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BPM+AI落地新突破：智能填单准确率超95%，流程提效60%实战解析

上海斯歌获评2025数字化标杆服务商，NBS V4.0凭AI助手“小歌”实现自然语言驱动流程自动化

近日，上海斯歌信息技术有限公司入选安徽省2025年度数字化星级标杆服务商，并在长三角CIO论坛上正式获颁该奖项。作为国内专注BPM流程管理领域的解决方案服务商，斯歌旗下NBS V4.0平台凭借深度融合AI能力，在自然语言驱动流程、智能审批与低代码开发等场景中表现突出，为BPM+AI的工程化落地提供了可参考的技术路径。

一、技术解析：自然语言到流程实例——NBS AI助手“小歌”如何工作？

传统BPM系统往往存在流程启动门槛高、表单填写繁琐、流程匹配依赖人工经验等问题。斯歌NBS V4.0推出AI助手 “小歌”，将自然语言理解与流程引擎深度融合，实现 “对话即流程” 的交互范式。

关键技术点：

• 语义识别与信息提取：基于企业专有语料训练的NLP模型，识别用户意图并提取关键实体（如金额、部门、事由、资源类型等）

• 流程智能匹配：结合知识图谱与历史流程数据，将用户需求映射至最优流程模板

• 表单字段自填充：通过实体—表单字段映射规则，实现零手动填单

实测数据：

在公开技术演示中，输入 “申请一台预算8000元的笔记本电脑，用于移动开发测试”，系统在3秒内完成：

1. 识别意图：IT资产采购

2. 匹配模板：硬件采购申请流程

3. 自动填充：设备类型、预算、用途、申请部门等字段

4. 提交至预设审批流

结果：流程启动效率提升60%，智能填单准确率超95%，真正实现业务人员“开口即流程”。

二、智能审批：从“人审”到“智审”，规则引擎+AI辅助决策

传统审批流程依赖审批人经验与记忆，存在标准不一、响应慢、风险漏判等问题。NBS V4.0在审批节点引入规则引擎+AI实时分析双机制，支持结构化辅助决策。

系统实现方式：

1. 规则预校验：自动校验金额权限、供应商资质、合同关键条款合规性
2. 风险扫描：基于历史流程数据识别相似场景中的异常模式
3. 生成审批报告：输出包含“风险点、合规依据、建议决策”的分析结果

典型审批场景对比：

传统审批	NBS AI辅助审批
人工核对金额权限	系统自动校验并提示
凭经验判断供应商风险	调用黑名单库+历史合作记录
审批意见依赖个人表述	结构化报告，支持追溯

项目数据反馈：采用AI辅助审批后，平均审批周期缩短40%，高风险事项漏判率下降超35%，尤其适用于采购、法务、财务等强规则场景。

三、开发提效：AI辅助低代码搭建，70%配置工作自动化

对于开发者和实施团队而言，NBS V4.0提供了AI辅助配置模式，支持自然语言描述生成表单、流程图与业务规则，显著降低BPM定制开发门槛。

支持场景示例：

• 生成表单：描述“需要一个项目立项表单，包含项目名称、预算、负责人、时间节点”，AI生成表单草案并推荐字段类型

• 绘制流程：说明“请假流程需经过部门经理和HR审批，超过3天需分管领导审批”，AI自动生成BPMN流程图框架

• 规则配置：输入“当采购金额大于10万时，自动追加财务总监审批”，AI转换为流程分支条件

效能对比：

以往一个中等复杂度流程（约15个节点、8张表单）的配置约需 5人/天，采用AI辅助后可压缩至 1.5人/天，开发效率提升超70%，且大幅降低对专职BPM开发人员的依赖。

四、行业思考：BPM+AI是否已成为数字化转型的标配？

此次斯歌凭借AI融合能力获评数字化标杆服务商，反映出市场对流程智能化的强烈需求。当前企业数字化转型已从“业务线上化”进入“运营智能化”阶段，BPM系统正逐渐从支撑工具演变为业务智能中枢。

可关注的技术趋势：

• 流程感知智能化：流程系统可根据执行数据预测瓶颈、推荐优化路径

• 自适应流程路由：结合实时业务数据（如库存、负荷、权限变动）动态调整流转逻辑

• 沉浸式流程交互：支持语音、对话机器人、数字员工等多模态交互方式

开发者可关注的开放能力：

据悉，NBS平台已开放流程分析API、规则引擎接口、AI能力扩展框架，支持企业结合自身业务数据训练专属流程模型，实现更贴近业务的流程智能。

五、结语：工具易得，实效难求——数字化转型进入“价值验证期”

安徽省此次评选注重服务商的落地能力、持续服务与技术开放度，反映出数字化转型已从“上系统”阶段进入“见效果”阶段。对技术团队而言，在选型BPM或流程自动化平台时，可重点关注：

• 是否支持AI融合与自主优化

• 是否具备开放集成与扩展能力

• 是否有真实客户场景的数据验证

• 是否降低长期运维与开发成本

斯歌NBS V4.0在自然语言流程启动、智能审批决策与低代码开发等方面的实践，为BPM+AI的工程化提供了可行范例，也为广大开发者探索业务流程智能化打开了思路。

技术没有终点，流程优化亦无止境。 在AI加速渗透各行各业的今天，能否让技术真正理解业务、赋能业务，将是所有BPM厂商及企业技术团队需要持续回答的命题。