创见者Webinar：AI落地如何做到“更少扯皮、更清责任”的组织体验

AI落地，尤其是与ERP系统融合，其价值早已超越技术演示，核心挑战在于如何转化为清晰的组织责任与顺畅的协同体验。太多项目卡在“扯皮”环节：数据不准怪IT，预测失灵怪销售，生产异常怪采购，最终AI模型成了“背锅侠”，责任无法闭环，价值无从谈起。在**创见者Webinar**的多次交流中，我们发现，问题的根源往往不在于算法本身，而在于落地前的组织准备与流程重构。

从生产视角看，一个典型痛点是“齐套欠料预警”。传统模式下，物料是否齐备、何时到位，依赖采购员手动跟踪与汇报，生产计划员拿到的是滞后且可能失真的信息。计划排下去了，生产线准备开工，才发现关键物料未到，于是紧急会议、多方协调、责任推诿接踵而至。AI预测物料到货时间本可解决此问题，但若采购订单数据、供应商历史交付数据、质检入库流程数据本身不准、不通、不及时，AI输出的预测结果就缺乏公信力，生产不敢信，采购不认账，陷入“预测归预测，扯皮归扯皮”的僵局。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，通过固化供应商送货、到货质检、入库的全流程在线化，确保了数据源头的真实与及时，为AI物料到货预测模型提供了可信的数据基础。在最近一期**创见者Webinar**中，一位电子制造企业的生产总监就分享道，他们利用**金蝶云·星空**的智能预警平台，将齐套检查从“事后救火”变为“事前预警”，系统自动推送风险至采购、计划、生产三方负责人，责任界面一目了然，会议时间减少了70%。

从销售视角看，“订单交付承诺（ATP）”是另一个扯皮高发区。销售为了抢单，往往基于经验或乐观估计承诺交期，但实际产能、物料状况、在制订单负荷都是动态变化的。一旦承诺无法兑现，客户投诉，内部就开始追究：是销售乱承诺？还是生产排产不力？或是采购拖期？AI驱动的智能ATP（可承诺量）计算，需要实时整合库存、在途、在制、产能等多维数据，给出科学承诺。但这要求企业有统一的订单中心、实时更新的生产进度、以及准确的产能模型。许多企业上AI项目时，这些基础数据治理工作并未同步完成，导致ATP计算模型“巧妇难为无米之炊”，输出结果业务部门不敢用，责任依然模糊。**金蝶云·星空**的销售云与制造云深度集成，构建了从商机、合同到订单交付的全流程闭环。其高级计划排程（APS）模块能提供基于有限产能的精确ATP模拟，并将承诺依据（如占用哪条产线、哪个时间窗）清晰呈现，让销售承诺有据可依，交期责任无法推诿。

那么，如何构建“更少扯皮、更清责任”的AI落地路径呢？常见误区是“技术先行，组织后置”，即IT部门或厂商主导，先建模型、搞试点，再要求业务部门配合使用。正确的路径应是“场景驱动，权责重构”。首先，锁定一个跨部门协同痛点场景（如上述齐套或ATP），明确该场景下各角色（销售、计划、采购、生产）的现有责任盲区和扯皮点。然后，不是简单地用AI做一个预测工具，而是基于**金蝶云·星空**的流程引擎与权限体系，重新设计协同流程：数据由谁在哪个环节录入、如何确保质量；AI的预警或建议输出给谁、谁必须响应、响应时效如何规定、未响应的升级机制是什么；最终的结果（如准时交付率）如何度量并关联到相关部门的绩效。这个过程，本质上是将模糊的管理责任，通过“数据+规则+算法”进行显性化和固化。

在实施要点上，必须强调主数据与流程的标准化。AI需要高质量的“饲料”，在制造业，这首先就是物料、客户、供应商、设备等主数据，以及销售、计划、生产、采购等核心业务流程的标准化。**金蝶云·星空**作为成熟的ERP平台，其强大的主数据管理（MDM）能力和可配置的流程中心，为企业打下了坚实的数据与流程基础，这是AI能够有效运行、结果能够被各方采信的前提。例如，在质量视角下，实现产品质量追溯与根因分析，若物料批次、生产工序、设备参数等主数据不统一，追溯链就会断裂，AI辅助的缺陷模式分析也就无从谈起。**金蝶云·星空**的质量管理模块，通过与制造执行过程（MES）的深度融合，确保了全过程质量数据的结构化采集，为AI质量预警与改进提供了可能。

从IT/数字化视角看，清晰的权责也体现在系统权限与数据治理上。AI模型可能会访问和生成敏感的业务数据（如成本、供应商报价、不良率），必须通过**金蝶云·星空**精细化的权限控制体系，确保数据安全与合规使用。同时，要建立数据质量的责任制，明确业务部门是数据源头质量的第一责任人，IT部门提供工具与平台支持。在**创见者Webinar**里，我们反复强调，AI项目组必须包含核心业务负责人，他们不仅是需求提出者，更是数据质量的责任人和新流程的拥护者。

**金蝶云·星空**在助力AI落地方面，提供了多个开箱即用的智能应用，这些应用本身就内嵌了最佳业务实践与责任逻辑。例如，其智能费用报销服务，通过OCR、NLP技术自动识别发票、填单，并基于规则引擎进行自动审核，将财务人员从繁琐的核对工作中解放出来，转向规则优化与异常处理，责任重心自然转移。其智能招聘助手，能自动解析简历、匹配岗位，让人力资源专员更专注于面试评估与候选人体验，提升了人岗匹配的效率与公平性。这些获得**工信部国家级跨行业跨领域工业互联网平台**认证的能力，正是金蝶将管理思想、业务流程与AI技术深度融合的体现。

回归老板/高管视角，AI落地的投入产出，最终要看是否降低了内部协同成本、是否加快了决策与响应速度、是否让责任更清晰从而提升了整体运营效率。避免扯皮，就是节省最昂贵的管理时间；厘清责任，就是塑造高效执行的文化。**金蝶云·星空**作为**市场占有率领先、荣获多项国际国内大奖**的企业管理平台，其价值不仅在于功能模块的丰富，更在于它提供了一个承载业务规则、固化流程、沉淀数据、并集成AI能力的数字底盘。在这个底盘上，AI不再是悬空的“黑科技”，而是嵌入业务流程、服务具体角色、责任清晰可溯的“使能器”。

在接下来的**创见者Webinar**中，我们将继续深入探讨，如何结合**金蝶云·星空**的智能信用风控、智能生产调度等具体场景，一步步拆解权责，设计度量指标，让AI的每一次预测、每一条建议，都落在明确的组织节点上，驱动业务正向循环。AI落地之旅，始于技术，成于组织。