顛覆認知！重金買大模型搞不定業務？高手都在布局這個“老古董”

許多企業投入巨資購買大模型卻難以解決實際業務問題。

真正懂行的人卻發現，那些看似陳舊的基礎技術架構和數據治理方法，反而成為他們降本增效、穩固根基的關鍵布局。這究竟是怎么回事？

說到工作流，大家肯定不陌生。早些年我們上OA、搞ERP的時候，天天打交道的就是各種審批流、業務流。

那時候，工作流更像是鐵打的規矩：A事件發生，必須經過B審批，然后才能流轉到C。如今面對這位能力出眾但有時不太靠譜的大模型，工作流被賦予了全新的價值。

它不再是簡單地把任務步驟串起來，而是變成了馴服AI這位“天才”的韁繩，同時也是連接AI技術和企業真實業務需求的關鍵橋梁。

想象一下，如果放任一個容易“發散”甚至可能“一本正經胡說八道”的大模型自由發揮，后果不堪設想。

工作流的存在，就像是給這位充滿創造力但缺乏紀律性的“詩人”套上了飛行員的制服，把他固定在駕駛艙內，嚴格按照儀表指示操作。從管理學的角度看，這就是在明確AI的權責范圍。

比如說，一個負責客戶服務的AI，如果沒有工作流的約束，它或許能用非常動聽的語言安撫客戶情緒，但卻可能隨口承諾一個公司根本沒有的退款條款，這無疑會帶來巨大的風險。

引入工作流之后，處理邏輯就完全不同了。當客戶提出退款請求，工作流會強制AI先執行第一步：查詢CRM系統確認訂單詳情；

接著是第二步：檢索知識庫比對相關政策；只有當所有前置條件都被滿足，第三步——調用退款接口才被允許執行。

這樣一來，AI的行為就被嚴格限定在了預設的安全范圍內。

工作流不僅有效遏制了AI可能出現的“幻覺”，更重要的是，它實現了計算資源的精準投放，避免了算力在無關緊要的任務上被白白消耗。

當然，僅僅約束住AI還不夠。企業本身就是一個復雜且成熟的體系，擁有大量的歷史遺留系統、復雜的部門分工以及嚴格的合規要求。

無論AI多么強大，如果無法與現有的業務流程有機結合，那它也只能是一個游離于體系之外的高性能附件而已。

在這種情況下，工作流又承擔起了“業務集成師”的職責。它的核心任務，就是將AI的強大能力，精確無誤地嵌入到企業既有的標準作業程序（SOP）之中。

還是拿最常見的員工差旅報銷來舉例，以往這活兒全靠人力一張張審票、一筆筆核對、一步步走流程。現在，我們希望AI能幫把手，但這可行嗎？

答案是肯定的，但前提是不能讓AI看到發票就直接付款，那樣做會徹底顛覆財務管理的風控原則。

正確的做法是什么？是借助工作流的力量，一絲不茍地還原并執行原有的管理流程。具體來說，當報銷申請提交后，工作流首先會啟動OCR技術識別發票信息，完成數據錄入；

隨后，流程會暫停，由系統自動調取公司內部的差旅標準進行比對，檢查是否存在超標情況，這是關鍵的規則驗證環節；

一旦發現超標，工作流會引導AI進入“例外處理”分支，自動生成一份特別審批申請，并將其推送至相應主管的待辦事項中；最終，只有當主管明確批準后，工作流才會激活財務支付接口，完成款項結算。

在整個過程中，AI始終是在工作流預先設定的軌道上執行具體的指令，而最關鍵的決策權和審批權限，依舊牢牢掌握在管理人員手中。

它所做的，是將原先彼此獨立的系統（如OCR識別、政策知識庫、ERP核心系統、OA辦公平臺）整合串聯起來，構建了一個高效協同的自動化處理閉環。

這恰恰契合了企業數字化轉型中強調的“業務流程重塑”與“信息系統互聯互通”的核心理念。

說實在的，許多企業在推進AI應用時，往往把絕大部分精力和資源都投入到挑選最先進模型、采購最高端硬件上，卻嚴重忽視了工作流的設計與優化。

這無異于花費巨資購入一輛頂級跑車，卻沒有為其修建專用跑道，最終只能在坑洼土路上空轉引擎，毫無用武之地。

諸如騰訊云的ADP平臺、阿里巴巴的百煉平臺等，確實為企業提供了強大的底層技術支持和豐富的插件生態。但它們無法替代的，是企業自身獨特的業務邏輯和管理體系。

那些深藏于流程圖表之下的操作準則、應對突發狀況的處置預案、以及跨部門協作時的權責界定，這些才是構成工作流精髓的核心要素。

歸根結底，AI的普及不僅僅是技術層面的革新，更是對企業管理模式和思維方式的一次深刻洗禮。

別再一味追求模型的參數規模了，真正下功夫打磨好工作流，才能讓手中的AI從一個只會“耍嘴皮子”的選手，蛻變為一名值得信賴的“實干家”。