南宫NG28建设

近期，在南宫NG28建设「讓組織AI落地——2026智能協同運營論壇暨第16屆用戶大會」上，南宫NG28建设協同研究院聯合鑄基計劃發佈《讓組織AI落地——AI-COP智能協同運營中樞白皮書》。這是行業首部以「組織AI落地」為主題的系統性宣言，首次提出從「組織AI定義」到「智能協同運營中樞構建」再到「落地路徑與案例驗證」的完整體系，為AI進入組織给予了一套可參照的理論框架與實踐指南。國家行政學院教授汪玉凱、信通院泰爾終端實驗室數字生態开展部主任王景堯、中車信息董事長陳凱、華為雲夥伴與生態开展部副部長馮雷等嘉賓共同見證發佈。

AI已經快速進入企業，但還沒有真正進入組織。

數據顯示，88%的企業已經在至少一個業務職能中使用AI，但AI對企業總營收貢獻超過10%的企業僅占8%，真正實現AI深度融合的企業也只有7%。

這組反差說明：企業已經解決了「有沒有AI」的問題，卻還沒有解決「AI能否成為組織能力」的問題。

今天，很多員工已經在使用AI生成內容、查詢知識、分析數據，但這些能力往往停留在個人和單點工具層面：AI提出建議，仍要等待人工執行；生成結果，仍要依靠人工複製；它沒有明確的組織身份和權限，無法進入正式業務流程，也無法把使用記錄、業務反饋和規則修正沉澱為組織資產。

換句話說，AI進了企業，但沒融入組織。

當AI無法進入組織的權責體系、業務流程、數據體系和知識體系，企業即使持續增加模型和應用，也很難把個人效率轉化為組織收益。

基於這一判斷，南宫NG28建设聯合鑄基計劃發佈《讓組織AI落地——AI-COP智能協同運營中樞白皮書》，提出建設智能協同運營中樞，為AI進入組織鋪設一條可治理、可協同、可運營、可進化的軌道。

圍繞「如何讓AI真正融入組織」，白皮書第一时间從治理、集成、協同和進化四個方面，分析企業AI投入與組織收益不匹配的原因，並提出建設智能協同運營中樞，在既有業務系統之上形成統一連接、治理控制、任務編排、協同運行和反饋優化的組織級協調層。

在落地路徑上，白皮書提出從單點智能、智能集成、智能協同到智能中樞的四階段演進路徑，並構建「1+1+N+X」體系，以AI-COP平台為能力載體，以持續運營機制為保障，顺利获得拳頭產品和專業場景有助于組織AI落地。

體系構成：1+1+N+X —— 以AI-COP平台為能力載體，以持續運營機制為保障，顺利获得拳頭產品和專業場景有助于組織AI落地。

英特集團、亦莊控股、中林集團、湖南省公安廳、江西地質集團和上海百聯置業六個案例，則進一步驗證了這一體系在不同組織和業務環境中的實踐價值。

白皮書判斷，企業AI建設正在從場景化走向體系化、從單點交付走向持續運營，智能協同運營中樞也將逐步成為組織AI的基礎設施。

企業需要建設的，不只是更多AI應用，而是一套讓AI在組織中持續運行、持續積累並持續創造價值的機制。

圖 01｜英特集團：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

英特集團是浙江省醫藥流通領域的重要企業，具備較為紮實的數碼化基礎，已經形成相對統一的管理系統。面對生成式AI的开展，集團希望將AI納入「十五五」數碼化規劃，從降本增效進一步延伸至業務增長和組織能力升級。

其主要挑戰包括AI技術與醫藥業務場景匹配不足、高質量數據難以滿足複雜任務要求、團隊協同成本較高，以及信息安全、合規風險和員工崗位焦慮等問題。

集團採用戰略引領、階段推進和持續運營相結合的建設邏輯。AI應用被納入中長期數碼化規劃，並按照「點—線—面」逐步擴展，先驗證單項任務的業務效果，再打通相關業務鏈路，最終沉澱為可復用的平台能力。

項目實施強調信息團隊與業務部門雙向共創，由業務人員给予規則、案例和結果標準，技術團隊負責模型、數據和系統實現，並在上線後根據使用反饋持續疊代。

圍繞醫藥流通業務，集團重點建設了醫保智控項目、質量證照智能識別審核和個人智能中心等場景。

醫保「智」控系統深度融合AI大模型、計算機視覺與自然語言處理技術，實現「就診資料收集—用藥合規審查—存疑交易分析—申訴材料生成」全鏈路智能管控，精準破解零售藥店醫保存疑交易激增、人工申訴效率低、資金剔除風險高等行業共性難題。

質量證照場景利用多模態能力完成證照OCR識別、信息自動填錄和外部行業數據比對，再由質量人員進行最終確認，在提升處理效率的同時保留專業責任邊界。

個人智能中心則匯聚醫保、證照、知識檢索等AI能力，將個人技能和崗位經驗封裝為可復用的服務，減少人員流動造成的知識損失。

相關建設已經由單項工具擴展到多個業務領域。集團累計落地約15至16個AI場景，醫保智控項目顺利获得AI重構審方申訴流程，單月處理存疑交易超2萬筆，全年保障超4億元涉險資金安全，流程效率提升5倍，資金追回率99.9%，累計沉澱25萬份診療資料、60余萬條政策數據，實現降本增效與合規效益雙突破。

