让AI长在业务里：张华和仕邦的再一次出发

2025年，仕邦集团实现营收171亿元、纳税9.59亿元，已连续多年成为中国服务业企业领军者。

但仕邦集团创始人、董事长张华并不把营收规模作为衡量企业价值的核心尺度。在她看来，规模体现的是业务体量，真正决定一家企业能走多远的，是经营质量、客户价值和持续进化的能力。

她更关心的是，仕邦能否把二十多年积累的业务经验，真正沉淀为数据、规则、系统和可持续交付能力。进入2026年，张华谈得最多的，是如何把这家企业“重新做一遍”。

这并不是推翻过去，而是重新回答一个问题：当AI开始理解文件、识别规则、生成任务并参与业务执行，一家依靠专业人员、全国网络和流程交付成长起来的服务企业，应该如何重新组织自己的生产方式？

张华的答案是，让AI真正进入业务，而不是停留在演示、问答和概念层面。

“真正的风险，不是AI会不会替代人，而是客户对服务的标准已经被重新定义，而你还在用昨天的方法交付。”她说。

仕邦集团创始人、董事长，广东明日联合数字科技有限公司CEO张华

01.

在问题出现之前，先重构自己

2003年，仕邦从两间办公室起步。

到2012年，公司仍处于持续成长阶段，张华已经意识到，如果业务继续主要依赖人员扩张和经验传递，企业规模增长得越快，管理和交付风险也可能积累得越快。

就在这一时期，她决定投入大量资金，引入IBM等科技和管理咨询力量，并借助国际专业机构推动流程、组织和系统重构。

这个决定在内部并不容易获得理解。人力资源服务依靠网点、人员和执行，同样可以继续增长，为什么要把大量资金投入一件短期内难以直接形成收入的事情？

张华的判断是，传统服务企业最容易把效率问题藏在人海里，也最容易把个人经验误认为组织能力。

“如果服务主要依赖人盯人、师傅带徒弟和经验传递，企业做到一定规模以后，风险会比规模增长得更快。”

因此，仕邦当年的科技化，并不是简单采购一套软件，而是把分散在员工头脑里的经验变成流程，把流程变成标准，把标准沉淀为数据，再让数据能够被组织反复调用。

回头看，张华认为，仕邦最难的一次跨越，是从传统人力资源服务走向数字化。因为它首先改变的不是技术，而是人的习惯、组织的分工和企业运行方式。

最险的一次跨越，则是今天从数字化走向AI驱动。数字化更多解决业务在线、透明和可追踪的问题；AI则开始理解资料、辅助判断、生成任务，并在授权范围内参与业务执行。

这意味着，AI改变的不只是效率，而是服务本身的生产方式。

“企业既不能因为担心风险而停在原地，也不能因为追逐热点而陷入技术幻觉。判断AI是否真正有价值，最终仍要回到真实业务结果。”

02.

AI必须穿过业务闭环，才能成为生产力

2025年，仕邦推出“沙包-HR（社保）智能体”。

与常见的问答机器人不同，仕邦希望它进入完整业务链路：从邮件、表格、图片和附件等资料中提取信息，完成数据校验、规则识别和任务生成，再衔接线上申报、结果反馈与异常处理；机器无法独立处理的复杂事项，则由专业人员及时接管。

这套模式背后，是大模型、RPA、城市规则库和人工兜底机制的组合。

按照仕邦此前的内部测算，仅社保公积金管理相关环节，早期应用就节约了约350万元支出。但张华更看重的，并不是某一个成本数字，而是AI能否从内部效率工具，真正进入大型客户的业务交付。

在她看来，人力资源服务的复杂之处，恰恰在于大量细小但不能出错的工作：资料是否完整、人员身份是否匹配、城市政策是否适用、任务是否按时生成、线上申报是否成功、官方回执是否一致、异常事项是否及时闭环。

如果AI只能回答问题，却不能继续向下完成任务，它仍然只是一个辅助工具。

因此，仕邦正在把AI交付拆解为一组可以持续观察的业务指标：资料完整率、规则识别准确率、任务按时生成率、官方结果一致性、异常接管时效和闭环完成率。

张华认为，只有当这些指标能够被真实衡量，AI才从“看起来聪明”走向“能够承担业务责任”。

这也意味着，AI带来的变化并不是简单减人。

重复性、流程性和低判断含量的工作会逐步交给机器处理，但专业人员并不会因此失去价值。他们需要从资料搬运、流程追踪和重复录入中退出，转向复杂政策研判、异常处理、客户沟通和风险控制。

人的价值不是消失，而是被重新分配。

03.

