2025企业数字员工落地指南

2025年9提升企业运营效率数字员工可以24有效降低成本投入数字员工可以长期使用，并且，数字员工可以替代多个人工岗位，进一步降低了企业的人力成本。同时，数字人工岗位，进一步降低了企业的人力成本。同时，数字员工可以通过预设的程序和算法进行工作，无需进行复杂的培训，大大节省企业的运营成本。更有效保障工作质量与稳定性数字员工不会受到情绪、疲劳、压力等因素的影响，能够始终保持高度的专注和准确。同时，数字员工可以通过严格的程序控制和数据校验，避免人为错误的发生。充分激活劳动力潜能的第四种企业用工模式，即“人机耦合”。——

数字员工是以“AI+RPA+数据+机器人”等多重技术深入融合能够像“人”一样成长。————

入融合创造的高度拟人化虚拟助手——表面上看，这就是数字员工的进化过程，为什么不是→而是＋AIAILLM

AI数字员工将成为主流，将为企业数字化经营带来更高的效率、更好的效果和更强的竞争力。企业应积极拥抱这一趋势，将AI数字员工深度融入到工作流程中，实现经营的智能化、自动化和个性化。单点AI工具通常只能解决特定的营销问题，如智能聊天机器人用于客户服不同的单点AI工具可能使用不同的数据来源和格式，导致数据难以整合和

AI当AI数字员工融入到工作流程中时，它可以自动完成一些重复性、繁琐的融入工作流程的AI数字员工可以实时获取客户数据，并根据客户的行为和AI数字员工可以通过对大量数据的分析，为决策提供实时的、基于数据的支人类员 数字员

专业领域专家具备专业领域业务知识的专属固定员工数字化能力员工具备数字化技能的员工

数字化劳动力

专业数字员工具备某种专业能力，可以执行复杂任务的数字员工通用数字员工

从事通用流程或者任务的从事通用流程或者任务的超级敏捷员工AgileHumanOne，具备多重能力的非固定员工

数字员工辅助数字员工辅助机器人，以及具身智能数字员工

（行业工具伙伴各种垂直细分工具，将随需整合到数字员工平台，如CRMSCRM、OA、进销存等等

行业解决方案伙伴围绕行业客户的需求，需要具备行业Knowhow的解决方案提供商入局，包括咨询公司、以及深耕行业的ISVSI等AI/大模型合作伙伴通用大模型提供AI技术能力供给，模型能力的增强也将显著提升数字员工的表现

行业数据伙伴为数字员工平台企业外部必备的行业数据，为数字员工的训练和培养提供基础要素数字员工平台生态产品产品+营销运营更高质量企业专有数据更好的模型质量与经营策略AIAIAI需要企业进行业务流程的重塑。这些业务模式需要企业具备新的组织能力和业务流程来支持。企业需要重新审视自己的业务模式，调整组织结构AI快速适应变化的能力AI技术的发展速度非常快，新的算法、模型和应用不断涌现。企业需要具备快速适应这些变化的能力，及时调整战略和业务模式，以充分利用AI带来的机遇。数据驱动的决策能力AI应用的深化需要企业建立完善的数据收集、存储、管理和分析体系，确保数据的准确性、完整性和可用性。数据驱动的决策能力还要求企业培养员工的数据素养，使他们能够理解和运用数据进行决策。创新能力AI技术为企业带来了新的创新机遇，但也要求企业具备相应的创新能力。企业需要鼓励员工提出新的想法和创意，并为他们提供创新的环境和资源。岗位孪 文 代 图 音视 分子发

生成

行 环行 环

行业解决方案类型行业解决方案类型功能类型功能类型│支小助│小浦│智汇、智读、弘小│支小助│小浦│智汇、智读、弘小│数字员工│AIAgent│AYAYI│商家智能助手││Copilot│ChatDEV│金山Copilot│数字员工AIAgen│钉钉AI助理│TableAg│AI数据分析师平台类平台类AI 文心 研究范 与零售行业相对应，该部分为制造行业AI应用重点研究部 以零售行业AI应用研究为

中国工业制造行业AI ©易观分 从大模型驱动的AI行业Knowhow

说明：部分研究成果节选自易观&

产线柔性配置虚拟实验与调试产线柔性配置虚拟实验与调试 大规模个性化定 数字孪生工厂建物流实时监测与优 精准配 产品质量优 主动客户服 能效平衡优测能耗数据监 销售驱动业务优 产品数字化研发与设

来源：易观分析&

构建形成AI构建形成AI个性化学习路径与培训路径构建：生成式AI智能化知识沉 实时指导与支 工业知识与经验传承可持 可视化与协同工

产品设 生产制 供应链管 市场营 用户运

⑤仓储与商品库存管

（包含智能商品识别等

中国零售行业AIAI AI应用将由点及面全面铺开，一方面全业态，全业态增加AI应用，形成数据触点与链接；另一方面，将渗透零售产业链各个环节持续进行数据互联互通，形成良好地AI

