该流程包括四个关键环节，即运营机制设计、运营实施、监控与反馈、迭代与优化。

图1 智能中台运营流程的关键环节

1. 运营机制设计

首先确定运营目标：企业需要先明确智能中台的运营目标，例如提高效率、降低成本、提升客户满意度等，清晰的目标可以帮助企业有针对性的进行规划，也为后续运营实施指明方向。

然后开展业务调研：对智能中台支撑的业务部门及业务流程进行全面调研，了解各部门在数据使用、智能应用和资源协作等方面的切实需求，识别痛点和瓶颈，确保智能中台的运营设计可以适配多数的业务场景。

最后制定运营方案：根据业务调研结果，制定智能中台的运营方案，包括设定关键KPI、明确关键角色和职责、资源投入与配置、流程闭环与协作机制等内容，制定详细的实施计划和时间节点，确保各环节的顺利推进。

2. 运营实施

一是开展用户培训：针对不同角色的用户设计差异化的培训课程，以确保不同角色的用户都能熟练掌握其所需的操作技能和理解智能中台的内涵。初级培训聚焦于基础操作，高级培训侧重于数据洞察与智能分析能力的提升，确保各部门能够真正掌握并有效使用智能中台的功能。

二是进行平台测试：平台正式上线前，可对智能中台进行功能测试、性能测试、安全测试等，确保平台各项功能正常，功能测试可参考《智能中台能力成熟度模型》标准；性能测试可模拟高并发场景，测试系统的稳定性和性能，确保系统在高负载下的表现；安全测试可参考数据安全及模型安全等相关标准，保障平台的安全合规性。

三是制定推广计划：运营推广计划包括内外部宣传、用户手册、技术支持等活动及物料筹备。通过组织会议、沙龙、线上运营等方式，并联合外部宣传推广，编写详细的用户手册，确保所有用户都能顺利使用智能中台，同时建立用户支持中心，完善售后服务，解决用户在使用过程中遇到的问题。

3. 监控与反馈

建立自动监控与告警：智能中台在日常运营中需建立一套实时监控系统，实时追踪系统运行状态、资源调用情况、应用调用分析和异常情况等。监控系统应具备自动化告警功能，在出现异常或潜在问题时及时通知相关负责人员，确保平台快速响应，避免影响正常业务。

多渠道收集用户反馈：平台宜支持线上及线下用户反馈及用户意见收集，并可定期通过用户访谈和组织座谈等多种方式，获取用户对智能中台的使用体验、功能需求和实际效果的反馈。确保反馈机制透明开放，保障不同角色的用户能够表达他们的真实需求，为后续的优化提供切实依据。

运营效果及成效评估：定期对智能中台的运行效果和对业务支持的成效进行评估。通过评估运营KPI的达成情况，建立具体的评价指标，包括技术指标（如模型精度、响应速度、算法丰富度）和业务指标（如成本降低、覆盖场景数、用户满意度）等，对评估中发现的问题进行整改，确保智能中台的高效运营。

4．迭代与优化

数据分析洞察：通过对智能中台日常产生的数据进行深度分析，挖掘数据中蕴含的规律和改进方向。例如，利用数据分析发现关键流程的瓶颈，或识别潜在的用户需求，优化运营策略。通过数据分析对系统运行进行全方位洞察，科学高效的推动智能中台的能力提升。

功能迭代升级：智能中台的功能需根据业务需求的变化和市场趋势进行灵活迭代，包括兼容新的算法模型框架、增加多模态数据类型、优化现有算法及服务能力等，确保智能中台的功能始终符合业务发展的实际需求，具备快速响应市场变化的能力，始终处于行业前沿。

技术更新及引入：关注大数据、AI领域前沿技术的发展，加强数据与智能技术的深度融合，例如构建高质量数据集、加强非结构化数据治理、提升多模态数据处理能力、增加大模型算法及应用能力等，定期对智能中台的技术架构和工具链进行评估，将具备潜力的新技术引入智能中台，确保智能中台的技术优势保持领先。

