知识问答做了，智能分析做了，各类 Agent 也在不断增加。但回头看，员工还是很忙：

老板要一份经营分析，团队仍然要临时拉数、对数、找原因、做报告；供应链出现风险，仍然要等问题发生以后，再组织采购、生产和销售一起分析。

AI 场景做了不少，为什么企业还没有多一名能够长期接住工作的 AI 数字员工？

8月29日，以“AI 共创，智企世界”为主题的“2026 胶东 CIO 联盟秋季论坛暨走进荏原冷热系统”活动举行。

来自胶东地区的企业管理者、CIO 及产业伙伴齐聚一堂，共同探讨 AI 如何从技术热点走向企业实际应用。

汉得信息数智事业部总经理曹正炎受邀参会，发表题为《从 AI 场景落地，到 AI 员工上岗——汉得企业 AI 转型的实践与思考》主题演讲，深度分享汉得从场景开发迈向 AI 数字员工培育的落地实践与行业思考。

这次分享没有从模型参数和技术架构讲起，而是从两个已经发生的故事，回答一个企业管理者更关心的问题：

AI 进入企业以后

究竟能帮我们接住什么工作？

今年7月，汉得开展半年度经营复盘。

按照过去的方式，事业部负责人需要组织团队拉取经营数据、核对指标口径、分析异常、整理材料，再形成一份经营分析报告。

这项工作往往要占用管理者和团队数天时间。但对管理者而言，真正重要的不是制作报告，而是看清经营问题、判断原因，并决定下一步采取什么行动。

这一次，曹正炎把经营分析任务交给了自己的总经理数字分身。

接到任务后，AI 数字分身没有马上拼出一份报告，而是先确认分析周期、组织范围和指标口径，再搭建经营分析框架，读取正式经营数据，识别异常，形成原因分析和行动建议，最终生成可以在线交互的经营分析报告。