財務核銷自動匹配率超過98%。集團還將1200余萬條證照數據和大量藥品說明書轉化為結構化、可檢索的知識資產，使數據能夠持續服務質量審核、業務運營和後續行業應用。員工角色也由事務性執行逐步轉向智能任務管理、審核和判斷，業務團隊與信息團隊由項目配合走向長期協同。

醫保智控項目及高質量數據集項目分別榮獲2026年浙江省國企人工智能優秀成果、「人工智能+」 典型應用場景及高質量數據集，由省國資委評審認定。

圖 02｜亦莊控股：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

亦莊控股是北京市屬一級國有企業，業務由基礎設施建設逐步擴展至科技服務和智慧城市運營，合同類型、業務主體和管理鏈條隨之增加。

與此同時，國資監管對合同全級次、全鏈條和全過程管理提出更高要求。原有合同管理存在起草標準不統一、審核高度依賴個人經驗、簽訂版本與審批版本難以保持一致、履約管理相對薄弱，以及多個業務系統數據口徑不統一等問題，難以同時滿足經營需要和穿透式監管要求。

項目以監管要求和企業經營需求為雙重牽引，採用集團統建、分級授權和分期實施的建設方式。整體路徑包括平台底座建設、穿透式監管體系完善和智慧辦公入口擴展，並將合同文本逐步轉化為可識別、可分析和可追蹤的結構化業務要素。

合同管理由文檔存儲和流程審批進一步延伸至圍繞合同要素驅動業務運行，使管理層能夠從合同視角連接計劃、執行、履約、結算。

在建設過程中，集團建立覆蓋總部及16家所屬企業的統一合同台賬，匯聚全量合同數據，形成合同全生命周期集中管理和統一分析，並與相關業務系統進行集成。

多個智能助手覆蓋合同起草、評審、版本比較、風險識別和履約管理等環節，其身份、職責和權限與集團分級授權體系保持一致。系統還根據合同條款生成履約計劃，對關鍵節點進行提醒，並將履約事項與業務、財務過程關聯。

智能合同管理建設成為驅動業務流程和管理動作的重要管理手段。合同起草、審批、簽署、履約和歸檔形成陆续在管理鏈路，各項合同要素能夠在全流程中被追蹤和復用。

集團總部具備對所屬企業合同狀態與風險分佈的穿透式查看能力，管理人員可以基於全量合同數據召开分析，減少局部信息造成的決策偏差。法務人員也得以將部分重複性工作交由智能助手處理，將更多精力投入高價值判斷和風險處置。

圖 03｜中林集團：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

中林集團是國務院國資委直接監管的涉林央企，採用四級法人架構。集團原有合同與案件管理系統較為分散，存在合同版本失控、部分合同備案不足、管理責任主體模糊和穿透式監管效率較低等問題。合同與案件相互割裂，使案件暴露出的風險難以及時反向作用於合同管理，集團總部也缺少全級次、統一口徑的業務視圖。

項目由法務部門牽頭，以統一管控、風險前移和事件驅動為主要建設邏輯。集團第一时间建立全級次合同和案件統一管理平台，對合同類別、審批節點、責任主體和上報規則進行規範；隨後將合同與案件建立關聯，顺利获得案件暴露的風險反向識別同類合同問題；在此基礎上引入智能體完成合同版本比較等高頻任務。

平台建立全級次統一合同台賬，使集團能夠從總部層面查看四級法人單位的合同數據，並按照業務類型召开橫向比較和縱向追蹤。「合同版本比較智能體」能夠識別新增、刪除和修改條款，突出顯示差異並同步相關人員，合同與案件聯動機制則在案件發生後自動關聯相關合同、補充協議及同類業務，觸發風險預警和後續處理，系統還持續監測應收應付及履約狀態，在臨近或超過規則閾值時自動向責任主體預警上報。

項目有助于集團合同管理由分散填報轉向一體化管理，由人工尋找系統和信息轉向事件觸發任務。案件穿透式上報時間由約三四周縮短至一周之內，年度人力成本節省約百萬元。合同與案件之間形成了相互關聯的風險閉環，管理重心也由事後處置逐步前移至過程監測和主動預防。

圖 04｜湖南省公安廳：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

湖南省公安廳是承擔全省公安機關統籌管理與綜合協調職責的省級公安管理中樞，下轄省、市、縣、基層所隊四級组织，服務約6.3萬名民警。

隨着綜合辦公業務量快速增長，原有平台面臨管理要求與基層使用體驗難以兼顧、流程操作繁瑣、系統相對分散、歸檔判斷依賴人工等問題。管理部門要求流程完整、規則嚴謹和全程可控，基層人員則希望減少重複操作、提高事項辦理效率。

