企业双智协同业务成熟度模型-DIBMM选定稿

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双智协同业务成熟度模型 (DIBMM ) 与评估方法

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，它标志着过去的人机交互、人机协同正被一种更深层次的协同模式所替代。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。

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发布日期：2025年5月8日

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，它标志着过去的人机交互、人机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。

1 范围

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

2双智协同业务DIB概念框架

2.1双智协同的基本定义

双智协同业务DIB是一种由人智（人类智能）和机智（人工智能）共同完成业务工作的新型业务形态，是人工智能+行动在企业层面落地的一种具体形式。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。双智协同标志着企业数字化转型进入了一个新的阶段。

2.2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。

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

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： - visual selection

图1 DIB成熟度模型

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。

表1 DIB成熟的演进体系对比表

演进维度	第一级无协同	第二级零星协同	第三级局部协同	第四级全面协同	第五级深度协同
核心特征	人智单向控制	机智辅助建议	人机协商决策	人机互相挑战	人机共生创造
业务表现	人类主导/机器执行低信任依赖	机器建议/人类决策警惕性协作	平等协商机制智能体参与管理	双向质疑机制决策水平提升	情感理解能力完全信任授权
技术架构	规则引擎传统专家系统	数据分析工具推荐系统	多智能体协作对话交互系统	可解释AI 自主决策系统	分布式AI 共生生态系统
典型应用	工业生产线数据录入	医疗辅助诊断投资建议	智能会议系统供应链优化	智能法务咨询远程数字分身	健康管理伴侣创意协同开发
决策模式	人类全权决策	建议式决策	协商式决策	博弈式决策	共生式决策

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

4. 业务流程中双智协作的深度有所增加，但广度非常有限，仅限于个别人或岗位

5. 人类对机器的信任度有所提高，但仍保持警惕

技术表现

1.数据分析和可视化工具

2.机器学习辅助分析

3.推荐系统

4.自动化报告生成

5.各专业门类的智能体

典型应用场景

1. 智能客服系统，机器提供初步解决方案，人类客服进行最终确认

2. 医疗诊断辅助系统，机器提供初步诊断建议，医生进行最终诊断

3. 投资决策支持系统，机器提供市场分析和风险评估，人类投资者做最终决策

5.3 第三级：局部协同，人智机智协商

在这一等级，人智和机智开始进行平等的协商和讨论，共同参与决策过成。机器不仅提供决策支持，还能提出自己的决策方案，与人类进行协商。最终决策可能由人智、机智或二者共同做出。

业务表现

1. 人智和机智在决策过程中地位更加平等，能够进行协商

2. 机器能够理解复杂的业务场景，并提出合理的决策建议

3. 双智交互更加自然，能够进行多轮对话和深入讨论

4. 业务流程中双智协作的深度和广度都有显著提升

5. 人类对机器的信任度进一步提高，开始依赖机器的决策建议

6.公司治理层和管理层出现智能董事和智能经理并参与到重大事项的决定中。

技术表现

1.通用智能体和专用智能体数量大幅度增加，专家型人员的数字分身开始建设

2.多智能体协作技术

3.人机对话与交互系统

4.联合学习框架

5.企业开始构建新型数智化平台，协作式AI平台作为重要组件

典型应用场景

1. 智能会议系统，机器能够记录讨论内容并提出建议方案，与会人员进行协商决策

2. 供应链优化系统，机器提出多种优化方案，与业务人员共同协商最佳方案

3. 城市交通管理系统，机器提供多种交通疏导方案，与交通管理部门共同决策

5.4第四级：全面协同，人智机智互相挑战

在这一等级，人智和机智不仅进行协商，还开始互相挑战对方的观点和决策。机器不仅提出自己的决策方案，还能质疑人类的决策，并提供有力的证据和理由。人类也能够质疑机器的决策，并提出自己的观点。最终决策是二者相互挑战和说服后的结果。

