某集团的 IT 负责人曾遇到过这样的困境：
想在 BPM 系统里加流程异常自动预警，却要协调开发团队写代码，3 个月都没上线； CRM 的销售团队需要客户拜访演练工具，外部 AI 服务商报价 20 万，远超预算； 合同管理部门每天要对比 10 + 份采购合同，人工找差异至少 2 小时 / 份，还容易漏错； 资产管理的设备巡检，靠人工记录数据，预测性维护根本无从谈起。
这不是个例，很多企业想让 AI 覆盖 BPM、SRM、RPA、合同管理等全业务场景，却被技术分散、开发周期长、成本高拦在门外。
AI 开发平台，本质上是打通AI 能力与多业务系统的桥梁，它可以把复杂的 AI 开发变成组件化工具，让非技术人员也能给 BPM 加流程自动化、给 CRM 加销售智能、给合同管理加差异分析，真正实现全业务智能化。
一、AI 开发平台到底是什么？
通俗点理解，AI 开发平台就是多业务系统的AI工具箱。
如果把企业的 BPM、SRM、CRM 比作不同类型的机器，传统 AI 开发是给每台机器单独造零件，比如给 BPM 写流程自动化代码，给 CRM 写客户分析模型，重复又低效；
AI 开发平台则是通用零件库 + 组装手册，里面有适配 BPM 的流程自动化组件、适配 CRM 的销售智能模板，还有适配合同管理的文档对比工具，不管是供应链专员还是 HR，跟着步骤走，就能给对应系统装上AI “零件”。
专业点来说，AI 开发平台（以正远为例）是整合多模型协同、企业级知识库、低代码建模、全生命周期运营的全栈工具集合，通过零代码 / 低代码 + 行业模板的模式，降低 AI 开发门槛，让企业能快速将 AI 能力嵌入 BPM、SRM、RPA、合同管理、资产管理、CRM 等全业务系统，实现从单一场景智能到全业务智能的落地。
也就是说，它不是帮你做某一个系统的 AI，而是在帮你给所有业务系统装上 AI。
二、AI 开发平台有哪些类型？
面对市场多种类型的AI开发平台，企业首要面临的问题是，它们是如何分类的？在此基础上，企业又该如何抉择，找到最适合自身业务与安全的路径？下表我们从这两点出发分析了目前市场主流的四种平台类型与选择依据。
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维度 |
大型厂商开放平台 |
厂商一体化私有部署 |
企业自主实施/开源部署 |
云服务企业AI开发平台 |
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核心优势 |
快速验证 零运维 |
顶级安全合规 (知识不出企) 专业AI服务 (技术无忧) 模型灵活可选 (兼顾性能与私密) |
完全自主可控 无厂商锁定 |
云生态集成 弹性伸缩 |
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核心挑战 (劣势) |
数据隐私与合规红线 成本不可控，越用越贵 能力同质化，无壁垒 |
明确的价值投资 (非消耗) 需信赖专业合作伙伴 |
极高的技术与人才门槛 巨额持续的资金投入 易形成技术落后 |
厂商深度锁定 潜在数据传输成本 安全责任共担 |
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技术门槛 |
低 (应用开发) |
低 (厂商全权负责AI运维) |
极高 (需顶尖AI团队) |
中 (需云架构师) |
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成本模式 |
按量付费 (高频激增) |
软件许可/订阅 (预算可控) |
软硬件+人力 (投入巨大) |
混合模式 (结构复杂) |
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企业画像 |
初创/创新PoC 非核心业务 |
重视安全、希望降低AI门槛的主流企业 兼顾安全与效率的最佳路径 |
有顶尖AI团队的科技巨头 国家级研究院 |
云原生企业 中大型科技公司 |
AI开发平台如何选择主要取决于三个核心问题：数据安全、技术实力和业务目标。
1）追求速度与创新：若您需要快速验证产品、数据敏感度不高，且技术团队有限，大型厂商API是最佳起点。它能让您以最低门槛、最快速度将顶尖AI能力集成到业务中。