管理者不再从拉数、对数和制作材料开始，而是集中校准三个关键问题：

❓ 数据口径是否正确

❓ 对经营异常的判断是否合理

❓ 下一步应该采取什么经营行动

这名 AI 数字员工接住的，不只是一份报告，而是经营复盘中大量重复、耗时，却又必须完成的工作。

管理者节省下来的时间，可以重新回到客户现场和业务一线，把精力真正用在增长上。

更重要的是，管理者平时如何看经营、如何发现异常、如何追问原因，这些长期积累的方法，也开始可以被 AI 学习和沉淀。

一位管理者教会的经营方法

可以进一步复制给更多经营责任人

企业供应链中的风险，往往不是孤立发生的。

一个采购金额并不大的品类，背后可能连接着供应商、物料、产品、生产计划和客户订单。

在现场分享的案例中，一个采购金额不到总采购4%的品类，关联的却是12.16亿元收入。

一旦它出现供应中断，影响的可能不只是采购成本，还可能是生产安排和客户订单能否按期交付。

传统方式下，要识别这样的风险，采购专家需要分别查看供应商信息、采购数据、库存情况、生产计划和销售订单，再组织多个部门共同判断。

由于信息分散、关系复杂，很多风险往往要等问题发生以后，企业才开始找数据、开会和补救。

汉得基于业务本体，建立供应商、品类、物料、产品、生产与订单之间的关系，并把采购专家的判断方法教给 AI 数字员工。

这名采购专家型 AI 数字员工可以持续完成三项工作：

✅ 发现潜在的供应风险；

✅ 判断风险可能影响哪些产品、生产计划和客户订单；

✅ 将问题提前推送给相关责任人，支持企业及时干预。

它的价值不只是帮采购人员多做一次分析，而是让企业从风险发生后组织人补救，逐步走向持续发现、提前判断和及时应对。

把风险发现提前

企业才有时间采取行动

现在市场上的很多 AI 产品，首先解决的是个人办公效率问题：写材料、做总结、查知识、整理会议纪要。

这些能力很有价值，也会成为未来企业 AI 体系的重要组成部分。

但正如汉得高级副总裁何登攀提出的：企业要的数字员工，从来不仅仅是“数字文员”。

企业还需要 AI 进入生产、仓储、采购、销售、财务和经营管理等正式工作，使用企业自己的数据，遵循企业自己的规则和权限，长期承担岗位任务。

围绕企业不同层次的工作，汉得正在培育三类 AI 数字员工。

它们可以调用 MES、WMS 等业务系统，按照岗位规则完成生产、仓储、质量和主数据等具体工作。例如：

✅ 生产调度员

✅ 仓储运营员

✅ 质量巡检员

✅ 主数据维护员

它们可以连接 ERP、SRM、CRM 等运营系统，在采购、销售和供应链等岗位之间核对信息、传递任务、跟踪状态并推动协同。例如：

✅ 采购经理

✅ 销售运营分析师

✅ 供应链协同员

✅ 合同预审员

它们可以调用 EPM、BI 和企业数据平台，持续完成经营分析、异常识别、原因追溯和决策支持。例如：

✅ COO 分身

✅ 经营分析师

✅ 财务分析师

✅ 品类采购专家

从业务执行，到运营协同，再到分析决策，AI 数字员工开始进入企业不同岗位，接住不同层次的真实工作。

这也是企业 AI 从“场景”走向“员工”的重要变化：

场景回答的是

“这个功能 能不能做”

岗位回答的是

“这项工作 能不能长期交给它”

过去企业建设 AI，通常由业务部门提出需求，IT 团队完成开发，再为每个场景分别接入数据、知识和权限。

当企业只有少量 AI 场景时，这种方式可以推进。但当财务、销售、采购、生产、质量都开始使用 AI，企业可能会出现几十个甚至上百个场景。如果每个场景都重新开发、重新配置，AI 就很难规模化。

新的变化是，技术团队负责搭建企业级底座，业务专家开始直接参与 AI 数字员工的培育。

业务人员可以把自己的知识、规则和工作方法教给 AI 数字员工，并在真实任务中持续校准。

IT 部门也不再只是定制需求的承接者，而是负责平台、系统连接、数据、权限、安全和审计，让不同岗位的 AI 数字员工能够在企业统一治理下开展工作。

这不是不要技术和工程化，而是让技术底座与业务经验重新分工。

过去，通过场景开发

证明 AI 能做事

现在，通过岗位培育

让 AI 长期接住工作

要让 AI 数字员工长期接住企业工作，仅仅接入一个大模型还不够。

它还需要知道：

汉得 DataClaw 定位为企业 AI 数字员工中心，重点连接企业正式系统和私有数据，让 AI 数字员工按照岗位职责、业务规则和权限要求持续工作。

它不是为了替代企业已有的 ERP、MES、WMS、SRM、CRM、MDM 和 BI 系统，而是让 AI 理解这些系统中的数据、对象、规则和流程，把原来分散的信息和动作组织成一项完整工作。

其背后也是汉得 DATA x AI 体系的持续实践：

没有可信数据

AI 无法进入正式工作

没有 AI

数据也很难持续转化为判断和行动

当企业未来拥有越来越多 AI 数字员工时，DataClaw 可以统一管理它们的培育、审批、分发、上岗和持续运营，让一位业务专家培育好的能力，被更多员工和岗位复用。

同时，DataClaw 也是一套开放的 AI 数字员工生态平台：

✅ 第三方模型、工具和专业能力可以接入；

✅ 汉得各事业部和外部行业专家可以共同培育具备专业 Know-how 的 AI 数字员工；

✅ 咨询、实施、软件和渠道伙伴也可以参与客户触达、交付和持续运营。

企业 AI 落地，不需要从一个庞大的规划开始，也不需要一开始就建设几十名 AI 数字员工。

更务实的方式，是先选择一项真实、长期存在的工作，让一名 AI 数字员工开始试岗。

例如：

AI 数字员工正式工作前，也要像人一样完成“入职培训”：

定岗位、学业务、接数据、领权限。

随后，再用真实任务检验它能不能理解企业业务、使用正式数据，并稳定接住约定的工作。

做得不够好，就继续培训和校准；能够稳定完成任务，再正式上岗，并逐步复制到更多岗位。

未来，汉得 AI 数字员工团队将陆续进入业务执行、运营协同和分析决策岗位，帮助企业把重复工作接过去、把经营问题提前发现、把优秀经验持续留下来。

汉得 DataClaw 企业 AI 数字员工上岗体验现已开放。

如果您的企业也在思考，哪些工作可以先交给 AI 数字员工，欢迎联系您熟悉的汉得销售，或扫描文末二维码预约交流。

我们可以从一项真实工作开始，帮助企业招募并培育第一名 AI 数字员工。

先试岗，验证价值，再转正。

携手汉得，共铸硬核竞争力！