业务表现

1. 人智和机智在决策过程中能够互相挑战对方的观点

2. 机器能够质疑人类的决策，并提供有力的证据和理由

3. 人类也能够质疑机器的决策，并提出自己的观点和理由

4. 双智交互更加复杂，能够进行深度讨论和逻辑辩论

5. 业务流程中双智协作的深度和广度达到较高水平

6. 人类对机器的信任度显著提高，但保持理性判断

7. 公司治理层和管理层智能董事和智能经理非常普遍，人智和机智的互相挑战提升了整体的决策水平

技术表现

1.高级AI智能体系统和高级数字化分身较普遍

2.自主决策系统

3.可解释AI和透明度技术

4.新型数智化平台基本完善

典型应用场景

1. 智能法律咨询系统，机器能够质疑用户的法律观点，并提供法律依据

2. 智能投资顾问系统，机器能够质疑用户的投资决策，并提供市场分析

3. 智能医疗会诊系统，机器能够质疑医生的诊断意见，并提供医学文献支持

4.数字化分身代替专家进行远程互动和交流

5.5 第五级：深度协同，人智机智和谐共生

在这一等级，人智和机智达到了高度的和谐与统一，能够无缝协作，共同创造价值。机器不仅能够自主决策和执行任务，还能理解人类的情感和意图，提供情感支持和个性化服务。人类与机器建立了深厚的信任关系，能够充分授权机器进行决策和执行。

