埃森哲-中国企业人工智能应用之道——从“浅尝试”到“规模化”-2020.7-36页_3mb

中国企业人工智能应用之道总结

核心内容

人工智能（AI）在中国企业中的应用正逐步从“浅尝试”迈向“规模化”，成为推动企业增长和创新的重要引擎。尽管中国企业在AI投资上表现出浓厚兴趣，但实际应用仍面临诸多挑战，如缺乏专业人才、数据质量不高、应用场景模糊和成本高昂等问题。

主要观点

1. AI规模化势在必行

   • 中国AI市场已成为全球第二大市场，占全球市场规模的12%。
   • 埃森哲调研显示，79%的中国企业高管认为AI规模化是实现增长目标的关键。
   • AI规模化将显著提升市场溢价、业务成果和投资回报率。

2. AI应用的三阶段模型

   • 概念验证阶段：80-85%的企业处于此阶段，人工智能应用局限于实验性尝试，成功率和回报率较低。
   • 规模化推广阶段：仅15%-20%的企业能够成功实现AI的规模化推广，其战略清晰、团队专业、数据治理完善。
   • 产业化增长阶段：少数企业（<5%）实现了AI的全面产业化，推动了创新与差异化竞争。

3. 实现AI规模化推广的四大要素

   • 价值+战略：将AI与业务战略紧密结合，明确目标和路径。
   • 人员+能力：建立多学科团队，提升员工技能和意识。
   • 治理：构建完善的数据治理体系，确保数据质量与合规性。
   • 价值实现：将AI项目投入生产，实现可持续回报。

关键信息

• 数据治理是AI规模化推广的关键：规模化推广阶段企业更注重数据质量、整合和治理，确保数据可用于驱动决策。
• 企业需建立清晰的人工智能战略：将AI融入组织架构和业务流程，使其成为战略核心。
• 多学科团队的建设：包括数据科学家、工程师、可视化专家等，是实现AI落地的重要支撑。
• 外部资源的利用：借助成熟的人工智能工具和专业服务提供商，有助于快速实现AI能力的构建和推广。
• 负责任的人工智能：确保AI系统的透明性、安全性与道德合规，是赢得用户信任的重要手段。

企业行动指南

1. 明确业务战略与AI战略的统一性

   • 将AI视为推动业务增长的核心工具，制定清晰的AI战略与运营模型。

2. 提升人员能力与组织准备度

   • 建立多学科团队，提供系统性培训，确保员工能够有效运用AI技术。

3. 构建数据治理能力

   • 优化数据质量，整合内外部数据源，建立数据驱动的运营模式。

4. 推动AI应用落地与价值实现

   • 通过试点推广，逐步实现全企业覆盖，确保AI投入转化为实际业务成果。

成功案例

• 电力企业：通过统一AI平台和分阶段试点，成功实现业务转型与效率提升。
• 高科技企业：建立跨学科首席数据官团队，推动AI与业务的深度融合。
• 大型饮料企业：利用AI进行店铺分群和营销优化，实现单店销量增长35%。
• 综合性保险公司：基于客户洞察进行精准营销，提升保费收入与代理人生产率。

未来布局建议

• 采用数字平台思维：构建统一的数据平台，实现数据的高效利用与AI的广泛部署。
• 投资未来，布局产业化增长：从规模化推广迈向产业化，打造AI驱动的创新生态。
• 关注伦理与责任：建立负责任的人工智能框架，确保技术应用符合道德与法律规范。

数据来源与调研范围

• 调研范围：覆盖全球12个国家、16个行业，共1,500位高管参与。
• 数据来源：埃森哲全球高管调研、IDC与量子位联合报告、埃森哲技术展望等。

作者信息

• 袁虹：埃森哲战略与咨询董事总经理，专注智能业务与创新。
• 柯涛：埃森哲大中华区董事总经理，专注于高科技、电信与互联网平台领域。

埃森哲简介

• 埃森哲是一家全球领先的专业服务公司，拥有超过51.3万员工，服务全球120多个国家。
• 在大中华区有1.6万多名员工，致力于推动企业的数字化转型与智能化发展。

参考文献

1. IDC, 量子位, 《未来产业智能报告》, 2019年
2. 埃森哲，规模化推广人工智能全球高管调研问卷，2019年
3. 埃森哲，《技术展望2018》，2018年
4. IDC&量子位，人工智能行业调研问卷，2019年
5. 埃森哲，“AI：扩展之道”，2019年11月14日
6. 埃森哲，“克服数据能力障碍，为应用AI做好准备”，2019年2月4日