88% 的企业已经在用 AI，但 AI 对营收贡献超过 10% 的企业不到一成。钱花了，工具上了，组织却没变，AI 进了企业却没融入组织，缺的是治理、业务、流程和进化四条轨道。

在此背景下，爱分析联合致远互联发布《让组织 AI 落地—— AI-COP 智能协同运营中枢白皮书》，给出从个人工具到组织能力的落地路径。

白皮书收录了英特集团、湖南省公安厅等六个落地案例，并判断智能协同运营中枢将从场景化走向体系化、从单点交付走向持续运营，最终成为组织 AI 的基础设施。

AI 已经快速进入企业，但还没有真正进入组织。

数据显示，88% 的企业已经在至少一个业务职能中使用 AI，但 AI 对企业总营收贡献超过 10% 的企业仅占 8%，真正实现 AI 深度融合的企业也只有 7%。

这组反差说明：企业已经解决了 " 有没有 AI" 的问题，却还没有解决 "AI 能否成为组织能力 " 的问题。

今天，很多员工已经在使用 AI 生成内容、查询知识、分析数据，但这些能力往往停留在个人和单点工具层面：AI 提出建议，仍要等待人工执行；生成结果，仍要依靠人工复制；它没有明确的组织身份和权限，无法进入正式业务流程，也无法把使用记录、业务反馈和规则修正沉淀为组织资产。

换句话说，AI 进了企业，但没融入组织。

问题不在于模型还不够多、应用还不够丰富，而在于组织缺少承接 AI 的运行体系。治理上，AI 没有清晰的身份、权限与责任；业务上，AI 读不懂企业特有的数据关系和管理规则；流程上，AI 仍是流程旁边的助手，而不是流程中的节点；运营上，经验无法持续积累，今天的 AI 并不比昨天更懂企业。

当 AI 无法进入组织的权责体系、业务流程、数据体系和知识体系，企业即使持续增加模型和应用，也很难把个人效率转化为组织收益。

基于这一判断，爱分析联合致远互联发布《让组织 AI 落地—— AI-COP 智能协同运营中枢白皮书》，提出建设智能协同运营中枢，为 AI 进入组织铺设一条可治理、可协同、可运营、可进化的轨道。

围绕 " 如何让 AI 真正融入组织 "，白皮书首先从治理、集成、协同和进化四个方面，分析企业 AI 投入与组织收益不匹配的原因，并提出建设智能协同运营中枢，在既有业务系统之上形成统一连接、治理控制、任务编排、协同运行和反馈优化的组织级协调层。

在落地路径上，白皮书提出从单点智能、智能集成、智能协同到智能中枢的四阶段演进路径，并构建 "1+1+N+X" 体系，以 AI-COP 平台为能力载体，以持续运营机制为保障，通过拳头产品和专业场景推动组织 AI 落地。

英特集团、亦庄控股、中林集团、湖南省公安厅、江西地质集团和上海百联置业六个案例，则进一步验证了这一体系在不同组织和业务环境中的实践价值。

白皮书判断，企业 AI 建设正在从场景化走向体系化、从单点交付走向持续运营，智能协同运营中枢也将逐步成为组织 AI 的基础设施。企业需要建设的，不只是更多 AI 应用，而是一套让 AI 在组织中持续运行、持续积累并持续创造价值的机制。

01

英特集团：战略牵引，AI 进入医药流通

业务痛点

英特集团是浙江省医药流通领域的重要企业，具备较为扎实的数字化基础，已经形成相对统一的管理系统。面对生成式 AI 的发展，集团希望将 AI 纳入 " 十五五 " 数字化规划，从降本增效进一步延伸至业务增长和组织能力升级。

其主要挑战包括 AI 技术与医药业务场景匹配不足、高质量数据难以满足复杂任务要求、团队协同成本较高，以及信息安全、合规风险和员工岗位焦虑等问题。

建设逻辑

集团采用战略引领、阶段推进和持续运营相结合的建设逻辑。AI 应用被纳入中长期数字化规划，并按照 " 点—线—面 " 逐步扩展，先验证单项任务的业务效果，再打通相关业务链路，最终沉淀为可复用的平台能力。