业务表现

1. 人智和机智在决策过程中达到高度和谐，能够无缝协作

2. 机器不仅能够自主决策和执行任务，还能理解人类的情感和意图

3. 双智交互高度自然，能够进行情感交流和个性化服务

4. 业务流程中双智协作的深度和广度达到最高水平

5. 人类对机器的信任度极高，能够充分授权机器进行决策和执行

6. 双智协同创造了超越个体能力的集体智慧

技术表现

1.智能体经济系统

2.自主业务管理平台

3.高级分布式AI

4.人机共生生态系统

典型应用场景

1. 智能家庭助手，能够理解家庭成员的情感需求，提供个性化服务

2. 智能医疗伴侣，能够持续监测健康状况，提供个性化的健康管理方案

3. 智能创意伙伴，能够激发人类的创造力，共同开发创新产品和服务

6 能力域

尚参科技双智协同业务（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。以下是七大能力域的详细描述：

6.1 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。

评估维度

1. 决策权限分配：决策权限在人和机器之间的分配方式，包括决策主体的确定、决策范围的界定等

2. 决策流程优化：决策流程的设计和优化，包括决策步骤、决策时限、决策质量控制等

3. 决策支持工具：支持决策的工具和系统，包括数据分析工具、知识库、专家系统等

6.2 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。

评估维度

1. 自主学习能力：智能系统从数据中学习新知识、新技能的能力，包括学习算法、学习效率、学习效果等

2. 自主推理能力：智能系统基于已有知识进行推理和判断的能力，包括逻辑推理、因果推理、创造性推理等

3. 自主执行能力：智能系统根据推理结果自主执行任务的能力，包括任务规划、任务调度、任务监控等

6.3 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。

评估维度

1. 交互方式多样性：支持的交互方式种类，包括语音交互、视觉交互、触觉交互等

2. 交互效率：交互过程的响应速度、信息传递的准确性等

3. 交互自然度：交互的自然流畅程度，包括自然语言处理、情感识别、上下文理解等

6.4 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。

评估维度

1. 流程设计优化：业务流程的设计是否充分考虑了双智协作的需求，包括流程环节的设置、任务分配等

2. 流程执行效率：双智在流程执行过程中的协作效率，包括任务分配、信息共享、资源共享等

3. 流程持续优化：业务流程的持续优化机制，包括数据分析、反馈机制、改进措施等

6.5 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。

评估维度

1. 信任建立：人类对智能系统信任的建立过程和影响因素，包括系统可靠性、透明度、可解释性等

2. 责任界定：双智在业务中的责任分配和界定，包括决策责任、执行责任、结果责任等

3. 问责机制：对业务结果的问责机制，包括责任认定、责任追究、改进措施等

6.6 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。

评估维度

1. 业务效率提升：双智协同对业务处理速度、资源利用率等效率指标的提升效果

2. 业务质量提升：双智协同对业务准确性、满意度等质量指标的提升效果

3. 业务创新促进：双智协同对业务创新能力和创新成果的促进作用

6.7 组织与技术环境

组织与技术环境是指支持双智协同业务发展的组织架构和技术基础设施，包括组织结构、管理制度、技术平台等。

评估维度

1. 组织架构支持：组织结构、部门设置、岗位职责等对双智协同的支持程度

2. 管理制度保障：管理制度、流程规范、考核机制等对双智协同的保障作用

3. 技术平台完备：技术平台的完备性、先进性和可扩展性，包括数据平台、计算平台、应用平台等

7 成熟度要求

尚参科技双智协同业务（DIB）成熟度模型对七大能力域在五个等级提出了具体要求，以下是详细描述：

7.1 协同决策机制的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 决策权限分配：人类完全掌握决策权，机器仅执行命令

· 决策流程优化：决策流程简单明了，主要关注执行效率

· 决策支持工具：基本的工具支持，如简单的数据分析和报表生成

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 决策权限分配：人类掌握主要决策权，机器提供辅助支持

· 决策流程优化：决策流程增加数据分析环节，提高决策准确性

· 决策支持工具：进阶的分析工具，如预测模型、优化算法等

第三级：局部协同，人智机智协商

· 决策权限分配：人类和机器在决策中地位平等，可进行协商

· 决策流程优化：决策流程增加协商环节，允许双方提出建议

· 决策支持工具：综合性的决策支持系统，支持多角度分析和模拟

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 决策权限分配：人类和机器均可发起决策挑战，需共同确认最终决策

· 决策流程优化：决策流程增加挑战和辩论环节，确保决策的全面性

· 决策支持工具：强大的证据支持系统，能够提供详细的数据和逻辑支持

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 决策权限分配：人类和机器根据各自优势自动分配决策权，实现最佳决策

· 决策流程优化：决策流程高度自动化，能够智能调整和优化

· 决策支持工具：智能决策助手，能够预测需求、主动提供支持和建议

7.2 智能系统自主性的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 自主学习能力：基本的参数调整能力，需要人类明确指导

· 自主推理能力：简单的规则引擎，仅能执行预设的逻辑

· 自主执行能力：基本的执行能力，能够按照指令完成任务

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 自主学习能力：能够从历史数据中学习简单的模式和规律

· 自主推理能力：中级的推理能力，能够进行基本的关联分析

· 自主执行能力：中级的执行能力，能够处理多种场景和异常

第三级：局部协同，人智机智协商

· 自主学习能力：能够从多种数据源中学习复杂的模式和规律

· 自主推理能力：高级的推理能力，能够进行多维度的综合分析

· 自主执行能力：高级的执行能力，能够适应复杂多变的环境

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 自主学习能力：能够主动探索和发现新的知识和规律

· 自主推理能力：专家级的推理能力，能够进行创造性思考

· 自主执行能力：专家级的执行能力，能够应对极端复杂的情况

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 自主学习能力：能够实现持续的自主学习，不断进化和创新

· 自主推理能力：达到人类专家水平的推理能力，能够进行深度思考

· 自主执行能力：高度自主的执行能力，能够在没有人类干预的情况下完成复杂任务

7.3 双智交互界面的成热度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 交互方式多样性：基本的命令输入方式，如键盘、鼠标等

· 交互效率：基本的交互效率，响应时间较长

· 交互自然度：生硬的交互方式，需要用户适应系统

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 交互方式多样性：增加语音交互、图形界面等交互方式

· 交互效率：交互效率有所提高，响应时间缩短

· 交互自然度：交互方式更加友好，但仍然不够自然

第三级：局部协同，人智机智协商

· 交互方式多样性：多种交互方式并存，如语音、视觉、手势等

· 交互效率：交互效率显著提高，响应时间接近实时

· 交互自然度：交互方式较为自然，能够理解基本的上下文

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 交互方式多样性：全方位的交互方式，能够适应各种场景

· 交互效率：交互效率极高，响应时间几乎即时

· 交互自然度：交互方式高度自然，能够理解复杂的上下文和情感

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 交互方式多样性：无缝的交互体验，能够根据用户需求自动选择最佳交互方式

· 交互效率：交互几乎是即时的，没有明显延迟

· 交互自然度：交互达到人与人之间交流的自然度，能够准确理解情感和意图

7.4 业务流程融合度的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 流程设计优化：基本的流程设计，主要关注执行效率

