北京明樹數據科技有限公司創始人兼CEO肖光睿作交流發言
北京市中小企業人工智能應用情況企業座談會現場
01.大模型劃定企業AI應用下限，企業高質量數據決定AI應用價值上限
隨著大模型和智能體快速發展，企業數據的主要使用者正在從“人”逐步擴展至各類AI智能體，高質量數據集也成為影響企業AI應用效果的重要基礎。
肖光睿表示，大模型能力在一定程度上決定企業AI應用的下限，而企業自身數據的質量、結構化程度和調用能力，則決定了AI應用的上限。
明樹數據長期深耕數據要素核心領域，構建了覆蓋數據規劃、采集、治理、核查、場景化應用的全鏈條數據服務體系，具備成熟的一體化數據服務能力。公司持續參與全國“數據要素×”系列大賽，憑借優質項目成果連續兩年入圍全國總決賽，并斬獲全國總決賽三等獎，充分印證了自身的數據創新與落地應用實力?，F階段，明樹數據正將多年積累的全鏈條數據服務能力，深度延伸至企業高質量數據集建設領域，可為各類企業提供數據規劃、精準采集、質量核查、場景化落地的全流程閉環服務，助力企業將存量業務數據、沉淀的知識經驗、各類項目成果，轉化為可被人工智能精準識別、高效調用、持續迭代的優質數據資產。
02.雙軌并行：探索兩類企業AI轉型落地路徑
依托自身業務積淀與實戰探索，明樹數據構建了雙向并行的人工智能轉型落地模式，同步推進傳統業務智能化升級與AI原生組織創新建設.
路徑一：傳統業務智能化轉型升級
公司以標準化作業流程（SOP）梳理為切入點，將人工智能技術深度嵌入核心業務全流程，覆蓋數據規劃、采集、核查、應用及咨詢業務的資料整理、知識檢索、內容編撰、質量審核等關鍵環節。針對流程標準化、重復性強的數據業務，依托AI智能體賦能，全面提升業務自動化處理水平；針對專業性強、非標準化特征顯著的咨詢業務，通過搭建企業知識庫、項目檔案資源庫，構建“AI輔助賦能、專家核心研判、分級合規審核”的規范化人機協同工作體系，穩步推進傳統業務智能化升級。
路徑二：AI原生組織體系創新建設
公司專項成立AI原生產品與交付部門，從組織架構搭建初期，布局適配人工智能發展的全新工作流程與管理體系。通過數字化、智能化改造，將會議研討、任務部署、決策研判、項目推進、復盤總結等全業務過程，轉化為AI可識別、可記錄、可參與的標準化數據，實現AI智能體深度融入產品研發與項目交付全流程。在實際項目落地中，該小型AI原生團隊僅用時20天，便高效完成傳統模式下十余人團隊、歷時三個月方可實現的定制化軟件項目交付，充分驗證了AI原生組織模式的落地價值與高效性。
03.三項核心成效：從工具賦能升級為組織能力沉淀
經過雙路徑持續探索與實踐，明樹數據人工智能轉型工作取得階段性成果，實現了從單一工具應用到整體組織能力升級的跨越，核心成效體現在三方面：
效率和交付速度提升：人工智能從個人輔助工具轉變為參與數據生產、咨詢服務、軟件開發和項目管理的協同
主體企業數據結構化沉淀：項目交付過程和交付質量變得更加可量化、可追溯，分散在員工個人電腦、項目文檔和個人經驗中的知識轉化為企業可持續積累的數據資產
AI能力跨項目復用：人工智能轉型帶動工作流程、績效評價、責任體系和組織協作方式發生變化
04.四點實戰體會：精準破解中小企業AI轉型痛點
區分兩種轉型路徑：傳統部門AI轉型需兼顧原有業務、人員能力和組織慣性，適合從具體流程切入、逐步改造；AI原生企業或新設部門可從組織設計之初探索全新的生產和協作模式。兩種路徑的發展條件、評價標準和支持需求有所不同，宜分類研究、分類支持。
以真實業務場景為評價單位：企業AI轉型不能只看采購了多少工具、模型或算力，應關注是否跑通了業務閉環、解決了實際問題、提高了交付質量并形成了可持續收益。
建設面向中小企業的AI應用生態：中小企業不僅需要模型、算力、數據和工具，還需要應用場景、專業服務、人才支持、供需對接和市場推廣。AI顯著降低產品研發成本后，市場驗證、客戶獲取和生態合作將成為中小企業面臨的新挑戰。
企業"一把手"親自下場至關重要：人工智能轉型涉及業務流程、管理制度、績效考核和組織機制的系統調整，企業負責人只有親自使用、親自體驗并參與真實項目，才能準確理解人工智能的能力邊界和應用難點。
下一步，明樹數據將持續發揮在數據要素運營、高質量數據集搭建、企業AI轉型落地領域的實戰優勢，以真實業務場景為核心牽引，持續迭代優化AI原生產品體系、業務流程與組織模式，沉淀更多可復制、可推廣的中小企業智能化轉型經驗，助力北京市中小企業數字化、智能化高質量發展。