尚参科技双智协同业务（DIB）成熟度模型与评估方法研究报告

双智协同业务 (DIB )成熟度模型

与评估方法

前言

随着人工智能技术的快速发展，企业数字化转型正从传统的数字化业务模式向更加智能、自主的业务形态演进。在这一背景下，"双智协同"作为一种向自治业务过渡的方案，正成为企业提升竞争力的关键战略。双智协同业务DIB，Dual − Intelligence Business是指人智和"机智"人工智能配合完成业务工作的一种新型业务形态，它标志着过去的双智交

互、双智协同正被一种更深层次的协同模式所替代。

本报告旨在设计一套双智协同业务DIB成熟度模型和评估方法，从最低到最高分为五个等

级，为企业提供一个清晰的框架，帮助其评估当前双智协同业务的发展水平，并指导其向更高层次的协同模式演进。

双智协同业务DIB概念框架

双智协同的基本定义

双智协同业务DIB是一种由人智和机智人工智能共同完成业务工作的新型业务形态。在这

种模式下，人与人工智能不再是简单的工具与使用者的关系，而是形成了一个协同工作系统，共同完成业务目标[0]。双智协同代表了从传统的数字化业务向更高级的自治业务过渡的一种中间形态，它标志着企业数字化转型进入了一个新的阶段。

双智协同的核心特征

双智协同业务具有以下核心特征：

1. 双智协同决策：人和AI系统在决策过程中扮演不同的角色，共同参与业务决策

2. 智能系统自主性：AI系统具有一定的自主决策能力和学习能力

3. 双智交互界面：人和AI之间有高效、自然的信息交流机制

4. 业务流程融合：业务流程中实现了双智深度协作

5. 信任与责任机制：建立了人对AI系统的信任机制和责任分配机制

这些特征共同构成了双智协同业务的基本框架，为成熟度模型设计奠定了基础。

1 范围

本报告旨在提供一套系统化的方法论和框架，用于评估和指导组织在双智协同业务模式下 的发展水平。本模型适用于需要实现双智高效协同的各类组织，特别是面临数字化转型和 智能化升级的企业和机构。

本报告的范围包括：

• DIB成熟度模型的理论框架

• 五个成熟度等级的详细描述 . 七大能力域的构成和评估内容 · 具体的评估方法和流程

• 成熟度等级判定的标准和方法

3 术语和定义

3.1 双智协同

双智协同是指人类智能（人智）与人工智能（机智）在业务流程中相互协作、相互促进的 工作模式，旨在通过优势互补提升整体业务效能。

3.2 业务成熟度

业务成熟度是指组织在特定业务领域内，实现双智协同的程度和效果，反映组织在该领域 的智能化发展水平。

3.3 协同决策机制

协同决策机制是指在双智协同环境中，决策权限的分配和决策过程的协作方式，包括决策 主体、决策流程和决策支持工具等。

3.4 智能系统自主性

智能系统自主性是指智能系统在业务流程中自主决策和执行任务的能力，包括自主学习、 自主推理和自主执行等方面。

3.5 双智交互界面

双智交互界面是指人与智能系统之间信息交流的渠道和方式，包括交互方式、交互效率和 交互自然度等。

3.6 业务流程融合度

业务流程融合度是指业务流程中双智协作的深度和广度，包括流程设计、流程执行和流程 优化等方面。

3.7 信任与责任机制

信任与责任机制是指人类对智能系统的信任程度和责任分配机制，包括信任建立、责任界 定和问责机制等。

3.8 绩效提升度

绩效提升度是指双智协同对业务绩效的实际提升效果，包括业务效率、业务质量和业务创 新等方面的提升。

3.9 组织架构支持度

组织架构支持度是指组织架构对双智协同业务模式的支持程度，包括组织结构、管理制度 和资源配置等。

3.10 新型数字化平台

新型数字化平台是指支持双智协同业务的技术基础设施，包括技术的完备性、先进性和可 扩展性等。

3.11 数据支持能力

数据支持能力是指数据集对双智协同的支持能力，包括数据质量、数据规模和数据多样性 等。

3.12 双智协同文化

双智协同文化是指组织内部形成的关于双智协同的价值观、信念和行为规范，包括开放 性、协作性和创新性等。

4 模型框架

尚参科技双智协同业务（DIB）成熟度模型基于"人智指挥机器"到"人智机智和谐共生"的五个等 级发展路径，构建了一个全面的评估框架。该模型由以下核心组件构成：

4.1 成熟度等级

DIB成熟度模型将双智协同业务的发展分为五个等级，每个等级代表不同的双智协同模式 和业务成熟度水平。这五个等级是：

1. 第一级：无协同，人智指挥机器

2. 第二级：零星协同，机智辅助人智

3. 第三级：局部协同，人智机智协商

4. 第四级：全面协同，人智机智互相挑战

5. 第五级：深度协同，人智机智和谐共生共生

4.2 能力域

DIB成熟度模型包括七大核心能力域，每个能力域代表双智协同业务中的关键方面：

1. 协同决策机制

2. 智能系统自主性

3. 双智交互界面

4. 业务流程融合度

5. 信任与责任机制

6. 绩效提升度

7. 组织与技术环境

4.3 评估维度

每个能力域下设具体的评估维度，用于衡量组织在该方面的成熟度水平。例如，在协同决 策机制能力域下，评估维度可能包括决策权限分配、决策流程优化和决策支持工具等。

4.4 评估标准

针对每个评估维度，DIB成熟度模型设定了不同等级的评估标准，用于判断组织在该维度 的成熟度水平。这些标准基于实际业务场景，具有可操作性和可衡量性。

4.5 评估方法

DIB成熟度模型提供了系统化的评估方法，包括预评估和正式评估两个阶段，通过问卷调 查、访谈、文档审查和业务流程分析等手段，全面评估组织的双智协同业务成熟度水平。

5 成熟度等级

尚参科技双智协同业务（DIB）成熟度模型将双智协同业务的发展分为五个等级，每个等 级代表不同的双智协同模式和业务成熟度水平。以下是五个等级的详细描述：

5.1 第一级：无协同，人智指挥机器

在这一等级，双智协同主要表现为人类智能（人智）对机器的直接指挥和控制，机器主要 作为执行工具存在，缺乏自主决策能力。人智负责制定决策并指挥机器执行具体任务。

业务表现

1. 人类在业务流程中占据主导地位，机器主要作为执行工具

2. 机器主要负责简单的重复性任务，缺乏自主决策能力

3. 双智交互主要基于明确的指令和命令

4. 业务流程中双智协作的深度和广度有限

5. 人类对机器的依赖度较低，信任度也相对较低

技术表现

1.基于规则的AI系统

2.简单的自动化工具

3.传统专家系统

4.人类需要手动输入大量数据和指令

典型应用场景

1. 简单自动化流程，如制造业中的自动化生产线

2. 基础数据处理，如金融领域的数据录入和核对

3. 重复性高的业务操作，如客服中的标准回复

4.基础的RPA流程自动化，如自动处理表单填写、数据录入等重复性工作

5.医疗记录电子化系统，医护人员按照固定流程输入数据

5.2 第二级：零星协同，机智辅助人智

在这一等级，机器智能开始辅助人类智能，提供决策支持和建议，但最终决策权仍掌握在 人类手中。机器通过数据分析、模式识别和知识库等手段，为人类决策提供支持。

业务表现

1. 机器开始提供决策支持和建议，但不直接参与决策

2. 双智交互更加智能化，能够理解人类的自然语言指令

3. 机器通过数据分析和知识库为人类决策提供支持