· 流程执行效率：双智协作仅在特定环节，整体效率提升有限

· 流程持续优化：基本的流程优化机制，主要基于历史经验

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 流程设计优化：流程设计开始考虑双智协作需求，但较为简单

· 流程执行效率：双智协作在多个环节，整体效率有所提升

· 流程持续优化：基于数据分析的流程优化机制，能够识别改进点

第三级：局部协同，人智机智协商

· 流程设计优化：流程设计充分考虑双智协作需求，实现业务价值最大化

· 流程执行效率：双智协作贯穿整个流程，整体效率显著提升

· 流程持续优化：智能化的流程优化机制，能够自动识别和实施改进

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 流程设计优化：流程设计达到最优，能够适应各种复杂场景

· 流程执行效率：双智协作高度协调，实现近乎实时的响应

· 流程持续优化：预测性的流程优化机制，能够提前识别潜在问题

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 流程设计优化：流程设计高度智能化，能够根据业务需求自动调整

· 流程执行效率：双智协作无缝衔接，实现极致效率

· 流程持续优化：自适应的流程优化机制，能够实时响应业务变化

7.5 信任与责任机制的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 信任建立：基本的信任建立，主要基于系统可靠性

· 责任界定：清晰的责任界定，人类对决策和结果负责

· 问责机制：简单的问责机制，主要针对执行层面

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 信任建立：初步的信任建立，基于系统准确性和一致性

· 责任界定：责任界定较为明确，机器辅助但不决策

· 问责机制：中级的问责机制，能够区分双智责任

第三级：局部协同，人智机智协商

· 信任建立：中等程度的信任，基于系统表现和历史记录

· 责任界定：责任界定较为复杂，需要考虑双智协作中的各方贡献

· 问责机制：较为完善的问责机制，能够准确区分责任

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 信任建立：较高的信任，基于系统的能力和透明度

· 责任界定：责任界定复杂，需要考虑多轮互动和共同决策

· 问责机制：复杂的问责机制，能够处理复杂的责任关系

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 信任建立：高度的信任，基于系统的能力和一致性表现

· 责任界定：自动化的责任界定，基于系统智能分配

· 问责机制：智能化的问责机制，能够自动识别和处理问题

7.6 绩效提升度的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 业务效率提升：基本的效率提升，主要来自简单任务的自动化