研发设

物流流 零售平 消费 大数据分析预测，引导原材料采购、排产计划、库存安排、生

消费者按需选择产品参数甚至参与产品部分设计，实现确定性生产，降低市

对接前端零售、仓储和物流数据，实现统一智能调度仓配，预测和规划分仓

新零售平台创新设计体验场景、融合多种业态和服务，全渠道布局、内容营销等触

对消费者的行为、购买、评价等多维度数据综合，得到用户清晰画像，细分 20222023F2024F2025F2026F2027F2028F2029F即时零售市场规模（亿元数据来源：2023产品研 运营与资产

市场营 用户运①代码助

④智能风 ⑧智能投

⑪⑪

⑫⑫策略，提高决策的精准性。

中国金融行业AI智能投 智能投 智能理 智能风营销与销 客户服 项极具挑战的任务了其广泛应用AI使得追溯和解释变得更为复杂AI大规模数据集构 基础大模型预训 行业大模型微

API

AI

生成式AI能力的引入一方面能够加速金融领域知识的生产和更新，使金融行业能够更快速地应对市场和客户需求的动态变化，丰富内外部应用场景的智能化水平；另一方面，将生成式AI具有的隐性知识和推理能力，与金融知识库显性知识进行的有效融合，传统金融知识体系的学习门槛、学习效率都将得到改善，客户的交互体验、员工的工作和学习模式也将迎来显著改变。在这个过程中，在数据战略基础上同样考量知识战略的搭建与落地，升级基础能力，从而能够以“知识”为抓手形成从数字化到智能化的跨越。数字 智能

个性化需求设计：金融产品创新力：

提高服务水平：精准决策支持：持续升级服务：降低维护成本：

赋能娱乐产业-PGC赋能娱乐产业-PGC赋能娱乐产业-

AIBot用于对局陪伴等；在MMO、

游 影视/动 音

AIAIIPIP数字人多模态生成赋能IP

中国泛互行业AI

AI游戏行业AI

整体AI 全球人工智能边缘设备出货量（按照设备类型全球人工智能边缘设备出货量（按照设备类型 ©易观分 边缘AI兴起，多场景AI ②平台自制进行分IP开发模式①：由IP开发/发行方进行IP

2015-2024年中国IP授权市场规模与增速（零售价值计算2015-2024年中国IP授权市场规模与增速（零售价值计算--2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024市场规模（单位：亿元继续IPIPIP网络文 百亿规 -25.7%- 2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022版权运营（单位：亿元人民币 同比变IP游 千亿规 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023年 同比变 45.2 51.3 76.4 88.4 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023年影视 移动游 动数据来源：01 02内容质量和准确性生成式AI的进步虽然显著，但是仍然不能实现100%的准确和完美无缺。在没有人工介入的情况下，AI可能会生成带有事实不准确、偏见的内容。这就意味着，AI可以辅助部分工作内容的生成，但是仍然需要人工介入，从而保障内容质量和准确性。

隐私问题用户对于数据安全和隐私问题愈发重视，相应地，在AI应用的过程中不仅需要考虑企业自身的数据安全问题，更需要把握好个性化营销与服务和用户隐私边界的平衡，尊重用户对于数据隐私的诉求和权利。版权风险

03 04工作流程调整以及人机协同重构关于AI的法律法规仍然在建设和完善的过程中，相应地，一方面，生成式AI的训练数据集来源广泛并且复杂，有可能会无意间涉及到受版权保护的作品；另一方面，生成内容的版权归属有待于明确，否则可能引发与开发者、使用者之间的各种纠纷等等。

AI工具需要与现有工作流程做好整合和适配，要么是融入到现有工作流，要么是在AI赋能之后，将原有工作流升级，这样才能提升AI工具的使用效率和效果，如果需要团队在不同系统和工具间来回切换，则有可能造成系统的使用率不足，事与愿违。同时，需要在升级后的工作体系和流程等方面，充分考虑人机协同关系的变化。 明确目 梳理流 工具选 场景测 持续度 团队上

01 02产品功能

产品易用性06 03AI能力

05 04

整合能力成本有效评估初始投资与长期运营成本，尤其是在AI平台和应用的投入方面，可能存在初始的投入成本比较高的情况，需要考虑的是长期的营销效率提升和转化率收益，最终在成本和收益之间找到平衡

可扩展性挑战挑战输 输AIAIAI这可能导致对AI项目的投资决策缺乏依据，或者对项目的期望不切实际。 引入新的AI工具时，需要考虑这些工具与现有系统的兼容性，包括数据格式、接口AIAI发展，日新月异，同时，AI做好投资回报的预期和资源投入计划，才更有可能稳步推荐AI发展，日新月异，同时