Runwise 增长研究院

2026-09-17

Runwise 增长研究院

09/17/2026
企业AI创新

AI买得再漂亮，救不了一张部门间来回传的Excel。先找到那张最脏、最贵、最离不开人的表，再谈AI。

30秒看懂：很多企业不是缺AI，是真没把最费钱的那段人工作业掰开看过。AI聊天框买得再漂亮，也救不了一张在部门之间来回传的Excel。合同附件靠人核，报价靠老师傅翻旧单，客服靠Excel分工单。老板看见的是系统上线了，员工过的却还是老日子：找文件、抄数据、等人回话、出了错再补洞。先别急着买AI，先找出那张一旦没人维护明天就出事的表，把最贵的人工税算清楚，再决定AI从哪里切第一刀。

我干企业咨询三十年，最近最怕听见一句话：“先买个 AI，业务自己会找到场景。”这话听着省事，最后通常学费最贵。

很多企业不是缺 AI，是真没把最费钱的那段人工作业掰开看过。AI 聊天框买得再漂亮，也救不了一张在部门之间来回传的 Excel。合同附件靠人核，报价靠老师傅翻旧单，客服靠 Excel 分工单。老板看见的是系统上线了，员工过的却还是老日子：找文件、抄数据、等人回话、出了错再补洞。

先别买，先找那张“脏表”

我看 AI 项目，先不问模型多聪明。我先问一句：哪张表一旦没人维护，明天就出事？

答案往往不在 IT 部门。它躲在财务共享的附件清单里，躲在销售的历史报价里，也躲在客服主管每天晚上分工单的那张 Excel 里。别看哪个场景听起来酷，先看哪一段正在真金白银地耗人。

业务环节	典型“脏表”	真正耗人的地方
财务共享	邮件、合同、发票附件清单	找资料、抄数据、核异常，先算找、抄、核各占多少分钟
销售与交付	历史报价方案	老员工翻旧单定报价，判断装在少数人脑子里，人不在就保守报
客服与运营	工单分流 Excel	漏分、错分、来回转人，真正麻烦的不是回复

别把“已经上系统”当成“已经自动化”。系统只是把资料存住了；判断、催办和兜底，还是人肉在做。这才是企业里最隐蔽的一笔人工税。很多项目失败的根子，就是没先把这笔税算清楚，就急着上模型。这和AI 加在有问题的流程上，不会带来转型，它还可能让成本更高里讲的是同一个道理：流程本身有洞，AI只会让洞更大。

我会怎么把一个项目从会场里拽出来

说明：以下按多个AI流程项目共同结构整理，为匿名合成场景，不对应单一客户；行业细节和数字都做了处理。

项目会开到第三十分钟，CIO 正在放厂商AI方案。四十多页，功能很多。财务负责人一直没说话。我把 PPT 合上，问销售负责人：“一份非标报价，从客户发需求到能发出去，谁最累？”他先说“销售”。旁边交付总监摇头：“不是。是报价专员。他们每天先翻旧 Word，再问工程师，再去 Excel 里查成本。一个急单，三个人在群里追半天。”

我让他们别再讲“智能报价”，先拿来 50 份已经成交或丢掉的旧报价。每一份只问四件事：客户要什么、用了哪些历史依据、哪个判断靠人、最后谁拍板。下午三点，墙上贴满便签。真正拖慢报价的，不是模型不会写方案，而是附件缺页、产品编码对不上、审批人找不到。

第一刀怎么下

先让系统读全附件、圈出缺项和矛盾项，回到原文给人看。报价专员判断，销售总监签字。有人会说：“这不就是个小功能？”对。先把一个小口子做透。大AI项目不是靠宏大蓝图活下来，是靠第一段活真的少了返工、少了等待、少了扯皮。

这种“小口子做透”的思路，和AI落地：模型答得再准，你敢让它动公司的账吗里的边界意识一致：模型可以做抽取和提示，但判断和签字必须留给人。

远在药企的案例，为什么值得你看一眼

一家叫 Graph AI 科创企业，做的是药物警戒。药企收到一条不良事件后，要录入、判断、复核、签字并上报。对特定严重且非预期事件，美国法规要求在首次获知后 15 个自然日内报告（来源：eCFR，现行）。[1]