两种大型企业，同一个智能运营命题

仕邦对AI价值的判断，正在大型企业的真实业务中得到验证。

当前，仕邦正与蒙牛集团联合推进全国社保公积金自动化建设项目。沙包-HR（社保）智能体作为对接政务官网的流程执行载体，依托与蒙牛人力资源平台的数据互通，构建企业内部系统与全国各地区政务申报渠道的数据交互通道，落地社保业务协同办理与线上申报全流程管理，助力蒙牛完成社保端到端业务流程数字化升级，赋予业务全链路自动化处理能力。

对于蒙牛这样的全国性集团企业而言，项目的价值并不只是把原有申报流程搬到线上。跨区域多主体布局、多账户管理以及不同城市的政策和办理条件，使社保公积金管理天然具有较高的协同复杂度。只有把企业内部数据、城市政策规则、政务申报渠道和专业服务能力连接起来，自动化才能真正进入企业的日常运营。

双方目标推动社保业务从基础流程自动化，进阶至智能化风控运营模式。依托智能体实现合规风险自动筛查、业务异常实时预警、复杂政策事项辅助研判，共同搭建覆盖全国社保、公积金业务的一体化智能风险管控体系。

如果说蒙牛体现的是集团型企业在跨区域多主体布局和复杂政策环境下，对统一运营与风险治理的需求，那么小鹏汽车代表的，则是科技型企业对业务响应速度、自动化水平和员工服务体验提出的更高要求。

作为一家以AI和智能化为核心能力的科技企业，小鹏汽车本身拥有极强的数字化基础。随着业务跨城市布局和组织持续发展，其人力资源后台同样需要具备与前台业务相匹配的处理速度、数据协同能力和标准化运营水平。

在此基础上，仕邦同步为小鹏汽车打造全国社保公积金自动化全托管解决方案。沙包-HR（社保）智能体独立对接各地政务申报端口，搭建全域政务数据交互通道，一站式承接跨城社保公积金线上申报、业务协同与异常闭环全托管服务，助力小鹏完成社保端到端业务流程数字化升级，实现全链路自动化、标准化运营。

双方以一体化智能风控为核心，依托智能体完成合规风险自动筛查、业务异常实时预警、各地差异化政策辅助研判，共建覆盖全国社保、公积金业务的全托管智能风险管控体系。

小鹏汽车的案例还说明，企业是否需要专业服务伙伴，并不取决于自身是否具备数字化和AI能力。越理解技术的企业，往往越重视专业分工，也越清楚一套系统与一条能够持续运营、有人对结果负责的服务链路之间的区别。

蒙牛与小鹏汽车分属不同业态，智能化建设的着力点也有所不同：前者更强调复杂集团环境下的统一运营和风险治理，后者更关注快速发展过程中的自动化、标准化、响应效率和员工体验。

但两个案例最终指向同一个命题：人力资源共享服务正在从传统的流程交付，走向由数据、规则、智能体和专业人员共同完成的智能运营。AI真正的价值，不是替企业增加一个新概念，而是让原本分散、复杂且高度依赖人工的服务链路，变得可执行、可观察、可控制，也能够持续进化。

04.

从单点研发走向产业共建

仕邦并不准备只依靠内部研发完成全部AI重构。

2026年7月，仕邦旗下AI业务团队与香港上市科技公司迅策签署战略合作备忘录，双方拟围绕人力资源服务行业的AI原生工作流、场景能力沉淀和可复制行业解决方案开展联合探索。

这项合作不是简单采购一套模型或平台，而是场景共创与能力互补。

迅策提供数据智能和复杂业务场景数字化能力；仕邦则提供二十多年积累的人力资源业务规则、客户工作流、专业服务网络和真实验证场景。双方计划从招聘、用工、员工服务和客户交付等可量化、可验证的具体环节切入。

一个颇具象征意义的细节是，从双方首次接触到完成战略合作备忘录签署，前后只用了10天，期间仅召开过一次约1小时的线上会议。

其余需求梳理、方案形成、协议修订、风险确认、内部审批和签署推进，主要通过线上并行协同完成，AI也参与了多个信息处理环节。

张华把这一过程视为AI进入组织工作流的一个缩影。

AI不会替代业务负责人、管理者和法务人员承担责任，但可以显著缩短信息整理、方案迭代和跨部门协同的链路。

对仕邦而言，签署备忘录只是合作的起点，真正的成果仍需要在后续真实场景中共同验证。

05.