项目实施强调信息团队与业务部门双向共创，由业务人员提供规则、案例和结果标准，技术团队负责模型、数据和系统实现，并在上线后根据使用反馈持续迭代。

解决方案

围绕医药流通业务，集团重点建设了医保智控项目、质量证照智能识别审核和个人智能中心等场景。

医保 " 智 " 控系统深度融合 AI 大模型、计算机视觉与自然语言处理技术，实现 " 就诊资料收集—用药合规审查—存疑交易分析—申诉材料生成 " 全链路智能管控，精准破解零售药店医保存疑交易激增、人工申诉效率低、资金剔除风险高等行业共性难题。

质量证照场景利用多模态能力完成证照 OCR 识别、信息自动填录和外部行业数据比对，再由质量人员进行最终确认，在提升处理效率的同时保留专业责任边界。

个人智能中心则汇聚医保、证照、知识检索等 AI 能力，将个人技能和岗位经验封装为可复用的服务，减少人员流动造成的知识损失。

建设效果

相关建设已经由单项工具扩展到多个业务领域。集团累计落地约 15 至 16 个 AI 场景，医保智控项目通过 AI 重构审方申诉流程，单月处理存疑交易超 2 万笔，全年保障超 4 亿元涉险资金安全，流程效率提升 5 倍，资金追回率 99.9%，累计沉淀 25 万份诊疗资料、60 余万条政策数据，实现降本增效与合规效益双突破。

财务核销自动匹配率超过 98%。集团还将 1200 余万条证照数据和大量药品说明书转化为结构化、可检索的知识资产，使数据能够持续服务质量审核、业务运营和后续行业应用。员工角色也由事务性执行逐步转向智能任务管理、审核和判断，业务团队与信息团队由项目配合走向长期协同。

医保智控项目及高质量数据集项目分别荣获 2026 年浙江省国企人工智能优秀成果、" 人工智能 +" 典型应用场景及高质量数据集，由省国资委评审认定。

客户心声：" 不要为了 AI 而 AI，业务部门与管理部门必须与信息技术团队共创，每一个需求背后都有管理逻辑需要解决，而非仅解决表面痛点。企业级 AI 应用不能是玩技术。务实、可度量 ROI、持续运营才是成功的关键。"

02

亦庄控股：双重牵引，以合同要素驱动全链路管控

业务痛点

亦庄控股是北京市属一级国有企业，业务由基础设施建设逐步扩展至科技服务和智慧城市运营，合同类型、业务主体和管理链条随之增加。

与此同时，国资监管对合同全级次、全链条和全过程管理提出更高要求。原有合同管理存在起草标准不统一、审核高度依赖个人经验、签订版本与审批版本难以保持一致、履约管理相对薄弱，以及多个业务系统数据口径不统一等问题，难以同时满足经营需要和穿透式监管要求。

建设逻辑

项目以监管要求和企业经营需求为双重牵引，采用集团统建、分级授权和分期实施的建设方式。整体路径包括平台底座建设、穿透式监管体系完善和智慧办公入口扩展，并将合同文本逐步转化为可识别、可分析和可追踪的结构化业务要素。

合同管理由文档存储和流程审批进一步延伸至围绕合同要素驱动业务运行，使管理层能够从合同视角连接计划、执行、履约、结算。

解决方案

在建设过程中，集团建立覆盖总部及 16 家所属企业的统一合同台账，汇聚全量合同数据，形成合同全生命周期集中管理和统一分析，并与相关业务系统进行集成。

多个智能助手覆盖合同起草、评审、版本比较、风险识别和履约管理等环节，其身份、职责和权限与集团分级授权体系保持一致。系统还根据合同条款生成履约计划，对关键节点进行提醒，并将履约事项与业务、财务过程关联。

建设效果

智能合同管理建设成为驱动业务流程和管理动作的重要管理手段。合同起草、审批、签署、履约和归档形成连续管理链路，各项合同要素能够在全流程中被追踪和复用。

集团总部具备对所属企业合同状态与风险分布的穿透式查看能力，管理人员可以基于全量合同数据开展分析，减少局部信息造成的决策偏差。法务人员也得以将部分重复性工作交由智能助手处理，将更多精力投入高价值判断和风险处置。