· 业务质量提升：有限的质量提升，主要来自执行的标准化

· 业务创新促进：基本的创新促进，主要来自流程优化

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 业务效率提升：中级的效率提升，来自数据分析和决策支持

· 业务质量提升：中级的质量提升，来自决策的科学化

· 业务创新促进：中级的创新促进，来自数据驱动的洞察

第三级：局部协同，人智机智协商

· 业务效率提升：显著的效率提升，来自双智协作的优化

· 业务质量提升：显著的质量提升，来自综合决策的优势

· 业务创新促进：显著的创新促进，来自双智智慧的融合

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 业务效率提升：高度的效率提升，来自智能系统的自主性

· 业务质量提升：高度的质量提升，来自深度分析和创造性思考

· 业务创新促进：高度的创新促进，来自持续的挑战和突破

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 业务效率提升：极致的效率提升，来自无缝协作和智能优化

· 业务质量提升：极致的质量提升，来自集体智慧的结晶

· 业务创新促进：极致的创新促进，来自持续的突破和颠覆性创新

7.7 组织与技术环境的成熟度要求

第一级：无协同，人智指挥机器

· 组织架构支持：基本的组织架构支持，主要关注技术实施

· 管理制度保障：基本的管理制度保障，主要关注流程规范

· 技术平台完备：基本的技术平台，满足基本业务需求

第二级：零星协同，机智辅助人智

· 组织架构支持：中级的组织架构支持，开始关注双智协作

· 管理制度保障：中级的管理制度保障，能够支持双智协同

· 技术平台完备：中级的技术平台，能够支持基本的双智协作

第三级：局部协同，人智机智协商

· 组织架构支持：良好的组织架构支持，充分考虑双智协作需求

· 管理制度保障：完善的管理制度保障，能够有效支持双智协同

· 技术平台完备：完备的技术平台，能够支持复杂的双智协作

第四级：全面协同，人智机智互相挑战

· 组织架构支持：先进的组织架构支持，能够适应高级双智协作

· 管理制度保障：领先的管理制度保障，能够促进双智协作创新

· 技术平台完备：先进的技术平台，能够支持高智能的双智协作

第五级：深度协同，人智机智和谐共生

· 组织架构支持：卓越的组织架构支持，能够实现双智协同的最佳实践

· 管理制度保障：创新的管理制度保障，能够引领双智协作的发展

· 技术平台完备：领先的技术平台，能够支持最高水平的双智协作

8 评估方法

尚参科技双智协同业务（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，通过多种评估手段全面评估组织的双智协同业务成熟度水平。以下是详细的评估方法：

8.1 评估内容

评估内容包括七大核心能力域，每个能力域下设具体的评估维度。评估内容的设计基于对业务场景的深入理解，确保评估结果的实用性和指导性。

8.2 评估流程

评估流程包括以下步骤：

1. 明确评估目标和范围

2. 选择合适的评估方法和工具

3. 收集评估数据和信息

4. 分析评估结果

5. 形成评估报告和改进建议

8.3 预评估

预评估是正式评估前的准备工作，主要用于了解组织的基本情况，确定评估的重点和方向。

预评估方法

1. 资料审查：审查组织的业务流程文档、技术架构文档等

2. 问卷调查：对关键人员进行初步问卷调查，了解基本状况

3. 简单访谈：与关键人员进行简短访谈，了解基本情况

8.4 正式评估

正式评估是全面评估组织双智协同业务成熟度的主要阶段，采用多种评估手段，确保评估结果的全面性和准确性。

正式评估方法

1. 问卷调查：对相关人员进行详细的问卷调查，了解各能力域的具体情况

2. 深度访谈：与关键人员进行深度访谈，了解深层次的问题和挑战

3. 文档审查：详细审查相关的业务流程文档、技术文档等

4. 现场考察：实地考察业务场景，观察双智协作的实际运作情况

5. 业务流程分析：对关键业务流程进行详细分析，评估双智协作的效果

8.5 发布评估结果

评估结果的发布是评估过程的最后一步，包括评估报告的撰写、评估结果的沟通和评估结果的应用指导。

评估结果发布

1. 评估报告撰写：根据评估结果撰写详细的评估报告，包括评估结果、分析和改进建议

2. 评估结果沟通：与组织管理层和相关人员沟通评估结果，确保理解评估的意义和价值

3. 评估结果应用指导：指导组织如何应用评估结果，制定改进计划和实施路线图

9 成熟度等级判定

尚参科技双智协同业务（DIB）成熟度模型提供了系统的成熟度等级判定方法，包括评分方法、评估域权重、计算方法和等级判定方法，确保评估结果的科学性和准确性。

9.1 评分方法

评分方法基于评估维度的等级符合程度，采用五级评分制，从1分（符合1级要求）到5分（复合5级要求）。

9.2 评估域权重

评估域权重反映了不同能力域在整体评估中的重要性，根据业务需求和影响程度确定权重值。企业可根据企业的特点进行设定。

9.3 计算方法

计算方法包括评估维度得分计算、评估域得分计算和整体成熟度得分计算，确保评估结果的全面性和准确性。

· 评估维度得分计算

评估维度得分 = Σ评估项得分×评估项权重

· 评估域得分计算

评估域得分 = Σ评估维度得分×评估维度权重

· 整体成熟度得分计算

整体成熟度得分 = Σ评估域得分×评估域权重

9.4 成熟度等级判定方法

根据整体成熟度得分，判定组织的双智协同业务成熟度等级：

表 2 DIB成熟度评分等级表

等级	得分范围	特征描述
第一级：人智指挥机器	0-20分	机器仅作为执行工具，人智主导决策
第二级：机智辅助人智	21-40分	机器提供决策支持，但不直接参与决策
第三级：人智机智协商	41-60分	人智和机智平等协商，共同参与决策
第四级：人智机智互相挑战	61-80分	人智和机智互相挑战，促进决策优化
第五级：人智机智和谐	81-100分	人智和机智高度和谐，实现最佳协同