近日，中关村科技租赁数字信息部副总监肖泱以竞争力论坛特约研究员身份，在“全球租赁业竞争力论坛”发表署名文章《AI能力建设，赋能融资租赁公司数字化转型》。作为融资租赁公司数字化转型研究系列第四篇，文章系统阐述了融资租赁公司在数字化进入AI能力建设阶段后，如何构建企业级AI能力体系。现全文转载，以期为行业数字化转型提供有益参考。
本文为融资租赁公司数字化转型研究系列第四篇，继数据能力、流程能力、业务能力后，提出建设AI能力，以期为融资租赁公司数字化转型提供理论及方法指导。
摘要：随着大模型、智能体等人工智能技术快速发展，企业数字化转型正在从流程数字化、数据驱动进一步向智能驱动演进。对于融资租赁公司而言，AI的价值不应局限于智能问答、文档生成等辅助性应用，而应建立在既有业务、流程、数据、知识和信息系统基础之上，逐步形成能够嵌入岗位、业务场景和经营管理过程的企业级AI能力。结合融资租赁行业数字化建设及业务尽调、评审等场景实践，本文提出以“业务战略—业务能力—AI机会—业务场景—AI Skill技能—AI产品—治理与价值”为主线的AI能力建设思路，并进一步探讨企业AI架构、Skill与Agent体系、知识治理以及IT组织能力演进。AI并非对传统数字化能力的替代，而是对企业既有业务、系统、流程、数据和治理能力的重新组合与价值放大。
关键词：融资租赁；数字化转型；人工智能；业务架构；AI Skill；智能体
一、融资租赁公司数字化进入AI能力建设阶段
回顾融资租赁行业过去十余年的信息化、数字化建设，大体经历了三个阶段。第一阶段以核心业务系统建设为重点，围绕客户、尽调、评审、合同、放款、资金、租后管理等环节，实现业务线上化、流程标准化和基础数据沉淀。第二阶段从“业务有没有系统”转向“流程和数据能否产生管理价值”，企业逐步推进数据治理、流程治理、指标体系、系统集成和经营分析。第三阶段则进一步从单个系统和单项需求建设走向企业级数字化规划，从战略、业务架构、应用架构、数据架构和IT治理等维度统筹数字化建设。
随着大模型和智能体技术的发展，融资租赁公司数字化正在进入第四阶段，即企业AI能力建设阶段。这一阶段的核心不是简单增加若干AI功能，而是探索如何将AI真正嵌入岗位、流程和业务场景，使其成为企业业务能力体系的一部分。
因此，AI更适合被理解为建立在传统数字化体系之上的一个新的“智能能力层”。其价值不只是提高信息检索和材料撰写效率，而在于进一步重构岗位作业方式、业务流程和企业数字化架构。
二、AI推动数字化设计从“系统中心”走向“工作中心”
传统信息系统建设主要围绕系统、模块、功能、页面、流程和数据展开，核心问题是系统如何承载业务。但AI进入企业之后，设计对象开始进一步转向人的实际工作。
以融资租赁业务经理项目尽调为例，一次完整尽调并不是简单填写系统字段或生成一份报告，而是包含项目初筛、资料准备、客户分析、行业分析、财务分析、现金流分析、租赁物核验、交易真实性验证、风险识别和现场访谈等大量专业工作。
因此，AI场景设计首先需要还原岗位真实作业过程，进一步分析一项工作包含哪些任务、每个任务有哪些步骤、涉及哪些业务规则、需要哪些数据和知识，以及哪些环节由人完成、哪些由传统系统自动处理、哪些适合AI辅助或执行。
由此，数字化设计逻辑正在由传统的“系统—模块—功能”进一步扩展为“岗位—场景—任务—步骤—规则—数据—知识—人机分工—Skill技能—Agent智能体”。企业数字化的设计对象也由以系统为中心，逐渐转向以工作为中心。
AI真正带来的变化，并不是在原有系统中增加一个AI入口，而是重新设计人在什么节点负责判断、系统完成什么自动化任务，以及AI能够承担哪些分析和执行工作。
三、企业AI规划应从业务战略和业务能力出发
企业推进AI建设时，如果首先从“大模型能够做什么”出发，容易形成大量分散场景。更有效的方式，是首先从企业战略和业务能力出发，识别真正值得AI介入的问题。
企业应重点分析：哪些业务赛道是战略重点，哪些经营问题最为突出，哪些岗位存在大量重复劳动，哪些流程效率较低，哪些风险管理环节高度依赖人工经验，以及哪些专业知识集中在少数人员手中。
基于这一逻辑，可以建立“业务战略—业务能力—AI机会—AI场景—AI Skill技能—AI产品—治理与价值”的AI规划路径。首先通过业务能力地图形成企业业务全景，再从业务价值、人工强度、规则程度、数据成熟度、AI适配度和实施难度等维度识别AI机会；随后将高价值机会拆解到具体岗位和业务场景，再进一步设计Skill技能、Agent智能体以及AI工作台等产品形态。
因此，企业AI规划真正需要回答的，不是“大模型能做什么”，而是“企业哪些能力和工作最值得被AI重新设计”。
四、通过真实业务场景验证AI能力
AI能力建设必须进入真实业务过程进行验证。融资租赁尽调、评审分别代表了AI从业务辅助、专业判断到预测决策的不同能力层级。