客户心声：" 技术服务于管理，AI 小助手和智能预警最终解决的是管理问题，让有限人力从重复劳动中解放出来投入专业判断。"

03

中林集团：合同案件一体化，四级法人穿透式管控

业务痛点

中林集团是国务院国资委直接监管的涉林央企，采用四级法人架构。集团原有合同与案件管理系统较为分散，存在合同版本失控、部分合同备案不足、管理责任主体模糊和穿透式监管效率较低等问题。合同与案件相互割裂，使案件暴露出的风险难以及时反向作用于合同管理，集团总部也缺少全级次、统一口径的业务视图。

建设逻辑

项目由法务部门牵头，以统一管控、风险前移和事件驱动为主要建设逻辑。集团首先建立全级次合同和案件统一管理平台，对合同类别、审批节点、责任主体和上报规则进行规范；随后将合同与案件建立关联，通过案件暴露的风险反向识别同类合同问题；在此基础上引入智能体完成合同版本比较等高频任务。

解决方案

平台建立全级次统一合同台账，使集团能够从总部层面查看四级法人单位的合同数据，并按照业务类型开展横向比较和纵向追踪。"

合同版本比较智能体 " 能够识别新增、删除和修改条款，突出显示差异并同步相关人员，合同与案件联动机制则在案件发生后自动关联相关合同、补充协议及同类业务，触发风险预警和后续处理，系统还持续监测应收应付及履约状态，在临近或超过规则阈值时自动向责任主体预警上报。

建设效果

项目推动集团合同管理由分散填报转向一体化管理，由人工寻找系统和信息转向事件触发任务。案件穿透式上报时间由约三四周缩短至一周之内，年度人力成本节省约百万元。合同与案件之间形成了相互关联的风险闭环，管理重心也由事后处置逐步前移至过程监测和主动预防。

客户心声：" 合同是一切经济行为的基础，牵涉全局，必须广泛吸收各部门意见，智能体效率翻倍，意味着错误可能也翻倍，必须先制定规则和细则才能让 AI 工具服务于组织。"

04

湖南省公安厅：6.3 万民警的组织级 AI 协同

业务痛点

湖南省公安厅是承担全省公安机关统筹管理与综合协调职责的省级公安管理中枢，下辖省、市、县、基层所队四级机构，服务约 6.3 万名民警。

随着综合办公业务量快速增长，原有平台面临管理要求与基层使用体验难以兼顾、流程操作繁琐、系统相对分散、归档判断依赖人工等问题。管理部门要求流程完整、规则严谨和全程可控，基层人员则希望减少重复操作、提高事项办理效率。

建设逻辑

项目以 " 规则先行、技术适配、分步推进 " 为基本建设逻辑。湖南省公安厅与我们首先梳理组织层级、岗位角色、文件类型、流转规则和档案要求，再将 AI 嵌入综合办公平台，避免脱离业务规则单独建设智能应用。

建设过程采用顶层推动与场景共创相结合的方式，从具体流程节点验证能力，再逐步扩展至全省四级公安机关，形成管理要求与基层操作相互衔接的建设路径。

解决方案

在具体应用中，AI 根据当前操作人员的岗位角色、文件类型和流程节点，系统分析文件属性和内容，辅助判断是否需要归档及相应保管期限，并与档案系统连接，推动符合条件的文件自动入库。

建设效果

项目推进的关键价值在于，AI 开始进入公安机关正式办公流程，并在组织身份、业务规则和流程状态共同约束下参与任务处理。

建设后，综合办公平台的日均处理量提升至约 20 万件次，部分流程工作量下降 70% 至 80%。归档文件数量增加约 30%，归档准确率提升约 30%。原有依赖人工判断和手动路由的节点显著减少，业务操作得到简化，流程执行的规范性与可追溯性同步增强。

客户心声：" 系统上线后，让每一位民警、辅警都感觉到，工作时你不是一个人在战斗，而是有全省 14 万警务人员、警务资源和警务力量随时随地，不间断地站在你身旁，支撑着你，实现一警牵动全局，全局支撑一警的新智能时代。"

05

江西地质集团：批量试验，用 50 个智能体验证 AI 路径

业务痛点

江西地质集团是江西省地质局所属国有企业，主营地质勘察与工程建设，拥有多个下属单位，并持续拓展海外业务。集团各单位的数字化能力和业务需求存在差异，系统与系统相互隔离，多法人组织下的数据治理和权限管理较为复杂。

