运营实践

代理式AI与全球商业服务 的未来

智能体AI正在重塑全球商业服务，但要实现其潜力，就需要领导者重新思 考工作流程、人才和运营模式。

2026年8月

全球业务服务（GBS），作为一个集中化的能力，为各业务职能提供共享服务，正处于一个 转折点。 随着自主AI从基于规则的自动化转向支持基于判断的工作，GBS有机会将其角色从 提供共享服务扩展为企业AI转型的运营支柱。抓住这一机遇将要求组织重新思考工作流程 、人才和运营模式，以充分释放自主AI的价值。

在麦肯锡运营对话（McKinsey Talks Operations）这一期节目中，主持人克里斯蒂安·约翰逊 （Christian Johnson）邀请了麦肯锡合伙人海科·海默斯（Heiko Heimes）和乔什·彼得斯（ Josh Peters）共同参与。以下对话内容已根据时长和清晰度进行了编辑。

克里斯蒂安·约翰逊：自主型人工智能正将我们带至一个工作方式全面转变的拐点。 你能描 绘一下全球商业服务领域正在发生哪些根本性变化吗？

乔什·彼得斯：全球业务服务多年来一直是自动化应用的热点领域。 我们现在遇到的差异在 于，自主AI能够独立行动、理解上下文、适应环境并做出实时决策。这超越了基于规则的、 个性化的决策，开始应用判断力，整合多个不同的情境和大量信息。

人工智能的潜力真正在于成为更重要的个人贡献者，并重新构想工作如何完成。 因此，你 可能预期全球业务支持（GBS）部门会缩小，我们确实看到在一些领域，自动化应用广泛。 但我们也在其他领域看到它确实在扩张：更多人员、更广范围、更多预算、更多投入。所 以人工智能并非取代GBS，它实际上是在增强它。

海科·海姆斯：真正成功的GBS组织会将这种持续改进、运营卓越的思维模式作为其文化和 行为的一部分。 而自主AI仅仅是那段旅程的下一步。如果非GBS部门，大多数组织中很难再 找到其他地方能为你建立真正利用那项发展中AI能力的基石。

克里斯蒂安·约翰逊：海科，代理型人工智能的加入，对GBS组织能做什么产生了怎样的 影响？

海科·海姆斯：人工智能使GBS和组织其他部门能够更多地进入咨询、战略和基于判断的领 域。 它正超越采购中的“采购到付款”和财务中的“记录到报告”等更具交易性和行政性的 流程，而转向战略采购、预测和规划等领域。这些是人工智能可以发挥重要作用，以协助甚 至接管部分工作的活动。这就是GBS可以比过去发挥更大作用的地方。扩张的最后一个维度 是活动频率可以增加。过去，内部控制或审计可能是不定期的，或者仅针对有限样本。现在 ，您可以使用人工智能进行实时处理，例如在内部控制中，持续检查交易是否符合规定和常 规。再次，人工智能使GBS能够承担更多工作。

乔什·彼得斯：有趣的是，海科，我们看到这两件事有点相互抵消。 虽然很多工作正被人工 智能取代，但又有更多工作进入系统。每个人心中都在思考的问题是，这两种力量中哪一种 会胜出？我们相信，通用业务系统（GBS）可能会缩小20%或30%，但其生产率将比现在大幅 提高。

克里斯蒂安·约翰逊：在思考如何利用具有自主性的AI来扩大GBS组织业务范围时，乔什 ，您曾提到过财务规划和分析（FP&A）方面的一个例子，可以说明其潜力。 您能分享一 下吗？

乔什·彼得斯：一个很好的例子是在财务的FP&A（财务规划与分析）流程领域。 经典的 问题在于，我们如何加速和自动化报告？GBS（全球业务服务）很长一段时间以来都在报 告工作的整合方面扮演着重要角色，并将其应用于更高级的分析。自动化帮助我们能做 得更多、更快。

有趣之处在于，你如何从回答问题过渡到思考下一步的最佳行动。 我们所开始看到客户补 充的，不仅仅是年度或月度的销售额，某个业务领域为何下滑，或利润为何下滑。而更多的 是，“我该如何应对？” 当我们帮助客户开发FP&A的副驾驶（copilot）时，这不仅仅是说 ，“我认为这下滑是因为季节性因素或发生了天气事件”，还包括，“以下是你们应该提出 的两到三个后续问题，或应该采取的两到三个后续行动。”