在项目尽调中，如果AI仅用于生成尽调报告，其价值较为有限。更合理的方式，是将尽调拆解为项目初筛、企业分析、财务分析、现金流压力测试、五流一致性核验、租赁物分析、风险识别、现场问题生成和尽调报告等AI Skill技能。每一个Skill技能均具有明确的输入资料、执行步骤、业务规则、判断标准和输出结果。当多个Skill技能按照业务流程自动组合时，AI就开始从单点辅助向智能体工作流演进。
评审场景则进一步涉及专业判断。评审经理需要综合判断行业环境、客户经营能力、财务状况、项目质量、租赁物价值、现金流覆盖能力和交易结构等因素。因此，AI能力可以进一步划分为AI辅助、AI 分析、AI判断、AI执行和AI编排等层级，从信息辅助逐步走向分析、初判、执行和多Skill技能编排。此时，企业AI建设的核心难题已经不再只是模型调用，而是如何将制度、业务规则、风险标准和专家经验转化为AI能够理解和执行的能力。
五、从AI工作台进一步沉淀企业能力资产
随着AI场景不断增加，AI工作台本身并不是企业最终应当沉淀的核心资产。真正具有长期价值的是工作台背后的业务场景、业务规则、知识、数据和AI能力。
可以通过“反向提炼”的方式，从AI工作台中识别若干业务场景，再将场景拆解为具体任务，将适合AI完成的任务沉淀为Skill，并进一步提炼业务规则、知识来源、数据需求和判断标准。在此基础上，通过智能体工作流将多个Skill进行组织，最终形成统一的企业能力标准。
这一过程可以概括为：一个工作台—若干业务场景—几十个AI Skill技能—数百条业务规则—一套业务能力模型。
由此，企业可以逐步形成业务知识资产、AI Skill技能资产、数据资产、AI案例资产和AI评价资产。AI建设也将从一个个相互独立的项目，逐渐转向可以跨场景复用的企业AI能力资产体系。
六、构建融资租赁企业级AI能力体系
从企业整体视角看，融资租赁公司未来需要形成相互连接的AI能力体系。
首先是业务能力与AI场景体系，通过业务能力地图、AI机会地图和岗位场景地图明确AI应该进入哪里。
其次是Skill技能与Agent智能体体系，对每个Skill统一定义所属岗位、流程、输入、规则、处理逻辑、输出和人工复核要求，并通过Agent智能体实现多个Skill技能的流程编排。
第三是数据与知识体系，除传统数据治理外，还应进一步管理制度、案例、合同、行业研究、业务规则和专家经验，使其成为AI可调用的知识资产。
第四是企业AI架构体系。AI最终需要通过AI工作台、Agent智能体或嵌入既有业务系统等方式进入业务，并逐步形成“业务应用—Agent智能体—Skill技能—数据与知识—AI基础能力—AI治理”的完整架构。
第五是AI治理与价值体系，围绕模型、数据、知识、Skill技能、Agent智能体、安全、成本和价值建立治理机制，并从效率、质量、风险和业务价值等维度持续评价AI建设效果。
企业AI能力只有实现标准化、资产化、架构化和治理化，才能真正从试点走向规模化应用。
七、AI时代IT组织需要从需求管理走向能力管理
AI还将进一步推动IT组织职能变化。传统IT管理主要围绕业务需求、需求分析、IT项目和系统建设展开，ITBP承担业务部门与IT部门之间的连接作用。但进入AI时代，一个业务问题往往同时涉及流程、数据、知识和AI，很难再简单映射为一个传统系统需求。
未来ITBP需要进一步具备业务AI机会识别能力。不仅需要判断“业务需要建设什么功能”，还需要判断问题究竟应该通过流程优化、数据治理、传统系统功能、AI Skill技能还是Agent智能体来解决。
这一变化意味着，IT组织的管理对象将逐步从“IT需求”扩展为“企业数字化能力和AI能力”，IT部门也将从技术和系统建设部门，进一步向业务能力设计者和企业智能化转型组织者演进。
八、结语：从建设信息系统走向建设企业AI能力
当前，融资租赁公司整体仍处于信息化建设深化和数字化能力建设阶段，不同企业之间存在明显差异，核心系统建设、业务流程标准化、数据治理体系和业务能力沉淀等基础能力仍需要持续完善。如果企业尚未完成业务流程线上化、数据体系建设和业务能力沉淀，AI很难真正融入经营过程，也难以形成规模化价值。因此，融资租赁公司推进AI转型，还要补好数据能力、流程能力、业务能力的课。在此基础上，AI才能进一步将企业已有的业务、流程、数据、知识和专家经验重新组合，形成可持续复用的智能能力。
未来融资租赁公司的数字化差距，可能不再单纯体现为拥有多少系统，而会进一步体现为核心岗位和业务流程中沉淀了多少可以持续调用、复用和优化的AI能力。因此，融资租赁公司下一阶段需要建设的，不只是若干AI应用，而是一套包括业务能力地图、AI机会地图、岗位场景体系、企业skill技能库、智能体工作流、知识与规则体系、企业AI架构以及AI治理和价值评价机制在内的完整能力体系。
融资租赁公司过去的信息化和数字化积累，并不会因AI的出现而失效。相反，这些积累正在成为企业进入智能化阶段的重要基础。从“建设信息系统”走向“建设企业AI能力”，或将成为融资租赁公司下一阶段数字化转型的重要方向。
