当前，大模型加快迭代升级，

AI智能体成为人工智能领域“热词”。

从大模型到智能体的发展，

不仅加速了AI边界重塑，

也让各界对Al Agent、Agent架构

和Agent工作流等概念的关注度与日俱增。

AI市场的重点正在从技术驱动向应用驱动转变，

如何将AI技术落地到实际的客户场景中，

如何通过个性化、深度化的应用为用户带来直接业务价值成为当下企业客户关注的重点。

值此背景之下，企业想要快速冲出重围，分水岭就在于能否将技术热点转化为业务引擎。通关秘籍——以AI大模型、智能体为代表的数智化技术带来的效能提升。

作为科技创新的核心引擎，

人工智能在多个领域展现出巨大的潜力，

与业务建模驱动的企业架构转型

适配度更是拉满。

（PS：业务建模就像一座桥梁，能将现实的业务与抽象的模型紧密相连，用业务模型精准还原业务本质。这一过程与AI大模型/智能体的发展需求不谋而合，可以成为指导AI大模型/智能体训练与成长的关键。）

近年来，企业架构方法论正在朝着轻量化、敏捷化的方向演进，但作为企业级工程，企业架构转型始终是体量大、复杂性高的建设工程。业务建模作为其核心环节，承载着企业战略落地、业技融合、资产沉淀等众多重要使命，建设过程更是困难重重。

业务建模过程中主要有三大痛点：

No.

1

启动阶段

没人才——建模门槛高，既懂业务又懂建模的人才稀缺

No.

3

收尾阶段

没标准——建模成果主观性强、标准不统一，交付物质量参差不齐

No.

2

执行阶段

没进展——建模人员投入大、工程量大、资源协调困难

Hyper-Agent业务建模智能体

化身“模”法师，专治建模“高门槛”！

基于在金融科技领域的深厚积累

秉承“企业级、敏捷化、精益化、智能化”

四位一体的新企架-NEA行动纲领

日前，中电金信发布《业务建模驱动的企业架构转型白皮书2.0》（简称《企架白皮书2.0》），明确指出通过构建业务建模智能体可以化繁为简，让建模人员做选择题而不是填空题，大幅降低建模门槛的同时，还能降本增效，为流程“加速”，使投入“瘦身”，有效助力企业跨越业务建模落地三座“大山”。

AI之“道”：可以提炼为“以人为本”“场景驱动”“价值为先”，在这个纲领下，能够推动AI技术创新真正服务于人的需求、真正解决实际业务场景中的问题、真正将客户的需求和利益放在首位。

AI之“法”：即“六边形模型方法论”，该方法论搭建了从理论到实践的桥梁，为业务建模和任务自动化提供强大的动力，并进一步通过技术创新、知识管理和生态协同，形成从知识输入、技术赋能到生态扩展的闭环体系。

AI之“术”：倡导通过“人工+AI”协作的模式，充分发挥人和工具各自的角色优势，使业务建模更加高效、灵活，产生更高质量的成果。一方面，人工智能的自动化能力在业务建模的各个阶段发挥作用，优化流程，提高工作效率；另一方面，人类在战略决策和创造性思维方面的主观能动性得以保留。

AI之“器”：即 Hyper-Agent业务建模智能体，它将业务建模方法与AI技术创新性地结合，兼具实用性和先进性，通过协同融合专家的智慧与Hyper-Agent业务建模智能体的智能，精准匹配行业需求，形成定制化的能力和高效的工作流程，为客户多样化业务场景提供切实可行的解决方案。

（业务建模智能体架构图）

目前，《企架白皮书2.0》应用场景已拓展至

金融场景生态建设、客户体验设计创新、

IT研发流程升级等九大场景，

并打造出了一批具有代表性的实践项目。

例：某国有银行全量业务

建模及IT实施项目

背景：某国有大行在IT承接实现过程中存在业务需求零散、不完整，应用系统与业务需求承接关系不清晰等问题，这些问题极大地影响到业务需求的响应效率，无法灵活、快速地应对政策监管要求和市场变化。基于此，该行在2022年启动了企业架构工程的建设。

建设：经过分析，中电金信推荐该行采取“领域先行”的实施方式，选择业务痛点突出、系统建设紧迫的个别领域先行验证企业架构方法论在该行的适用性，再逐步到推广到全行其他领域。

成效：通过试点项目的先期工作，该行形成了一套有特色的业务建模方法，以及相应的建模指引和培训课程；同时实现业务建模成果快速产品创新和能力复用；此外识别出一批业技融合的骨干力量，培养出一支企架队伍。这些都为企业级架构建模在全行范围的推广与实施奠定了良好的基础。

数字化转型架构先行，

AI建模六边形模型方法论帮助企业绘制蓝图。

未来，中电金信将继续基于

智能化底座的企业架构转型方法和工具，

向更智能、更灵活的方向发展，

为整个行业注入源源不断的新动力。

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