海科·海姆斯：这些与规划相关的活动有时是 GBS 突然能发挥更重要作用的最明显领域， 因为人工智能帮助 GBS 真正做到前瞻性思考。 乔什在财务方面谈到了财务规划、预测与分 析（FP&A）。你可以将其翻译到人力资源领域，我们一直在讨论战略人才规划，这是组织长 期以来一直难以掌握的领域。人工智能在这里确实带来了显著差异，而且没有理由说明 GBS 不能做过去其他部门未能掌握的工作类型。想想供应链规划：你可以无休止地思考未来、规 划下一步行动和措施。这就是人工智能提供协助（如果不是独立建议）的地方，而 GBS 正 是进行这方面工作的理想场所。

与此同时，这也意味着GBS内部的能力需要转变。 过去，我们可能看到一些专注于更多交易 性、行政类活动的组织。未来，这需要演变为更多咨询性、战略性的活动。我的客户们正处 在思考这一问题的过程中，正在制定必要的步骤以使其得以实现。

克里斯蒂安·约翰逊：这为下一个话题——人才，做了个很好的引子。 这暗示了一种非常不 同，或者至少是不断发展的 talent 模型。现在，在 GBS 中，组织最需要考虑的因素是什 么？

海科·海姆斯：当我们思考 GBS 人才未来的状态时，我们将其视为一个菱形结构。 这意 味着 GBS 组织的中层将拥有更多人员，因为我们对管理和运营交易活动的需求正在减少。

自动化——在更经典的意义上，即机器人流程自动化（RPA）加上人工智能——将完成大部 分工作。 它将转向需要不同技能和能力进行分析、决策型工作，除了能够管理人工智能， 尤其是具有自主性的AI。除了让你能够在财务或战略采购方面运行规划流程的一般技能组合 外，你还需要能够管理代理力量的人员，即将在GBS的多个领域接手工作的AI代理集。这是 一种从金字塔模式向菱形人才模式的转变。这就是我们未来几年的预期。

乔什·彼得斯：尤其我认为，这一趋势意味着我们必须更快地培养和提升入门级人才的 技能，因为我们留给这一层人才发展技术专长并晋升到主管层级的周期将不再那么长。 如 果这一层很多人才流失，我们就必须建立新的机制，来培养不同职能领域的人才，并让 他们准备好统筹和管理数字人才。

海科·海姆斯：这也会从根本上改变我们在组织中看到的职业发展路径，并且这远超GBS的 范围。 如今，许多GBS组织面临着非常高的流失率，这意味着你需要不断地重新招聘、重新

培训，并想方设法让组织尽可能有吸引力，以将流失率控制在合理水平。向前看，这将是一 个更大的挑战，因为随着入门级人才的减少，你需要组织内GBS以外的其他人进来，而GBS内 部的人或许需要出去。因此，GBS与组织非GBS部分之间的协作需要加强，以便职业发展路径 对人们来说有意义且具有吸引力。

乔什·彼得斯：我看到的灯塔式案例是在客户订单和账户管理领域，涵盖进站和出站客户联 络。 有一家公司为这个领域开发了令人难以置信的技术；他们了解通话的时机和原因，能够 真正理解什么能让客户满意，但他们努力让销售团队采用这项技术时却遇到了困难。我想当 时有很多恐惧：这真的会改变我的工作方式吗？在我们的工作中，我们学到了几点。

其一在于，人员这一方面在方程式中的分量，与甚至大于技术这一方面。 之前确实有一些关 于如何更好地训练模型的工作，但我认为其中很大一部分在于，你能向他们展示如何通过这 种方式为双方（他们和客户）带来更好的结果，而不是仅仅向他们展示，嗯，我们可以将50 %的通话转移，因此我们实现了大量的节省。反过来，它如何让他们能利用更多有趣或更好 的时间做些事情？他们是否真的能利用增强型人工智能得到远超以往的结果，一些原本需要 升级到他们级别以上的人才能处理的难题，但现在他们却在协助解决？因为他们有增强型的 人工智能辅助、指导，以及根据客户所说内容来引导他们向正确方向行进的脚本。其二在于 ，对于员工来说，处理那些原本需要交给上级的工作，会带来一种更令人满足的体验。