从服务企业到服务医院

2020年，张华与田溯宁、丁健等共同创立明日联合科技。

对张华而言，这并不是从人力资源行业突然跨入医疗，而是把二十多年服务复杂组织所形成的流程、数据和协同能力，带入一个对安全、专业和责任要求更高的领域。

此后，明日联合参与中山大学附属第一医院南沙院区信息化建设，并逐步将业务重点延伸至医疗AI工作流。

从人力资源服务进入医疗行业，看似跨度很大，但张华认为，两者的底层问题高度相似：都是人员众多、规则密集、流程漫长、系统分散、风险要求很高的复杂组织。

真正困难的不是做出一个演示效果，而是让技术进入业务流程，并在安全、合规和责任边界清晰的前提下持续运行。

目前，明日联合已经在南沙多家公立医院的真实环境中，推进并验证“AI生成病历—医生审核—回写HIS—质量反馈”的业务闭环。

AI的角色不是替代医生作出诊疗判断，而是减少重复书写和信息整理，让医生把更多时间还给患者，同时把过程数据沉淀下来，用于持续改进。

在复制推进方面，明日联合正与广州市白云区级医院围绕AI住院病历生成和专项质控开展共研试点。

该试点并不是把南沙方案简单复制到另一家医院，而是围绕新的组织体系、HIS接口、临床流程和质控要求重新验证，重点考察AI病历生成、医生审核、系统回写与质量反馈能否形成稳定闭环。现阶段仍以共同验证和产品打磨为主。

除公立医院外，张华也看到了民营及会员制医疗机构更广阔的数智化空间。

与公立医院首先解决临床效率和医疗质量不同，这类机构还连接预约咨询、体检与就诊安排、企业客户服务、健康档案、复诊随访和长期健康管理。

大量信息分散在客服系统、企业微信、知识库和不同业务系统中，服务高度依赖个人经验，这正是AI能够发挥作用的地方。

在张华看来，民营医疗AI的机会，不是再建设一个孤立系统，而是用智能工作台把知识、客户档案、沟通记录、医疗服务和后续健康管理连接起来：让服务人员更快理解需求，让医生在更完整的信息基础上开展服务，让管理者看清服务过程，也让一次就诊有机会延伸为长期、连续的健康管理。

相较于公立医院，这类机构的服务链条更长，客户关系更持续，产品决策和场景验证也更贴近经营结果，因此可能形成更丰富的AI应用场景。

但明日联合对这一方向仍保持审慎推进，优先选择需求真实、数据边界清晰、愿意共同验证的机构，而不急于把尚未成熟的合作包装成成果。

“医疗AI最容易犯的错误，是把演示效果当成临床价值。”张华说，“我们更愿意先解决医生少写一点、服务团队少翻几个系统、管理者能够看清流程这些具体问题。技术越接近医疗，越要对边界和责任保持敬畏。”

06.

企业的重构，先从企业主自身开始

在张华看来，传统企业的数智化，不是给旧流程简单叠加一层AI，也不是采购一套新系统，而是企业主重新理解客户价值、组织方式和服务逻辑的过程。

技术只是工具，真正需要先被更新的，是企业主的认知和企业运行的方法。

数字化让业务在线、透明和可追踪；数智化则要求系统进一步理解业务、辅助判断，并在授权范围内参与行动。

但无论技术发展到什么阶段，客户真正购买的都不是AI本身，而是AI带来的确定性：成本是否下降，效率是否提升，风险是否可控，员工和客户体验是否改善，服务结果是否能够被验证。

这也是张华给传统行业企业主的建议：不要把转型理解成追逐风口，也不要把技术当成万能答案。

企业主必须亲自进入场景、理解流程、承担取舍，不能把转型完全交给某一个部门，更不能以采购系统代替组织变革。

传统行业并不缺少机会。恰恰因为这些行业距离真实场景更近、距离客户痛点更近，一旦与新技术深度结合，往往能够释放更大的价值。

关键在于，企业能否把长期积累的行业知识、业务规则和客户理解，转化为机器能够理解、系统能够执行、组织能够持续改进的能力。

张华是一名马拉松爱好者，也完成过世界马拉松六大满贯。她常用长跑来理解企业经营：方向错了，跑得越快越危险；节奏失控，短期领先也很难到达终点。

从2003年两间办公室起步，到提前投入数字化，再到今天推动AI进入客户交付和医疗工作流，仕邦二十多年的发展并不是一条持续加速的直线，而是一次又一次主动放下旧方法、重新学习和重新组织。

“真正的坚持者，不是守着过去不变，而是在变化中保持方向感。”张华说，“方向要坚定，方法要更新。AI时代的长期主义，不是慢，而是不因为焦虑走错方向，也不因为已有成绩失去重新出发的勇气。”

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