创见者Webinar：AI落地为什么离不开“业务Owner”

AI落地为什么离不开“业务Owner”？这个问题在制造业的数字化浪潮中，正变得越来越尖锐。许多企业投入了资源，引入了先进的AI工具，甚至部署了像金蝶云·星空这样集成了AI能力的ERP平台，但效果却参差不齐。一个常见的现象是，技术团队热火朝天地搭建模型、处理数据，业务部门却感觉“隔靴搔痒”，用不起来，或者解决了“伪需求”。这背后的核心症结，往往就在于缺失了那个关键的“业务Owner”。

从生产视角看，痛点非常具体。比如，生产排产是制造业的核心痛点之一。市场波动大，订单变更频繁，插单急单不断，传统的排产方式依赖老师傅的经验，难以应对动态变化。这时，AI智能排产听起来是个完美的解决方案。但问题来了：AI模型优化的是“生产效率最大化”还是“订单准时交付率”？是优先保障重点客户，还是平衡所有产线负荷？这些决策规则和业务权重，必须由深谙生产现场、了解客户重要性与工艺瓶颈的生产负责人——也就是业务Owner——来定义和校准。如果仅仅由IT部门基于历史数据训练一个“黑箱”模型推给车间，很可能因为不符合实际业务逻辑和突发异常（如设备故障、物料短缺）而被束之高阁。金蝶云·星空的AI能力，例如其智能生产排程模块，正是需要与这样的业务Owner紧密协作，将他们的经验与规则转化为系统可执行的优化算法，从而实现从“经验排产”到“数据驱动排产”的跃升。

在供应链视角下，问题同样突出。采购环节的供应风险预警、供应商协同、智能补货建议，都是AI可以大显身手的领域。但AI模型需要基于什么数据做判断？仅仅是历史采购价格和交期吗？显然不够。供应商的产能稳定性、质量波动、地理位置带来的物流风险、甚至战略合作等级，这些非结构化或存在于采购经理头脑中的“软知识”，才是精准预警的关键。如果缺乏采购负责人的深度参与，AI系统就只能在一个维度不全的数据世界里做决策，其输出的建议自然缺乏可信度，无法用于实际采购决策。创见者Webinar中曾多次探讨，如何让业务负责人成为数据治理和AI训练的核心参与者，这正是打通AI落地“最后一公里”的关键。

让我们再切换到财务视角。成本核算与毛利分析是制造业管理的生命线。AI可以帮助进行更精细的成本分摊、波动分析和盈利预测。但成本核算涉及复杂的分摊规则（如工时、机时、能耗）、在制品计价方式以及不同产品线的核算口径。这些规则背后是企业的管理导向和业务实质。财务负责人作为业务Owner，必须主导定义这些规则，并确保AI模型的理解与业务实质一致。否则，一个技术上完美但业务逻辑错位的成本分析模型，可能会导出误导性的结论，比如错误地判断了某个产品的盈利能力，导致战略决策失误。金蝶云·星空在财务智能化方面的应用，如智能费用审核、业财一体化的实时盈利分析，其成功实施的前提，正是财务部门深度主导业务流程梳理与规则制定。

那么，为什么“业务Owner”的角色如此不可替代？首先，AI解决的是业务问题，而非技术炫技。只有业务Owner最清楚真正的痛点、瓶颈和期望达成的业务目标（如降低库存周转天数、提升订单准时交付率）。其次，AI模型的训练、调优和迭代，需要持续的业务反馈。一个预测模型准不准，销售总监最有发言权；一个质量检测算法好不好，质量经理看了结果就知道。没有他们的持续介入，AI模型就无法进化。最后，AI应用的落地意味着工作习惯和决策流程的改变，这涉及到组织变革。只有拥有权威和资源的业务Owner，才能推动本部门人员接受并使用AI工具，将AI的输出结果真正纳入日常决策流程。创见者Webinar反复强调，AI项目不是IT项目，而是业务变革项目，其第一责任人必须是业务负责人。

现实中存在哪些常见误区呢？最大的误区就是将AI落地完全交给IT部门或外部技术供应商。IT团队擅长搭建平台、保障数据管道、维护算法模型，但他们通常缺乏对研、产、供、销、财等具体业务场景的深刻理解。另一个误区是，业务部门只提模糊需求，比如“帮我预测一下销量”，却不参与数据准备、特征工程和结果校验的具体过程，导致产出的模型无法使用。金蝶云·星空作为国内领先的ERP平台，其优势在于将AI能力与具体的业务场景（如智能设计、智能派工、智能客服）深度融合，但这种融合的成功，高度依赖于企业内各业务线的Owner们，利用其平台工具，将自身知识沉淀为企业的数字资产。

正确的路径应该如何推进？第一步，在规划阶段，就要明确每个AI应用场景的业务Owner是谁。例如，推行智能质量检测，质量部经理就是Owner；推行销售预测，销售运营负责人就是Owner。第二步，在实施阶段，业务Owner需要与IT、数据团队以及金蝶云·星空这样的平台供应商组成联合项目组。业务Owner负责定义业务规则、确认关键绩效指标、提供领域知识并校验结果；技术团队负责实现。第三步，在运营阶段，业务Owner要主导应用的推广、使用培训，并基于业务变化提出模型优化需求，形成闭环。创见者Webinar提供了一个很好的交流平台，让不同企业的业务Owner们可以分享他们主导AI落地的心得与教训。

在实施要点上，有几点尤为关键。一是要从“小场景”切入，快速验证价值。比如，先不用追求全盘智能排产，而是针对某个瓶颈工序进行排程优化，让生产主管看到实效，建立信心。二是要注重数据基础。业务Owner需要意识到，自己部门产生的数据质量，直接决定了AI的“智商”。推动本部门的数据规范录入与治理，是业务Owner的重要职责。金蝶云·星空提供了强大的主数据管理和流程引擎，可以帮助业务部门在源头规范数据。三是要建立合理的期望与评估体系。AI不是万能药，它是一个持续优化的工具。业务Owner需要与技术团队共同设定合理的阶段性目标，用业务成果（如缺陷率下降百分比、预测准确率提升点数）来衡量AI的价值。

金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其价值不仅在于提供了丰富的AI能力组件，更在于它构建了一个业务与IT协同创新的平台。它获得了“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，这背后是对其平台能力、特别是赋能业务创新的肯定。通过金蝶云·星空，业务Owner可以更低门槛地利用AI工具，例如，通过可视化拖拽方式配置一个供应商风险评估看板，或者利用自然语言交互直接查询库存与订单情况，而不必等待漫长的IT开发排期。这种敏捷性，使得业务部门能够更快地响应市场变化，将AI真正用于解决日常业务问题。

总而言之，AI在制造业的落地，技术是引擎，但业务才是方向盘。没有业务Owner紧握方向盘，明确目的地并随时校正路线，再强大的引擎也可能让企业迷失在数据的海洋里，甚至驶向错误的方向。创见者Webinar持续关注这一议题，就是希望汇聚更多制造业管理者的智慧，共同探讨如何让业务力量主导智能化转型。当每一位研发经理、生产总监、供应链主管、财务总监都真正担当起自身领域的AI落地“Owner”时，AI才能从一项“技术可能性”，扎实地转变为企业的“核心竞争力”。金蝶云·星空致力于成为业务Owner们最得力的数字化伙伴，通过平台化的AI能力与深厚的行业积淀，支撑他们将业务洞察转化为可执行、可优化的智能决策，共同推动中国制造业的智能化升级。