克里斯蒂安·约翰逊：既然这不是“非此即彼”的选择，而是“两者兼顾”的决策，那么 组织应如何在运用传统GBS杠杆所做的工作与……之间找到恰当的平衡？

他们使用人工智能吗？

乔什·彼得斯：长期以来，我们看到全球业务支持（GBS）组织在考虑迁移和改进工作时， 存在一个以右岸优先为核心要素或策略。 没有一劳永逸的答案，但我们认为存在两种方法。 我们将继续看到许多组织坚持右岸优先，这涉及将工作引入GBS以实现人才利用、规模效应 、标准化、快速捕获价值，然后在工作标准化后，通过应用人工智能来推动进一步改进。我 们认为，这对那些寻求加速价值捕获的组织尤其有用。

与此同时，我们也看到一条以自动化为先的路径，尤其适用于那些考虑在特定领域和更核心 的战略流程中建立长期数字化能力的组织，其关键在于如何释放大量企业价值。

在将部分工作迁移至GBS之前，理解并彻底重塑流程将是一个高价值主张。 但关键在于， 这并非一刀切；它取决于具体情况。流程的某些部分可能先迁移至GBS会更有利，而另一些 部分则可能先自动化会更有利。

海科·海姆斯：在决定选择哪条路径时，有多个因素需要考虑。 这始于你自身的经验：你

目前在GBS内部或整体上与GBS的配置是怎样的？你在利用人工智能和技术改进流程方面的 经验如何？这也关乎你对影响力的期望：你何时需要达成什么目标？这种影响力可以是成 本效益的提升、创造更广泛的价值、产出更高质量的结果、更稳定的运营等等。

最后，这取决于流程的类型。 有些组织自然是从他们已经深度参与GBS（企业业务服务） 的领域开始。所以，再次思考一下采购到付款（procure to pay）、订单到现金（order t o cash）、记录到报告（record to report），如果局限于财务领域。所有这些流程在AI 的采纳难易程度上都有所不同。因此，我认为这些因素组合实际上需要为“自动化优先” 与“GBS优先外包”这两种方法进行考虑。

克里斯蒂安·约翰逊：您见过哪些例子或客户背景，其决策是由您此处所提及的一些因 素来引导的？

乔什·彼得斯：我们反复听到这样的疑问：难道我们不应该优先考虑自动化吗？GBS（全球 业务服务）现在还有相关性吗？甚至还有所谓的“先右岸”路径吗？在我们看到的客户案 例中，如果他们目前缺乏共享服务，迫切需要释放价值，有很多唾手可得的成果，且现有 流程尚未高度标准化和成熟，我们仍然绝对会看到客户选择优先实施GBS或“先右岸”的路 径来释放价值。

人们开始偏离这一点，并首先考虑自动化，是在他们识别出解锁企业价值的应用场景时。 其 思路是，与其裁减一些人员，

降低部分流程成本，或略微提高流程的吞吐量，是否还有其他手段能让我减少收入流失，提 升价格实现度，并再挤出几个EBITDA基点？这就是我们看到许多客户首先选择自动化，因为 其能释放价值的原因。

海科·海姆斯：我认为我们今天进行的AI讨论的美妙之处在于：我们正从单纯效率的辩论

——例如如何快速实现成本削减——转向更全面的目标。 我始终思考着三个E：效率、效 果和体验，比如客户体验。

以订单到回款流程为例，这是我们利用AI在集团业务支持（GBS）环境下进行大量工作的领 域。 这旨在更高效地运行流程，从而减少投入的资源。但这同时也关乎创造更好的成果，例 如减少收入流失，确保客户按原定计划及时付款。这是一个面向客户的流程，因此，如果你 能正确处理并使其无缝、顺畅运行，就能提升客户体验水平，从而在组织与客户之间建立更 深厚的联系。这关乎真正优化所有三个“E”，为公司创造巨大的影响，其意义远不止裁减 几个职位或节省一点成本。