2）坚守安全与合规：若数据安全是不可逾越的红线，需将核心知识资产留存本地（如内部代码库、合同档案、研发文档），此时则根据技术实力二选一。若拥有顶尖AI团队、追求极致自控，可选择企业自主实施；若希望降低技术门槛并获得专业服务，厂商一体化私有部署是更稳妥、高效的选择。
3）寻求平衡与生态：若您的业务已深度上云，并希望在效率、成本和定制化之间取得平衡，云厂商的开发平台是理想的折中方案。它能让您充分利用云的弹性和生态优势，灵活构建AI应用。
三、AI 开发平台的 5 个核心特点
正远 AI 开发平台的实践证明，真正好用的 AI 开发平台，不是功能多，而是能精准对接多业务系统的需求。以下 5 个特点，每个都能在 BPM、SRM、CRM 等场景中找到具体落地案例：
1. 多模型协同，一个平台搞定不同系统的 AI 需求
核心能力：整合 deepseek、文心一言等主流模型，按业务系统需求动态调度，如 CRM 用对话模型做销售演练，合同管理用文档理解模型做差异对比。
2. 企业级知识库，让 AI懂企业所有系统的私域数据
核心能力：整合 BPM 流程文档、CRM 客户资料、SRM 供应商数据等私域知识，让 AI 回答更精准，比如问 “CRM 的客户分级标准”，AI 能调用企业内部规则，而不是通用答案。
3. 低代码可视化，非技术人员也能给多系统加 AI
核心能力：拖拽组件、配参数就能搭建 AI 功能，不用写代码，适配 BPM、CRM 等系统的快速需求。
4. 多系统兼容性，能和 BPM、SRM、CRM无缝对接
核心能力：自带 BPM、SRM、CRM、RPA 等系统的适配接口，如 SAP、用友、自研系统等，数据不用手动导来导去。
5. 全生命周期运营，AI 功能上线后能监控、能优化
核心能力：监控 AI 在多系统中的运行效果，比如 CRM 的销售演练使用率、BPM 的流程预警准确率等，支持一键迭代。
四、AI 开发平台能给企业带来什么？
正远服务的 600 + 大中型企业证明，AI 开发平台的价值不是炫技，而是解决多业务系统的实际痛点，从降本到提效，再到业务创新，每个价值点都有跨系统的案例支撑。
1. 降本：一套平台搞定多系统 AI，不用重复花钱
传统模式下，给 BPM 、CRM、 SRM系统加上AI功能，需要分别设置预算，假如合计预算是50万；
那么用 AI 开发平台，能同时给 BPM、CRM、SRM加上AI 功能，预算可能只有30万，成本降了40%。
2.提效：让多系统从孤立工具变成智能协同体
以前，BPM 的流程审批要人工核对数据，CRM 的客户跟进要手动查资料，SRM 的供应商筛选要 Excel 算数据，各干各的；
现在用AI 开发平台，让数据在系统间自动流转，减少了人工干预。
3.业务创新：从被动响应到主动预判
以前，BPM 等流程出问题才会处理，CRM 等客户流失才会挽回，SRM 等供应商断供才会找替代；
现在，AI 开发平台让系统能预判风险、提前行动。
五、AI 开发平台的发展趋势
未来 AI 开发平台不会只聚焦某一个系统，而是向多系统协同、行业化深度、安全合规方向发展，更贴合企业全业务智能化需求。
趋势 1：多系统一体化智能
现在的AI 在 BPM、CRM、SRM 中还是独立运行的，数据不通；
未来的平台会实现系统间的AI 协同，比如全业务智能中枢，能让 CRM 的客户需求自动驱动 SRM 的供应商筛选，再触发 BPM 的采购流程，形成需求 - 采购 - 履约的 AI 闭环。
趋势 2：行业化模板更精准适配
现在的通用模板需要企业自己适配多系统；
未来平台会推出行业专属多系统模板包，比如制造行业模板包，包含SRM 供应商质量模型 + BPM 生产流程模板 + 资产管理预测模型，企业导入数据就能用，不用再做基础适配。
趋势 3：安全合规内置化
现在企业需要自己处理多系统数据的合规问题；
未来平台会内置行业合规规则，比如针对医药企业，自动满足《药品经营质量管理规范》，确保 CRM 的客户数据、SRM 的供应商资质数据、合同管理的条款都合规，不用企业额外投入。
从 BPM 的流程审批到 CRM 的客户跟进，从 SRM 的供应商管理到合同管理的文档对比，让每个系统都能自动分析、主动预警、辅助决策，最终实现全业务智能化。
对企业而言，不用追求最先进的平台，而要选最能适配你所有业务系统的平台。
就像正远服务的魏桥、南山等集团一样，用一套平台搞定多系统 AI，既降本又提效，这才是 AI 开发平台的真正价值。