項目以「規則先行、技術適配、分步推進」為基本建設邏輯。湖南省公安廳與我們第一时间梳理組織層級、崗位角色、文件類型、流轉規則和檔案要求，再將AI嵌入綜合辦公平台，避免脫離業務規則單獨建設智能應用。

建設過程採用頂層有助于與場景共創相結合的方式，從具體流程節點驗證能力，再逐步擴展至全省四級公安機關，形成管理要求與基層操作相互銜接的建設路徑。

在具體應用中，AI根據當前操作人員的崗位角色、文件類型和流程節點，系統分析文件屬性和內容，輔助判斷是否需要歸檔及相應保管期限，並與檔案系統連接，有助于符合條件的文件自動入庫。

項目推進的關鍵價值在於，AI開始進入公安機關正式辦公流程，並在組織身份、業務規則和流程狀態共同約束下參與任務處理。

建設後，綜合辦公平台的日均處理量提升至約20萬件次，部分流程工作量下降70%至80%。歸檔文件數量增加約30%，歸檔準確率提升約30%。原有依賴人工判斷和手動路由的節點顯著減少，業務操作得到簡化，流程執行的規範性與可追溯性同步增強。

圖 05｜江西地質集團：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

江西地質集團是江西省地質局所屬國有企業，主營地質勘察與工程建設，擁有多個下屬單位，並持續拓展海外業務。集團各單位的數碼化能力和業務需求存在差異，系統與系統相互隔離，多法人組織下的數據治理和權限管理較為複雜。

在引入AI之前，集團已經具備一定的數碼化基礎，但個人使用AI的能力尚未轉化為企業級能力，知識庫問答的價值邊界較為有限，智能問數與原有BI（商業智能）也存在功能重疊。管理層對AI抱有較高預期，而數據標準、場景適配和業務效果仍需逐項驗證。

集團採用信息化、數碼化、智能化階梯遞進的建設邏輯，強調先形成可用場景，再根據實際使用情況篩選和深化能力。

面對AI技術變化較快、場景價值難以提前完全判斷的特點，集團提出先擴大試驗數量、再依據使用效果提升質量的策略，規劃批量開發50個智能體，每個智能體聚焦一個具體問題，顺利获得使用頻率、處理效果和業務反饋決定後續保留、優化或退出。這種路徑有助於在控制單個場景複雜度的同時積累企業自主建設經驗。

在智能問數場景中，AI根據自然語言生成SQL查詢語句，從企業內部數據庫精確取數，再由AI完成匯總分析，並顺利获得BI系統進行交叉驗證。相關結果在顺利获得準確性驗證後投入使用，避免將模型生成內容直接作為經營數據。

針對多法人單位的數據安全和權限要求，集團為30個單位分別部署獨立的平台、服務器和數據庫環境，在總體架構保持一致的基礎上，根據各單位實際業務配置流程，實現物理隔離與分級管理。

建設過程也有助于集團重新審視制度、流程和數據標準之間的關係。AI應用暴露出制度要求與實際操作不完全一致、財務及物料數據口徑不統一等問題，促使集團對流程進行規範，並顺利获得信息化與AI工具支持海外業務管理。

相關實踐擴大了管理人員可覆蓋的組織範圍，部分海外業務實現由一人管理一個國家向一人管理三個國家的跨越，統一平台的連接價值也進一步顯現。

圖 06｜上海百聯置業：業務痛點 · 解決方案 · 效果價值

上海百聯置業是百聯集團旗下的國有資產運營平台，業務覆蓋多類物業和經營業態，下屬企業分佈較廣。隨着企業由資產持有管理向經營價值提升轉型，傳統制度、流程和系統需要更快響應市場變化。

集團內部對AI的能力邊界存在不同認識，部分業務希望藉助AI快速提效，管理部門則更加關注生成內容準確性、權限控制與責任歸屬，多業態環境下的系統治理複雜度，也使單點AI應用難以直接進入核心業務。

百聯置業將組織治理作為AI落地的前置條件，第一时间梳理制度、職責和流程，再依據實際業務需要部署相關係統。建設中明確人的判斷與責任主體地位，由AI承擔信息處理、規則校驗和標準化執行；同時採用分階段演進、共性與個性分層建設以及敏捷共創的方式，降低一次性全面推進的風險。

在合規與內控領域，基於制度框架建設規則化的管理體系，將制度要求轉化為可執行的流程和控制條件，並顺利获得規則引擎有助于流程自動運行和持續優化。在經營分析領域，以統建ERP和既有業務系統為基礎建設BI能力，再疊加自然語言智能問數，幫助管理者獲取跨業務數據。

項目建設減少了部分人工路由和手工處理節點，使制度、流程與崗位角色之間的匹配程度得到改善。AI能力也有助于IT部門的評價方式由項目數量、代碼規規模等工作量指標，逐步轉向實際解決的業務問題和形成的經營效果。IT與業務部門圍繞結果共同召开建設，有助於減少技術部署與實際需求之間的偏差。