克里斯蒂安·约翰逊：我们之前讨论了很多AI的变革潜力。 目前被广泛采用的是什么？就 你们客户的情况，特别是更先进的客户而言，现状如何？

海科·海姆斯：在我的客户组合中，每个人都正在思考和使用AI在GBS（集团业务支持）的 背景下。 大约有一半的人已经开始试点并着手进行，并利用AI来创建首批用例。在过去九到 十二个月里，我所观察到的那些灯塔式案例——也就是AI开始产生影响的时期——都发生在 更经典的金融流程领域，以及端到端流程正在被分配的地方。

我有一位客户在源到付流程的后端长期使用 GBS。 典型的发票进来后，需要处理，与采购 订单核对，最终支付，通常需要与供应商互动。

该客户在后台采用了人工智能，并将其与流程的前端连接起来，因此当采购申请出来时，会 与优先供应商进行沟通，并创建采购订单。 该组织重新设计了流程，使得人工智能接管了相 当一部分供应商识别和选择工作，这部分现在由GBS管理。GBS更负责流程的前端，这决定了 流程后台的运行是否顺畅。

这赋予了GBS更多的问责制，减少了摩擦，使流程更加顺畅。 在这种情况下，这也影响 了外部合作方，即供应商，他们对整体流程的运行方式以及按时按计划收到款项更加满 意。

乔什·彼得斯：需要考虑的一个重要因素，并不仅仅是开始尝试。 我有一个客户要求我们评

估他们的AI战略，其中很大一部分是：在每个领域，我们认为可能最具潜力的那10个或20个 用例是什么，哪些能带来最大的投资回报率？我认为设定一个北极星（North Star）非常重 要，不能仅仅做实验，而要真正思考你将要创造什么价值。哪个领域最具商业价值？是我们 之前讨论的订单到回款流程吗？他们必须思考该流程中不同环节的干预措施，其中一些可能 高度依赖AI，因为考虑到自主AI（agentic AI）能够应用的判断，与客户联系的能力可以以 更自动化的方式完成。但是，对于那些不依赖AI的流程，还需要哪些其他干预措施？作为第 一步，我会问，我们为要推进多少此类项目设定了合适的实质性门槛（materiality thresh old），是否有任何低价值的工作可以消除？否则，你仍然只是在自动化错误的工作。

克里斯蒂安·约翰逊：这其实是一个很好的行动号召。 你提到了不要自动化错误的工作。 你还想提到哪些信息或行动？

海科·海姆斯：将GBS与AI方面结合起来。 在我看来，GBS应为任何组织的AI之旅提供加速 器。当我们更广泛地思考服务运营时，GBS通常是您已经拥有良好技术基础的地方。在理 想情况下，那里是您已经从端到端的角度，而非职能壁垒中审视流程的地方。这为您提供 了彻底重塑某些运营方式的基础。

那是你应该建立的基础：将其整合，利用GBS作为一个组织和公司内部的一个实体，然后看 看人工智能能做什么。 不要开始得太小或太大。找到中间的那个甜蜜点，在那里你可以创 建一座灯塔，而不会让你的组织因过多的复杂性而负担过重。

乔什·彼得斯：我记得2017-18年那个时期，当时[RPA]刚刚成熟，很多人，包括所有咨询 公司和企业系统集成商，都说GBS已经死了。 我现在听到很多人有这种看法，声称智能代理 AI意味着GBS的时日已尽。我认为GBS的死亡被大大夸大了。它仍然可以成为许多流程重塑 和端到端工作流编排的中心，并且GBS具备实现这一点的能力。要确保你同时关注硬币的两 面：应用AI和减少工作的下一代杠杆，以及思考更多范围可以纳入GBS的一些经典杠杆。这 应该始终是双向的，这也是我们看到成功的GBS组织如何从仅仅关注交易和成本转向关注成 果和价值的途径。

海科·海姆斯（Heiko Heimes）是麦肯锡科隆办公室的合伙人，乔什·彼得斯（Josh Peters）是麦肯锡华盛顿特 区办公室的合伙人。 克里斯蒂安·约翰逊（Christian Johnson）是麦肯锡华盛顿特区办公室的校友。

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