从“工具智能”走向“助理智能”：：北大纵横发布全场景咨询智能助理“纵小横”

北大纵横发布全场景咨询智能助理“纵小横”。北大纵横管理咨询集团/供图

当前，人工智能技术加速渗透专业服务领域，管理咨询行业正经历从信息化到智能化的深刻转型。知识密集型服务机构如何将长期积累的专业知识、项目方法与数据资产转化为可调用、可迭代的智能能力，成为行业面临的重要课题。

10月10日，在第二十一届中国管理新五环峰会上，北大纵横管理咨询集团发布全场景咨询智能助理“纵小横”。该产品尝试将人工智能从单一工具应用推进至工作流程组织层面，标志着管理咨询行业对人工智能的探索从“工具智能”迈入“助理智能”新阶段。

从“人找工具”到“AI找工具”。咨询工作具有鲜明的系统性特征。以企业管理咨询项目投标为例，顾问需从数百页招标材料中识别时间节点、资格条件与评分规则，检索匹配的历史业绩与专业人员，调取合同、资质与证明材料，还需了解招标企业工商、财务、信用及产业发展趋势，最终形成符合要求的投标文件。“纵小横”的核心突破在于工作流程的组织方式，覆盖战略规划、组织人力、国企改革、薪酬绩效、数字化转型等主要咨询领域，其关键不在于功能数量，而在于承担工作流程的编排责任。顾问提出完整工作目标后，系统自主进行任务拆解，判断所需数据与能力，规划并行任务与交叉核验节点，并根据应用场景形成表格、报告、演示文稿或商务材料。

以可信数据筑牢专业底座。专业咨询对人工智能有着区别于一般内容生成的要求——可核验。咨询成果中客户名称、项目金额、财务指标、股权关系、政策条款、历史业绩等关键事实一旦出现错误，可能影响项目判断甚至带来实际风险。“不编造、可溯源、有边界”三项基本约束，正在成为专业咨询AI区别于一般生成式AI的重要标准。“纵小横”将数据基础建设作为首要任务，其数据体系连接内部历史项目、企业与金融专业数据、行业运行指标、政策法规及公开资讯、内部商务材料等五类资源，不同数据来源之间建立了明确的使用规则。

从“答案生成”到“成果交付”。数据可信是基础，进入工作流程才是关键。“纵小横”已围绕咨询业务形成投标、企业尽调与商务研判、产业研究、汇报成稿与材料交付等业务闭环。以投标场景为例，系统可完成招标文件读取、时间节点建立、资格条件与废标项识别、评分规则拆解、历史项目检索、业绩匹配、人员推荐、合同调取及投标文件检查与模拟评标。企业尽调场景中，系统按专业尽调逻辑对司法、执行、处罚、评级、担保质押等信息进行分类组织；产业研究场景中，可连接产业链分析、代表企业筛选、财务比较与行业景气度分析。人工智能的输出形态，也从一段文字、一张表格走向可继续编辑使用的报告、演示文稿和商务材料。从“人找工具”转向“AI找工具”，从“答案生成”转向“成果交付”，专业服务行业的生产方式正在发生实质性改变。

明确人机边界，回归专业判断价值。人工智能进入咨询工作越深，人机责任划分越需清晰。“纵小横”未设计为替代顾问决策的系统。在商务标制作中，AI可检索推荐候选业绩，但候选项目需顾问确认后方可进入后续材料；项目编号无法精确匹配时，系统返回候选项而非自行决定；材料缺失或需人工处理的文件，系统明确提示人工介入。在企业关联关系核查中，AI可发现股权、共同高管、注册地址、供应链或担保等关联路径，但仅陈述关联事实，不自行作出涉及围标串标等性质判断。对需要专业责任的评标、投资、法律等结论，系统明确要求人工复核。这一设计原则可概括为：AI把事实准备到位，把判断留给专业人员。

三十年来，中国管理咨询行业伴随国有企业改革、民营企业成长、现代企业制度建设和中国企业国际化不断发展，咨询机构积累了大量的项目案例、行业数据、管理方法和实践经验。但知识分散于项目报告、数据库、文件夹及资深顾问个人经验之中，如何将个人经验沉淀为组织知识、让新顾问快速调用历史积累，一直是知识密集型专业服务机构面临的共性难题。

全场景咨询智能助理“纵小横”的发布，将历史项目、咨询方法、行业知识、专业数据和工作流程逐步实现结构化、数字化，并能够被智能体检索和调用，咨询机构数十年形成的知识积累，正从“存放在组织里的资料”转化为能够参与下一次知识生产的数字资产。在绿色发展理念引领下，“纵小横”是这一探索的起点，当人工智能真正进入知识生产和专业服务流程，不仅提升了知识生产效率，更改变了知识的生产方式、组织方式和传承方式。

（转自《中国经济导报·绿色发展》周刊。北大纵横管理咨询集团/供稿）