客户案例 | 万华化学 x 燕千云：让AI真正进入服务流程
客户案例 | 万华化学 x 燕千云：让AI真正进入服务流程
2026.09.04
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AI已急剧全面地进入企业 ，但对于大型企业而言 ，一个更现实的问题是：AI来了之后 ，企业是否已经具备让它靠得住工作的基？
组织越来越复杂 ，系统越来越多 ，服务入口越来越分散。一个看似单一的IT问题 ，背后可能涉及业务部门、信息技术部门、供给商 ，甚至多个区域和子公司。若是责任不清、流程不统一、知始有沉淀 ，即便引入更强的AI ，也很难形成不变的业务了局。
在8月29日的胶东CIO联盟秋季会议上 ，一飞冲天300倍游戏CSO尼志欣这次带来了《从服务流程化到服务智能化》主题演讲。
这场演讲也揭示了大型企业智能化建设的一条根基逻辑：
业务 → 流程 → 组织 → 数字化系统 → 数据沉淀 → AI利用。
AI不是流程建设的起点 ，而是在已有业务基础上进一步放大人的能力。对于企业服务治理而言 ，这意味着 ，真正走向智能运营之前 ，首先要把服务这件事自身治理起来。
从系统建设走向服务运营
大型企业经过多年数字化建设 ，往往已经占有大量业务系统。但系统多 ，并不料味着服务治理能力已经成熟。
大型企业普遍遇到：
总部、分子公司、园区、工厂以及表部供给商共同参加服务 ，治理对象多；
电话、企业微信、邮件、服务平台等多个渠路同时存在；
一个问题可能必要跨部门协同能力解决……
若是没有统一的服务入口、清澈的责任划分和尺度化流程 ，就容易出现问题找不到人、工作反复转派、处置过程不成追踪 ，以及经验持久停顿在幼我手中的情况。
因而 ，企业服务治理的第一步 ，并不是增长更多工具 ，而是成立一套可能持续运行的服务运营机造：
谁提供服务、服务什么、由谁掌管、依照什么流程处置、若何评价了局 ，以及若何将过程沉淀为数据和知识。
这也是ITSM从“工单系统”走向“服务治理系统”的关键。
从ITSM启程
在大型企业中 ，ITSM首先解决的是IT服务的规范化。
以万华化学为例 ，其组织规模大、业务散布广 ，信息技术服务涉及总部、园区、海表及表协运维等多类角色。
燕千云萦绕统一服务入口、服务流程、知识治理、工单协同和运营分析等能力 ，援试祗业将分散的服务工作纳入统一治理系统。
对于大型集团而言 ，这种统一并不只是把所有工单放进一个系统。
更沉要的是 ，让服务过程逐步变得可受理、可分配、可追踪、可评价、可分析。
服务要求进入统一入口 ，责任能够被明确
流程尺度化 ，规定赋能跨部门协同
处置过程持续沉淀 ，企业能够进一步形成知识、指标和运营数据
这也是AI可能真正阐扬作用的沉要基础。
服务治理不只属于IT部门
当IT服务治理逐步成熟 ，同样的治理逻辑也合用于更多内部服务。
HR、行政、财政、采购、设施治理等部门 ，性质上同样面对大量服务要求：员工必要提交申请、查问进度、获取援手 ，服务部门必要受理、分配、协同、反馈和评价。
企业服务治理（ESM）进一步扩大 ，将服务目录、统一入口、流程协同、知识治理和服务评价等步骤延长到更多共享服务场景。
例如 ，三棵树x燕千云的员工共享服务（ESM）实际 ，将员工服务目录、工单、知识、智能助理及流程协一致能力结合起来 ，让内部服务从依赖人为经验 ，逐步转向尺度化、流程化运营。
当服务对象从“IT用户”扩大到“企业员工” ，服务治理也从一个部门的运营问题 ，进一步成为企业整体运营能力的一部门。
从问题到解决
若是说ITSM和ESM重要解决企业内部服务 ，那么面向客户的“从问题到解决”（ITR） ，关注的则是另一条链路 ，让客户问题真正形成关环：
客户提出问题 → 服务团队响应 → 技术与专业团队协同 → 问题解决 → 经验沉淀 → 产品和业务改进。
一个客户问题若是只停顿在客服工单中 ，它只是一次服务纪录；若是可能进一步关联技术、质量、研发和产品 ，就可能成为改进产品、削减沉复问题的沉要数据起源。
因而 ，ITR关注的不只是“把问题关掉” ，而是：问题解决之后 ，企业有没有因而削减下一次问题？
AI的下一步
当ITSM、ESM和ITR逐步形成流程、知识和数据基础后 ，AI才有了更明确的利用空间。
AI能够进一步参加服务过程中的信息理解、知识检索、工作判断和协同执行。
01
信息理解
例如 ，面对一项复杂运维工作 ，AI能够结合工单、知识、汗青纪录和有关系统数据 ，辅助工作人员急剧理解问题。
02
知识检索
在明确权限和流程天堑的情况下 ，还能够协助实现信息查问、工作分配、通知等操作。
这也是运维Agent的方向之一。
Agent不是对人的责任代替 ，而是对人的能力放大。
03
明确天堑
什么情况下能够自动处置 ，什么情况下必要审批 ，什么操作必须由专业人员确认 ，、成立在明确的流程、权限和责任天堑之上。
回看燕千云大型企业服务治理提供的发展蹊径 ，智能化是让AI逐步进入已经成立起来的IT服务流程。万华化学、通辽啤酒、润丰股份等企业的实际 ，也从分歧角度说了然一个共同点：企业真正必要建设的 ，不是孤立的工具 ，而是一套可能跨组织、跨角色、跨系统持续运行的服务治理机造。
而AI的价值 ，则成立在这套机造之上。流程越清澈 ，责任越明确 ，数据越齐全 ，AI越有可能在正确的方向和天堑内阐扬作用。
对企业而言 ，智能化建设不用从“AI能做什么”起头 ，也能够从另一个更基础的问题起头：
一飞冲天300倍游戏业务流程是否已经足够清澈 ，可能让AI靠得住地参加其中？
从流程底座到智能运营 ，企业服务治理的演进 ，性质上依然萦绕一件事发展——让服务更高效、更靠得住、更矫捷 ，并持续创造业务价值。
这也是一飞冲天300倍游戏但愿与企业共同索求的方向：先把服务治理底座做实 ，再让AI进入真实的业务流程 ，让智能真正成为企业运营能力的一部门。
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