AI 带来的效率提升，被手动流程消耗殆尽
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简要回答
咨询公司 YCP 的一位总监表示，新加坡企业正把 AI 叠加在手动流程和多级审批队列之上，因此速度上的提升始终到不了客户或账目那一端。他估计数字化转型项目的落空率高达 70%，并将其归因于成功指标不明确、没有可问责的高层负责人，以及沿用旧有的 KPI。对中小企业来说，这意味着应当先解决新加坡的系统集成，再考虑购买更多 AI 工具，而不是反过来。
发生了什么
在《Singapore Business Review》的一段视频中，YCP 总监 Jason Ong 表示，许多公司即便引入了 AI，日常运作仍依赖电子表格、文档和多个审批环节。他举的例子很直白：AI 几乎瞬间给出答案，但这个答案随后要进入审批队列，经过多次转手和签批。他还说，企业往往在启动 AI 时没有指明它应当改善哪个财务或运营指标，也没有指定一位高层领导对该结果负责。当员工不得不再打开一个应用时，采用率就会受影响。他还提到，旧有的 KPI 会奖励过去的工作方式，并建议跟踪人们推翻 AI 决策的频率，因为推翻率高说明要么模型有问题，要么人们还不信任它。他将于 11 月 12 日在 Singapore Technology Enterprise Summit 2026 上发言。
为什么这对新加坡或东南亚的中小企业重要
这里大多数 10 到 200 人的企业，起步时并没有系统。它们是从一张电子表格、一个 WhatsApp 群，以及一个知道所有环节怎么衔接的人开始的。AI 被加在这之上，通常是一个聊天窗口或一个起草工具，而它的产出又直接回到同一条手动链条里：有人把它复制进 ERP，另一个人核对，经理签批，财务团队再录入第三遍。
AI 省下了四分钟。围绕它的队列却要花两天。事情就是这样。
Ong 的观点落到实处就是：瓶颈很少是模型本身。瓶颈在于一份数据在被真正用起来之前，要在多少个地方被录入、复制、审批或核对。如果你的报价要三天，是因为它从邮件到电子表格、到 PDF、再到签字一路流转，那么一个十秒钟就能起草报价的 AI 并没有帮到你。你只是让第一步变快了，其余九步原封不动。
我们在为什么新加坡的 AI 试点在规模化之前就停滞一文中看到同样的模式：试点在演示时看着不错，一遇到真实流程就败下阵来。解决办法并不光鲜。把 CRM、ERP 和内部工具连接起来，让同一条记录只写一次、处处可读。这样审批环节要么消失，要么变成在已有完整上下文的界面上点一下。这才是AI 驱动的数字化转型真正立足的基础。
该怎么做
- 先定指标，再选工具。选一个项目必须改善的指标：从询价到报价的天数、发票周期、每周数据录入的小时数、订单录入的错误率。把它写下来。如果没人说得出来，你买到的只是一个演示，不是结果。
- 指定一位负责人。由一位具名的高层对这个数字负责。不要设委员会。在 40 人的公司里，这通常是运营负责人或财务负责人，并由其签批项目范围。
- 梳理的是交接环节，不是软件。拿一个流程从头到尾走一遍，比如从报价到收款，数一数每一处需要人工重新录入、复制或审批的地方。这个数字就是你真实的基线，时间也正是耗在这里。
- 把底层的系统连接起来。让 CRM 成为客户和商机数据的唯一来源，让 ERP 成为订单和库存的唯一来源，并在两者之间建立集成，使任何一方都不必重复录入。如果今年只能做一件事，我们在CRM 与 ERP 一文中说明了该先做哪个。
- 先自动化重复录入，再谈思考。从表单复制到 ERP、承诺交期前查库存、根据已签订单开票。这些事很枯燥，但工时都耗在这里。流程自动化案例里有一份清单，你可以对照自己的流程逐项打分。
- 然后才在已连接的数据上加入 AI。一个根据 CRM 记录起草报价的助手，或一个在回复前先查库存和交期的智能体，只有在能读取真实数据时才管用。关于两者的界线，见AI 聊天机器人与 AI 智能体。
- 跟踪推翻率。每次有人改动 AI 或自动化产出的内容，都记录下来。正如 Ong 所说，高比例是一种诊断信号。要么逻辑有误，要么团队不信任它，而这两种情况需要不同的处理方式。
- 停用旧 KPI。如果你的销售团队仍以通话量考核，他们就会继续打电话，而不是去跟进 CRM 现在展示给他们的合格商机。指标要随系统一起改，否则系统就会失败。
哪些情况不适用，或需要注意什么
- 并非所有审批都是浪费。涉及超过一定金额的资金、合同、信用条款、安全或受监管数据的环节，都应保留人工参与。目标是减少无意义的签批，而不是取消监督。
- 不要为了达到速度目标而削减控制。如果你去掉一个审批环节，要确保它原本执行的检查现在由系统自动且可见地完成。去掉控制却不做替代，错误就是这样溜进来的。
- AI 不会消除错误。它只是改变了错误发生的位置。干净、已连接的数据会减少错误；零散的数据只会让模型更快、更自信地给出错误答案。结果取决于你底层记录的状态。
- 小公司未必需要定制开发。如果你只有 12 个人、跑一个流程，一套现成的 CRM 加上与记账工具的良好集成，往往就是正确答案，而且比我们任何定制开发都便宜。只有当你的流程确实与众不同，或业务量足以支撑时，定制内部工具才值得做。
- 70% 这个数字是咨询公司的估计，不是对你公司的诊断。把它当作提醒你去检查自己项目的信号，而不是对你项目的预测。
如果你想找人帮你看看工作流究竟在哪里浪费时间，预约一次需求沟通。我们会先了解目前的工作是怎么跑的，再提出任何建议，范围在沟通之后才确定。你也可以在我们的零售运营定制 ERP 案例和AI 客服与线索系统案例中，看到已连接的系统在实践中是什么样子。
要点
这则新闻的重点不是 AI 令人失望，而是 AI 会继承你现有的流程，包括审批队列和电子表格。在一个缓慢流程的前端提速，流程依然是缓慢的。先修好 CRM、ERP 和内部工具之间的连接，定好指标和负责人，再把 AI 用在已经打通的数据上。这个顺序，决定了试点是演示好看，还是团队真正在用。
常见问题
这是否意味着我们应该停止 AI 项目？
不是。这意味着要检查 AI 的产出流向哪里。如果答案仍然落进审批队列、电子表格或 WhatsApp 对话里，就先修好那条路径。AI 可以保留，围绕它的交接环节需要改变。
怎么判断我们的工作流是不是瓶颈？
数一数从 AI 或系统的产出，到它本应触发的动作之间有多少次交接。如果有人把同一份数据重新录入第二个工具，或者答案和决策之间隔着好几道签批，那瓶颈就在这里，而不是模型。
开始之前应该选什么指标？
选一个项目必须改善的运营或财务数字，比如报价所需天数、发票周期，或每周花在数据录入上的小时数。指定一位对该数字负责的高层。两者缺一，你就无法判断项目是否奏效。
我们需要去掉审批环节吗？
只在风险确实很低、且 AI 已经过测试的地方才这样做。涉及资金、合同或合规的事项，都要保留人工参与。重点是停止审批那些根本没人真正去看的东西。
科领工作室在这方面能提供什么帮助？
我们连接 CRM、ERP 和内部工具，让数据无需重复录入即可流转，然后在这份已连接的数据之上加入 AI。一切从一次需求沟通开始，了解你目前的运营实际是怎么跑的。范围在沟通之后确定，而不是照价目表来。
