释放数据潜能：让遗留系统通过 AI 实现全面升级

人工智能正在重塑各个行业，但许多企业都面临着一个“隐性障碍”——对遗留系统的依赖。这些系统记录着几十年来沉淀下来的核心数据：从客户交易信息到生产运营流程。它们稳定、可靠，但其设计并不适应如今这个高连接度、高数据流动性的时代。正如 MIT《2025 商业 AI 发展报告》 所指出的：“很多组织在让数据具备 AI 可用性、建立统一的数据结构、以及打破数据孤岛方面仍存在困难。” ¹

当 AI 项目需要访问这些关键数据时，企业往往很快遭遇瓶颈。

• 全面替换核心系统？ 成本高、风险大、周期长。
• 继续沿用旧系统？ 数据无法高效调用，AI 无法发挥应有的商业价值。

结果就是 AI 只能触及数据表层，给出的洞察零散、片段化，难以真正推动业务升级。那么，这是否意味着企业集成能力的终结？

为了弥补遗留系统与新技术之间的鸿沟，许多团队会选择自行编写定制化集成代码。理论上，这似乎是较快的解决方案，但在实际运营中，它往往埋下长期隐患：

• 维护成本高：系统一旦升级，或供应商发布补丁，集成就可能被破坏。
• 高度依赖特定人才：修复问题需要少数具备深度技术经验的开发者，团队风险集中。
• 创新能力受限：IT 团队被迫把时间花在“救火”上，而不是推进新的业务项目。
• 难以扩展：每增加一个新的系统连接，就带来更多复杂度，使统一治理变得几乎不可能。

MIT 报告指出：“许多生成式 AI 项目失败，是因为工作流脆弱、无法有效与现有流程整合，以及日常运营中的错配。” ²

结果成本不断上涨、AI 落地迟缓、技术债务加速累积。本该提升企业敏捷性的定制化代码，最终却让企业陷入反复返工与持续风险的恶性循环。

要摆脱“试点停滞”，迈向真正的智能化与自动化，有一种更高效的路径：在遗留系统外构建一层现代化的 API 赋能层。这种方式通过安全、可复用的 API，将传统应用中的关键业务能力“封装”出来，例如：库存查询、订单历史调取、客户状态校验等。

这样一来，原本封闭、庞大的遗留系统就被转化为可灵活组合的模块化能力块。AI 模型和现代应用无需接触脆弱的核心系统，就能实现对关键业务数据的实时访问。

这种架构改造会带来立竿见影的优势：

• 更快速地与 AI 及各类数字化服务集成
• 风险更低，遗留系统保持稳定运行
• 业务能力可复用，实现规模化扩展，而非一次性补丁式改造

仅仅让数据可被访问还不够。企业在具备 API 访问能力之后，还需要能够在不同流程之间实现数据的管理、治理与编排。这正是平台化方法真正发挥价值的地方。MIT 报告也强调：“AI 的成功依赖于企业级的整体愿景和底层基础设施的构建。” ³

通过将 API 赋能、系统集成和流程编排相结合，企业能够从零散的点对点连接，迈向统一的数据底座（data fabric）。这样不仅保证 AI 应用获取的数据真实、准确，还能让 AI 的洞察自动触发企业内部的协同行动。

例如：

一个 AI 模型检测到供应链风险。如果配备了编排能力，这一洞察不会只停留在警报层面，而会自动触发后续流程：调整采购订单、通知供应商、同步客户预期等，真正实现智能化响应。

要在企业内部自行构建并长期维护这种级别的流程编排，成本极高。因此，越来越多的企业开始选择 iPaaS（Integration Platform as a Service，集成平台即服务） 来承担这项工作。

相比定制化代码，iPaaS 具有显著优势：

• 预构建连接器与模板，加速系统接入
• 由供应商负责更新维护，大幅减轻内部运维压力
• 内置治理与合规能力，更好地保障数据安全
• 按需扩展、成本可预测，与业务增长保持同步

借助 iPaaS，企业能够显著降低总有成本（TCO），并让 IT 团队从繁琐的修补工作中解放出来，把时间和资源投入到真正的创新项目中。

SEEBURGER BIS 平台不仅仅能实现系统互联，它提供的是集 API 赋能、流程编排与治理能力于一体的企业级解决方案：

• 充当 API 工厂：以安全、标准化的服务形式封装遗留系统。
• 提供强大的流程编排引擎：让 AI 洞察能够自动触发端到端业务动作。
• 保障数据质量、一致性与合规性：确保所有系统在统一标准下运行。
• 以稳定、可扩展的集成底座取代脆弱的点对点集成，真正实现面向未来的架构。

业务价值一目了然：

• 无需替换旧系统即可释放传统数据价值
• 大幅降低集成与维护成本
• 缩短 AI 项目的价值实现周期
• 打造可持续扩展的数字化转型基础

企业的 AI 未来，并不取决于是否要替换遗留系统，而是取决于能否激活并编排这些系统的核心价值。麦肯锡指出：“只有 5% 的企业 AI 定制工具成功扩展到生产级规模。” 借助合适的集成平台，企业可以真正打通“旧”与“新”、“洞察”与“行动”之间的断层。⁴

这不仅是解决某一个集成难题，而是在构建一个让 AI 能够安全、稳定、大规模应用的基础设施。选择这条道路的企业，不只能降低成本，更能为未来创新打下坚实基础，让每一笔 AI 投资都能带来可评估的商业价值。

1 2 3 麻省理工学院国家人工智能与数据分析计划。《2025年企业人工智能发展报告》。马萨诸塞州剑桥市：麻省理工学院，2025年7月。来源：麻省理工学院

4 亚历克斯·辛格拉、亚历山大·苏哈列夫斯基、拉雷娜·伊、迈克尔·崔、布莱斯·霍尔。《人工智能现状：组织如何重构以获取价值》。麦肯锡QuantumBlack人工智能，2025年3月。来源：麦肯锡公司