钢研纳克隶属于中国钢研科技集团，是国内金属材料检测领域具有重要影响力的专业机构，此次调研汇集流程数字化、财务、综合管理、人力资源、供应链、科技质量、审计合规等多个部门代表，致力于从企业整体经营视角发掘数字化需求。

活动当天，钢研纳克一行首先参观了金智维珠海展厅，详细了解了金智维的发展历程、技术体系、产品能力，以及AI数字员工在金融、政企、制造等领域的应用实践，进一步认识AI数字员工连接现有业务系统、执行跨系统任务和参与业务流程的能力。

在专项交流会上，屈文浩发表了《安全可靠的企业级智能体，共建新质生产力》主题分享，围绕企业AI应用趋势、智能体与RPA的协同关系，以及央国企规模化应用需要关注的核心问题展开详细介绍。

基于钢研纳克在经营管理提效及数字化建设方面的实际需求，金智维结合企业级智能体落地经验，对人工智能如何进入财务、人力资源、供应链、安全生产、研发质量等业务流程进行了系统梳理。

随着大模型及各类AI工具快速普及，员工使用AI生成报告、整理资料和分析数据的门槛不断降低。但当AI由个人工具进入企业经营体系，数据安全、模型幻觉、权限边界、运行成本和过程审计等问题也随之出现。而企业级智能体的核心，不只是完成一次任务，而是在持续运行中做到安全、稳定、可控和可追溯。

屈文浩指出，个人AI工具可以依赖使用者随时检查和修正，企业流程却可能需要重复执行数百次、数千次。每一次操作由谁发起、调用了哪些数据、执行了什么动作、出现异常后如何处理，都需要具备清晰的管理机制。因此，企业AI建设需要统一的平台、数据、权限和流程规范，将分散的个人应用逐步转化为可管理、可复制的组织级能力。

围绕大模型、智能体与RPA的关系，屈文浩提出，大模型能够理解需求、分析信息和拆解任务，但真正决定企业应用效果的，还包括业务知识、数据、工具、流程、权限和行业规则。在实际业务中，可以由大模型承担理解、规划和判断，再调用RPA、知识库、文档识别及业务系统完成查询、下载、录入、核验和流转。RPA在规则明确的操作中具备较高的稳定性和确定性，企业过去积累的RPA流程也无需推倒重建，而是可以作为智能体调用的执行组件，逐步融入更加完整的业务流程。

基于这一思路，金智维推出了K-APA智能流程自动化平台，将大模型的意图理解、任务拆解与流程规划能力，同RPA的稳定执行能力相结合，并可按需调度Browser Use、Computer Use、MCP、Skill及文档处理等工具，形成覆盖任务理解、流程执行、结果校验与人工确认的业务闭环。平台能够在不大规模改造现有业务系统的情况下，连接网页、桌面端、企业内部系统及外部应用，将分散的操作逐步沉淀为可复用的AI数字员工。

对于央国企而言，K-APA的价值并非简单增加一个AI工具，而是帮助企业将已经验证的流程、规则和自动化能力转化为可共享、可管理的组织资产。业务人员可通过自然语言和低代码方式参与流程构建，成熟的AI数字员工则可复用于财务、人力、IT、行政，以及采购、生产、安全、质量和供应链等场景，为跨部门、跨系统的流程协同提供支撑。

以费用报销为例，若只建设票据识别或审核工具，只能缓解财务审核环节的部分压力。完整的智能化设计还应覆盖材料提交、信息提取、规则校验、系统录入、异常反馈和人工复核，让AI数字员工真正参与端到端流程，而非停留在单点工具层面。这也意味着，企业不应追求用一种技术解决所有问题，而要根据业务特点，组合使用大模型、RPA、知识库、文档智能和现有系统能力，将智能分析与稳定执行放在同一条业务链路中。

结合钢研纳克各部门的业务特点，双方重点围绕财务管理、安全生产、IT运维、研发质量、采购及供应链等方向展开交流。

在财务与司库管理中，AI数字员工可参与账户数据采集、流水核对、差异识别、报销审核和资金信息汇总，减少人工在多系统之间反复查询、核验和整理数据的工作量，并提升财务信息处理的及时性与一致性。

在安全生产和IT运维场景中，AI数字员工可持续采集运行信息，监测制度、安全通报和系统告警，辅助完成异常识别、故障记录整理及标准工单生成。同时，还可衔接员工入职、转岗和离职过程中的账号与权限管理，使相关操作更加规范、及时、可追溯。

围绕研发质量、采购和供应链管理，AI数字员工可将分散在设备、系统、文档和外部平台中的信息自动汇集并衔接后续流程，帮助企业减少重复操作，提升跨部门协作和经营管理效率。

围绕企业如何高效启动数智化建设、部署AI数字员工，屈文浩提出，应优先关注高频、机械、易出错，以及跨系统操作较多的业务流程，让AI数字员工承担重复执行和信息处理工作，帮助员工将更多精力投入沟通、判断、决策与创新。

在场景规划阶段，可以结合任务频率、年度工作量、业务价值、风险等级和实施条件进行系统梳理，形成清晰的建设优先级。通过先选择基础较好、价值明确的场景开展验证，企业能够更快沉淀方法、积累经验，并逐步拓展至更多业务流程。

对于规则明确的业务，AI数字员工可以承担更多自动执行工作；对于付款审批、关键系统操作和安全处置等重要环节，则可通过人机协同机制，由AI完成信息采集、规则校验、风险提示和流程准备，再由相关人员进行确认、复核与决策。

“智能化程度越高，权限、审计和风险控制就越需要同步完善。”屈文浩强调。项目初期，企业可以先让AI数字员工承担信息汇集、异常预警和辅助分析，在运行过程中持续验证效果、优化规则，并逐步提升AI数字员工参与业务流程的深度，通过这种循序渐进的建设方式，人工智能可以更加平稳地融入企业经营管理体系。

此次调研交流进一步加深了双方对企业级智能体、AI数字员工及智能自动化建设路径的理解，也为钢研纳克梳理业务需求、评估应用场景和推进后续数字化建设提供了参考。

未来，金智维将继续围绕央国企复杂业务环境，以安全可靠的企业级智能体为基础，推动大模型、RPA、知识库、文档智能与业务系统协同应用，助力企业持续提升经营管理效率与组织智能化水平，为数智化转型和新质生产力培育提供坚实支撑。