运营保障措施主要包括四个方面，分别是组织架构、流程制度、技术支撑和安全合规。

图2 智能中台运营保障措施关键要点

1. 组织架构

智能中台的组织架构应以灵活、高效和协同为核心，确保各部门之间的紧密合作，从而提升整体运营效率和响应能力。组织架构通常可分为以下几个关键角色和团队：一是管理决策层，由企业高层领导组成，组建智能中台战略规划小组，负责智能中台的战略制定与资源分配，确保智能中台建设与企业整体发展方向一致。管理层需建立有效的决策机制，以快速响应市场和业务需求的变化。二是业务运营团队，负责智能中台的日常运营管理，包括平台监控、业务分析和运营推广等，该团队需具备跨部门沟通能力，确保技术部门与业务部门之间沟通顺畅。其中，业务分析师作为各业务部门与智能中台交互的关键角色，主要负责收集需求、解读数据和提供业务洞察，帮助业务部门利用智能中台进行决策。三是数据和技术团队，数据团队专注于数据采集、清洗、分析和管理，构建和维护数据模型，并与业务团队紧密合作，确保数据应用满足实际业务需求。技术团队负责智能中台的技术架构和系统维护，确保平台的稳定性和安全性，同时，持续跟踪新技术的发展，保持平台的技术领先

2. 流程制度

健全的流程制度是智能中台顺利运营的保障，能够确保各项工作高效、有序地进行，提升整体协作效率。流程制度需要涵盖以下几个关键流程：一是数据治理流程，制定数据采集、清洗、存储和使用的标准流程，确保数据的准确性和一致性，通过定期审核，确保数据质量符合业务需求。二是模型管理流程，建立模型的开发、测试、上线和监控流程，确保模型能够及时更新，并有效应对业务变化，对于不再适用的模型，设立退役流程，避免资源浪费。三是项目管理流程，采用敏捷项目管理方法，灵活应对需求变化，通过迭代开发和定期回顾，确保项目进展符合预期，并及时调整研发方向。

3. 技术支撑

智能中台的高效运营需要持续的技术支撑和迭代优化，至少包含以下几方面：一是技术架构优化，定期评估现有技术架构的性能和可扩展性，根据业务发展需求，进行必要的优化和调整，确保系统的高效运行。二是平台与工具更新，关注新兴技术和工具的进展，定期引入适合企业需求的新技术，如新的数据处理工具、算法模型框架等，提升智能中台的功能和性能。三是持续集成与部署，实施持续集成（CI）和持续部署（CD）机制，加速代码的迭代和发布，确保新功能和修复能够快速上线，缩短开发周期和响应时间。

4. 安全合规 

安全合规和风险管控是智能中台可持续运营的基石，特别是在金融、电信等行业，需要严格遵循行业监管要求、强化隐私保护、建立健全的风险管控机制，从而推动业务的健康发展。一是遵循行业监管要求，如《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规要求，通过实施严格的数据分类分级管理、合法合规的数据收集与传输、加密存储和访问控制等措施保障数据安全。同时，企业应确保跨境数据传输和第三方数据处理符合合规标准，建立风险评估、监控机制及应急响应体系，以全面满足不同行业的监管要求。二是建立全面的风险管控机制，定期识别和评估潜在的安全风险和合规风险，制定相应的风险应对策略。建立应急响应机制，针对数据泄露、系统故障等突发事件，制定应急预案，确保能够快速有效地处理。定期开展安全合规培训，提高员工对数据安全和隐私保护的意识，培养良好的安全文化。三是采取隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、匿名化和去标识化等，通过对敏感数据进行加密存储和传输，实施严格的访问控制策略，在数据分析和使用中，对个人身份信息进行匿名化处理等操作，减少隐私泄露的风险。

