信息枢纽，将人类从大量重复性、规则明确的任务中解放出来，专注于需要更高阶认知能力、创造力和情感智能的领域。AI赋能流程管理的主要方式为前端服务接口和流程导航助手。在前端服务接口方面，一是基础咨询的全天候响应，即AI客服机器人实现7×24小时无间断服务，即时响应员工或客户关于HR政策、订单状态、产品信息等高频、标准化的查询，显著释放人工客服压力；二是数据驱动的标准化回复，即通过深度集成ERP、CRM等业务系统，AI自动提取关键数据，生成准确一致的标准化回复，确保信息传递的准确性和时效性；三是知识库的持续优化，即智能分析海量对话记录，精准识别并归类重复性问题，为知识库的迭代更新提供数据洞察，推动自助服务率的提升。在流程导航助手方面，一是结构化流程的交互式引导，即在新员工入职、费用报销、IT服务申请等多步骤流程中，AI通过清晰的对话引导用户逐步完成信息填写、材料提交等操作，降低流程复杂度，提升用户完成率；二是合规性的实时验证，即在用户输入关键信息时，AI进行即时格式校验与基础规则核查，在源头拦截明显错误，减少后续人工审核负担。

这一模式下，人类设计并执行绝大部分流程，并在工作中对AI进行大量预训练，比如标注数据、设定规则等，在流程管理中的角色是知识工程师、异常处理者和体验优化师。作为知识工程师，一是设计对话逻辑与管理意图识别模型，通过复杂的对话逻辑树、槽位填充机制以及自然语言理解，确保AI能准确捕捉用户意图并提供有效响应；二是持续维护和更新高度专业化的行业术语库、规则库和映射关系，保证AI服务的专业性和准确性。作为异常处理者，一是接管转交的复杂咨询，也就是说，当咨询涉及法律条款解读、个性化深度服务需求、跨系统复杂问题或情感冲突时，AI无缝转交给人类专家处理，发挥人类在复杂沟通、同理心与深度问题解决上的优势；二是负责审核AI自动生成的流程指引文档、知识库条目更新等内容，确保其符合法律法规、公司政策与实际业务场景，规避合规与操作风险。作为体验优化师，一是进行情感洞察与体验优化，通过分析对话中的情感倾向（如识别用户的挫败、疑惑或满意信号），定位服务流程中的痛点，驱动流程设计和交互体验的改进；二是开展AI人格化设计，即根据不同行业属性和品牌调性，设计AI的交互风格、话术和“人格特征”，塑造有温度的交互，提升用户接受度和满意度。

二、以AI Bot为载体的“AI增强”式流程管理

这一模式是AI赋能流程管理的中级阶段，AI与人的协同主要遵循“人机协作、相互增强”的基本范式，协同的核心是“能力增强”。 

这一模式下，AI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，其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。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，根据实时情境动态调整后续步骤，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。

这一模式下，人类负责制定流程框架、价值目标和处理部分核心环节，同时进一步推动AI训练、学习，在流程管理中的角色是战略指挥官、伦理监督员和创新引导者。作为战略指挥官，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。作为伦理监督员，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）。作为创新引导者，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。

三、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”。

这一模式下，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。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，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；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，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；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。

这一模式下，人类聚焦高阶任务，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，在流程管理中的角色是流程架构师、异常仲裁者和效能分析师。作为流程架构师，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。作为异常仲裁者，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。作为效能分析师，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。

四、结语

综上可见，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。

企业的终极目标、存在的意义以及为社会创造的价值，最终由人类定义。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，方能在智能时代赢得流程管理的核心竞争力。