用同样的框架诊断你的业务

如果你也在纠结AI该从哪个流程切第一刀，不妨先用5天检查法把最脏的那张表找出来。不确定怎么算清人力账和现金账？可以用AI顾问先诊断一下你现有的流程瓶颈。

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这种活有软件、有规范，照样塞满了文档、表格和人工交接。Graph AI 没去承诺“替代整条流程”。它先处理非结构化材料里的抽取和分类，让人去复核、去签字。机器先吃脏活，人留在要担责的地方。

他们披露称，该团队两周半做出 MVP，早期部署把单条事件处理从三小时以上缩短到 10 分钟，并保留人工复核（来源：Bessemer，2026）。数字未经独立审计，别拿去给董事会许愿；把它当成切口的证明就够了。[2]

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这个案例的启发在于，AI落地不是选最酷的场景，而是选那段既有明确规则、又有大量非结构化重复劳动、且错误后果可控的环节。这和AI试点项目核算：一个部门的试点算出 −7.4%，为什么铺到 20 个部门变成 −16%？里提醒的“先算单点账，再谈规模化”是一样的逻辑。

CFO 别听“效率提升”，只看三本账

有人跟 CFO 说“效率提升 80%”，我通常会让他先停一下。效率不是钱。人没少、外包合同没变、错误还得人工兜着，这叫速度变快，不叫成本下来。一页纸，三本账。够了。

人力账：一年多少单？谁在找资料，谁在返工，谁在等审批？
现金账：多少外包费、加班费、临时工费真能从合同或编制里减掉？
责任账：错一次谁承担？哪一步必须留给人？

风险不是收益。别拿一笔想象中的罚款去凑 ROI；也别把“自动化率”直接乘人工成本。最先少掉的通常是重复动作，留下来的是更难、更贵的判断。很多企业在这个环节算错账，最后项目被砍，和做了 300 个 AI 场景，CFO 为什么还不买单？里描述的场景如出一辙：场景越多，CFO越不买单，因为没人把账算到他看得懂的那一页上。

把流程劈成三段，模型才不会乱窜

这不是技术架构，是项目边界。边界不清，模型就会被塞进所有环节，最后谁都不敢用。

流程段	处理方式	示例
规则能判	交给系统规则	字段缺失、金额超限、版本不对，别浪费模型
需要读懂文字	模型先做，人回原文核对	抽取合同关键信息、分类工单，必须看得到依据
要承担责任	留给人	付款、重大投诉、合规审批，机器只做提示

别为了 AI 再给一线多开一个入口。结果要回到他们本来就在看的报价单、审批页和工单队列。员工得在两个系统之间跳来跳去，最后一定是原来的表格赢。这个“嵌入现有工作流”的原则，在已经用飞书、钉钉或企业微信，怎样判断 AI 办公 Agent 真正接进了工作流？里有更具体的判断标准。

给你五天，别给我一份大方案

第一周不买软件，不做招标，不开“AI 战略共识会”。做出一个能判断要不要试的东西。

5 天检查

第 1 天：业务负责人挑流程；CFO 定成本口径；流程负责人画交接和签字点。
第 3 天：业务专家拿 50 条真实历史样本，写清什么叫“对”、什么叫“错”。
第 5 天：摆出模型裸分、人工边界，以及 60 天后继续还是停止的标准。

流程没有定义，人力成本又查不到，或者错误代价高到不能留人工复核，那就先别上。不是胆小，是不拿公司交学费。Gartner 预测，到 2027 年底，超过 40% 的智能体 AI 项目会因成本、价值不清或风险控制不足而取消（来源：Gartner，2025）。[3] 我一点不意外。很多项目死得不冤，第一天就没算过账。

最后说一句：明天把 CFO、COO 和业务负责人拉到一张桌子上。CFO 带成本和外包合同，COO 带流程图，业务负责人带 50 条旧样本。然后找出那张最脏、最贵、又最离不开人的 Word 或 Excel。先把它收拾了。再谈理想。

资料日期、范围与表达边界：资料日期：截至 2026-09-02。本文采用匿名合成场景用于呈现AI流程项目中的典型博弈与操盘顺序，不对应单一客户，不能视为真实项目实录或效果承诺。

来源：[1] eCFR 21 CFR 314.80；[2] Bessemer Venture Partners Graph AI 案例，2026-05-12；[3] Gartner，2025-06-25。