智能中台的建设虽然能够为企业带来诸多价值，但目前也面临着一系列的问题和挑战，具体表现在以下几方面： 

1. 数据、算法和算力资源整合难度较大

企业内部通常存在多个独立运行的业务系统，数据格式、数据标准和数据来源各异，不同系统和业务线产生的数据可能存在重复、缺失和错误，如何保证数据的准确性、完整性和一致性等数据质量问题是智能中台数据整合的难点。不同的算法模型与应用场景通常会同时用到CPU、GPU及多种算力，如何做到异构算力的高效融合，建立统一高效的算力调度管理机制，实现算力的有效利用和优化配置，对平台的稳定运行也是一个挑战。

2. 高度的技术复杂性与系统架构挑战

智能中台涉及到大数据、人工智能、云计算等多项技术，要求架构设计具备高扩展性和灵活性，同时也需要支持大规模的高并发数据处理，增加了系统开发和维护的复杂性。企业在选择适合的技术栈时，面临不同技术间的取舍，如计算效率、开发成本、系统稳定性和未来扩展性等多个因素需要平衡，对企业来说也是一个建设难点。

3. 业务与技术较难深度融合

市场变化和企业业务的快速迭代，要求智能中台能够灵活适应不同业务场景需求，这需要技术团队与业务团队紧密配合，确保智能化服务能够及时响应业务需求。智能中台需要将企业复杂的业务能力标准化和模块化，如何抽象出通用的业务功能，选取适合企业的高价值业务场景，并为不同业务线提供灵活的智能化能力支持，是建设智能中台的重大挑战。

4. 人才储备与组织协同不足

智能中台的建设需要具备大数据、人工智能、云计算和业务建模等多方面技能的人才，而市场上此类复合型人才较为稀缺，人才缺口较大。智能中台的建设通常涉及多个部门的协作，包括IT部门、业务部门和数据分析部门，不同部门的目标、文化和流程差异容易导致协作障碍，影响智能中台的建设进度和建设成效。

5. 投产压力大价值难评估

智能中台的建设涉及多项前期投入，包括技术开发、硬件采购、数据治理和人员培训等，高昂的建设成本给企业带来较大的资金压力。由于智能中台的建设周期较长，短期内很难直观衡量其带来的收益，如何合理评估智能中台的建设成效，进一步衡量企业数智化转型成效，成为企业决策中亟需解决的关键难题。

智能中台作为企业数智化转型和业务智能化升级的能力底座，在未来的发展中将展现出更加强大的功能、更为广泛的应用前景和更加繁荣的产业生态。

1. AI技术深化与创新，提升智能化能力支撑

智能中台通过引入LLM、RAG 、智能体等技术，拓展平台AI供给能力，更加注重多模态数据的处理和分析，支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的融合；通过模型压缩、量化、分布式训练等技术，优化模型性能，降低计算成本，提升运行效率；终端侧逐步实现与多种操作系统和设备的适配，尤其是国产软硬件设备、操作系统等，可支持PC端、移动端、云端、边缘端等部署，能够持续提供稳定、高效的智能化服务，满足用户在不同场景下的多样化需求。

2. 技术与应用深度融合，赋能多样化业务场景

智能中台提供的AI能力将与业务系统深入融合，深入到需求挖掘、产品设计、业务运营、客服服务、数据分析等企业发展的各个业务环节中，涵盖营销、风控、运营、财务等多个应用场景，通过智能BI工具、智能问答系统等手段为企业提供精准的业务洞察和决策支持，助力企业构建数智化运营能力，优化资源配置，提高运营效率。平台将更加注重统一服务与体验优化，基于模型服务的MaaS平台将加快建设并完善相应能力，支持大模型应用，降低技术门槛。

3. 产业生态加速形成，推动各行业数智化转型

智能中台的建设加速从头部互联网行业往更多传统行业拓展，如金融、电信、能源、医疗等行业，未来智能中台建设项目将不断增多，产业供应商急剧增加，可通过定制化开发、模块化部署等方式提供行业智能中台及精细化解决方案；智能中台将促进不同行业间的数据共享和应用创新，进一步推动联合建模、隐私计算等技术发展，未来通过构建产业合作联盟，整合行业资源，构建平台生态体系，推动产业链的协同发展，助力企业全面实现数智化转型。

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