在引入 AI 之前，集团已经具备一定的数字化基础，但个人使用 AI 的能力尚未转化为企业级能力，知识库问答的价值边界较为有限，智能问数与原有 BI（商业智能）也存在功能重叠。管理层对 AI 抱有较高预期，而数据标准、场景适配和业务效果仍需逐项验证。

建设逻辑

集团采用信息化、数字化、智能化阶梯递进的建设逻辑，强调先形成可用场景，再根据实际使用情况筛选和深化能力。

面对 AI 技术变化较快、场景价值难以提前完全判断的特点，集团提出先扩大试验数量、再依据使用效果提升质量的策略，规划批量开发 50 个智能体，每个智能体聚焦一个具体问题，通过使用频率、处理效果和业务反馈决定后续保留、优化或退出。这种路径有助于在控制单个场景复杂度的同时积累企业自主建设经验。

解决方案

在智能问数场景中，AI 根据自然语言生成 SQL 查询语句，从企业内部数据库精确取数，再由 AI 完成汇总分析，并通过 BI 系统进行交叉验证。相关结果在通过准确性验证后投入使用，避免将模型生成内容直接作为经营数据。

针对多法人单位的数据安全和权限要求，集团为 30 个单位分别部署独立的平台、服务器和数据库环境，在总体架构保持一致的基础上，根据各单位实际业务配置流程，实现物理隔离与分级管理。

建设效果

建设过程也推动集团重新审视制度、流程和数据标准之间的关系。AI 应用暴露出制度要求与实际操作不完全一致、财务及物料数据口径不统一等问题，促使集团对流程进行规范，并通过信息化与 AI 工具支持海外业务管理。

相关实践扩大了管理人员可覆盖的组织范围，部分海外业务实现由一人管理一个国家向一人管理三个国家的跨越，统一平台的连接价值也进一步显现。

客户心声：" 统一平台是数智化能力释放的重要基础，数据标准是智能化建设的根基。组织 AI 落地可通过批量小场景试验积累样本，再依据使用频率、处理效果和业务反馈迭代智能体，逐步形成可复制的企业级 AI 能力。"

06

上海百联置业：治理先行，让 AI 敢用、能用、敢管

业务痛点

上海百联置业是百联集团旗下的国有资产运营平台，业务覆盖多类物业和经营业态，下属企业分布较广。随着企业由资产持有管理向经营价值提升转型，传统制度、流程和系统需要更快响应市场变化。

集团内部对 AI 的能力边界存在不同认识，部分业务希望借助 AI 快速提效，管理部门则更加关注生成内容准确性、权限控制与责任归属，多业态环境下的系统治理复杂度，也使单点 AI 应用难以直接进入核心业务。

建设逻辑

百联置业将组织治理作为 AI 落地的前置条件，首先梳理制度、职责和流程，再依据实际业务需要部署相关系统。建设中明确人的判断与责任主体地位，由 AI 承担信息处理、规则校验和标准化执行；同时采用分阶段演进、共性与个性分层建设以及敏捷共创的方式，降低一次性全面推进的风险。

解决方案

在合规与内控领域，基于制度框架建设规则化的管理体系，将制度要求转化为可执行的流程和控制条件，并通过规则引擎推动流程自动运行和持续优化。在经营分析领域，以统建 ERP 和既有业务系统为基础建设 BI 能力，再叠加自然语言智能问数，帮助管理者获取跨业务数据。

建设效果

项目建设减少了部分人工路由和手工处理节点，使制度、流程与岗位角色之间的匹配程度得到改善。AI 能力也推动 IT 部门的评价方式由项目数量、代码规规模等工作量指标，逐步转向实际解决的业务问题和形成的经营效果。IT 与业务部门围绕结果共同开展建设，有助于减少技术部署与实际需求之间的偏差。

客户心声：" 数智化实践始终以业务价值为出发点，以技术进步为驱动力，以制度规则为底线。规则先行、人机协同、结果导向，这个是国有企业在 AI 时代的数智化转型关键。"

扫码获取完整版《AI-COP 智能协同运营中枢白皮书》

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