数十年前始于文件数字化和简单流程自动化的变革，如今已演变为大规模的人工智能驱动系统，实现数据、决策与运营的全流程整合。数十年来，数字化转型的重要环节始终包含文档扫描、纸质文件电子化及人工流程自动化。而当今企业正迈入数字化转型的下一阶段——以企业级人工智能工作流为核心，其内涵远超基础数字化范畴。

这场变革的下一阶段目标更为宏大。企业正在构建的人工智能驱动工作流不仅实现信息数字化，更能将其转化为可执行的智能洞察。企业级人工智能工作流时代已然来临，它正在重塑组织管理数据、制定决策及大规模运营的方式。

从数字化到智能自动化

早期数字化侧重效率，将收据、发票、合同、表格等纸质文档从文件柜转化为电子像素。这些系统虽降低了操作摩擦，但基本处于静态状态。在当今快速变化、人工智能驱动的企业环境中，这种模式已难以适应。企业正将曾经孤立的系统连接成智能工作流，实现数据采集、分析与决策的无缝整合。每份文件，无论是发票、合同还是客户表格，都成为实时学习适应的动态生态系统组成部分。

通过先进影像扫描仪、文档采集软件与人工智能的精准组合，企业能轻松将非结构化纸质文件转化为可检索、可关联的结构化数据。发票、采购订单和合同不再只是被存储，它们已成为数据资产，为分析引擎提供养分，指导预测决策，并触发自动化行动。随着自动化、合规性和洞察力融入每次扫描，纸质发票、合同、客户记录等都转化为可操作的情报，驱动人工智能工作流实现真实业务成果，同时确保合规性和韧性。

在人工智能经济中，数字化还承担着另一项重要使命，将纸质文档转化为适用于大型语言模型(LLM)引擎的数据。随着更多网站限制爬虫或要求授权许可，可用数据池不断缩减，这一能力将日益关键。非营利监督机构Epoch AI的2024年报告预测，大型语言模型可能最早在2026年就耗尽新鲜的人类生成训练数据。

仅依赖公开爬取数据实现持续扩展的企业，很可能面临收益递减困境。为规避迫在眉睫的公共数据短缺危机，企业需利用数字化文档和内部数据对模型进行领域特定任务的微调，而非仅依赖通用网络数据。

智能采集技术现已能自动识别文档类型、提取关键实体并验证信息。数据经数字化处理后可直接流入企业系统，供AI模型挖掘洞察或预测结果。

将合规性与韧性融入工作流

随着AI工作流普及，合规性仍是首要考量。在金融、医疗等受监管行业，自动元数据标记、访问控制及保留策略确保每份文档从采集到归档均受安全管控。

然而韧性同样至关重要。企业级工作流必须经受系统中断、复杂合规要求及全球化规模的考验。云原生架构、冗余系统和人工智能异常检测技术，即使环境变化也能保障工作流平稳运行。内置治理机制让企业能够放心地推进创新，无需担忧自动化会削弱监管力度。

规划人工智能工作流路线图

对于掌舵数字战略的高管而言，向企业级AI工作流转型蕴含机遇，也是迫在眉睫的事，不过收益远大于挑战。在人工智能应用之前，全球制造商每周处理数万份发票，每份文件都需要人工录入、验证和审批。这与当今的人工智能工作流流程形成了鲜明对比——文档成像扫描仪捕获并分类每张发票，根据采购订单进行验证，自动分发审批，并标记异常情况以供审查。这带来了更快的周期时间、更少的错误、更强的审计追踪以及更清洁的数据，这些数据可直接输入预测和财务规划系统。

聚焦以下四大重点可加速向企业级AI工作流转型并优化流程：

• 整合分散系统：通过将文档捕获软件与企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)及分析工具对接，打破数据孤岛。

• 采用智能采集：传统扫描仪和OCR工具已无法满足当今数据需求。投资可以自动分类、提取和验证数据的解决方案。

• 为AI赋能数据：将每份扫描文档视为潜在数据源。将结构化数据输入AI模型，揭示现金流、客户行为、供应链绩效等领域的规律。

• 合规设计融入初始阶段：将治理机制直接嵌入工作流，而非后期附加。自动化审计轨迹与保留策略可建立信任并降低监管风险。

智能赋能的竞争优势

在速度、合规与洞察力决定市场领导权的经济环境中，企业级人工智能工作流提供决定性优势。自动化不仅在于以更少投入实现更多产出，更在于从每次操作中持续学习。每项扫描、交易或决策都强化着驱动企业AI系统的反馈循环。率先洞察这一变革的组织将超越仍将数据采集视为后台职能的竞争者。最终胜出者，必定是将数字化最后一英里转化为智能化第一英里的先行者。

作者Scott Francis任职于PFU America公司，是技术布道师。