埃森哲中國(guó)

在全球第二大人工智能（AI）單一市場(chǎng)——中國(guó)，無(wú)論是企業(yè)高管還是消費(fèi)者，對(duì)于人工智能的積極態(tài)度始終走在世界前列。埃森哲最新調(diào)查顯示，過(guò)去三年，年?duì)I業(yè)額超10億美元的受訪中國(guó)企業(yè)中，近半數(shù)在人工智能領(lǐng)域的總投入超過(guò)3.5億元人民幣;而認(rèn)為必須借助人工智能實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)目標(biāo)的企業(yè)高管比例更是高達(dá)79%。在它們中間，有一部分領(lǐng)軍者已經(jīng)收獲了可觀的回報(bào)，但更多企業(yè)則身陷人工智能的應(yīng)用泥沼。52%的受訪中國(guó)企業(yè)高管表示，知道怎樣進(jìn)行試點(diǎn)，但卻難以將人工智能推廣至整個(gè)企業(yè)。

人工智能規(guī)模化勢(shì)在必行

人工智能在行業(yè)和商業(yè)中的應(yīng)用已成普及之勢(shì)，并通過(guò)溢出效應(yīng)，激發(fā)出廣泛的互補(bǔ)式創(chuàng)新。

中國(guó)人工智能市場(chǎng)已經(jīng)成為全球第二大人工智能單一市場(chǎng)，約占全球市場(chǎng)規(guī)模的12%。在此過(guò)程中，中國(guó)企業(yè)相信未來(lái)人工智能將逐漸改變?nèi)蛏虡I(yè)的游戲規(guī)則，并將人工智能作為優(yōu)先投資的戰(zhàn)略方向。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2023年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到979億美元。相較全球，中國(guó)企業(yè)對(duì)人工智能的投資熱情更高：埃森哲最新全球高管調(diào)研顯示，近半數(shù)（49%）的中國(guó)企業(yè)近三年內(nèi)在人工智能項(xiàng)目上的總投資超過(guò)0.5億美元。

然而，中國(guó)企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍然普遍滯后。埃森哲技術(shù)展望調(diào)研顯示，89%的中國(guó)企業(yè)認(rèn)為人工智能在自己企業(yè)推廣的速度落后于該技術(shù)的發(fā)展速度——遠(yuǎn)高于這一比例在全球企業(yè)中的77%。這主要是因?yàn)橹袊?guó)企業(yè)在部署人工智能應(yīng)用時(shí)面臨重重挑戰(zhàn)。超半數(shù)的中國(guó)企業(yè)缺乏精通人工智能的相關(guān)技術(shù)人員，以及沒(méi)有積累起高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。此外，人工智能應(yīng)用場(chǎng)景不明確，投資人工智能項(xiàng)目成本較高等問(wèn)題也為中國(guó)企業(yè)帶來(lái)了一定的困擾。

由此可見(jiàn)，雖然中國(guó)企業(yè)爭(zhēng)相投資人工智能技術(shù)，但是，其應(yīng)用難以在企業(yè)里規(guī)?；涞?。

埃森哲最新全球高管調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，高達(dá)79%的中國(guó)企業(yè)高管均認(rèn)為，他們必須借助人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)目標(biāo)。他們中的絕大多數(shù)也堅(jiān)信，若想通過(guò)人工智能投資收獲積極回報(bào)，就務(wù)必在整個(gè)組織范圍內(nèi)規(guī)?；茝V人工智能。埃森哲預(yù)計(jì)，從2018到2025年，全球企業(yè)借助人工智能應(yīng)用獲得的收入將增長(zhǎng)50%以上。

然而，52%的中國(guó)企業(yè)高管人員坦言，人工智能試點(diǎn)容易，但當(dāng)設(shè)法將人工智能推廣至全企業(yè)時(shí)感覺(jué)異常艱難。能否實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)?；茝V，已經(jīng)成為企業(yè)成敗的關(guān)鍵。

人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用將給企業(yè)帶來(lái)什么紅利？

第一，企業(yè)市場(chǎng)溢價(jià)能得到大幅提升。埃森哲數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一款模型，將調(diào)研數(shù)據(jù)與公開可用的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過(guò)考察不同企業(yè)的特征，以確定樣本中成功推廣人工智能的組織取得溢價(jià)的原因。埃森哲發(fā)現(xiàn)，成功推廣人工智能與財(cái)務(wù)估值的三項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)（估值收入比，市盈率，市銷率）之間存在正相關(guān)。

第二，全面提升企業(yè)的業(yè)務(wù)成果?？v觀全球，各行各業(yè)的企業(yè)正紛紛運(yùn)用人工智能技術(shù)，結(jié)構(gòu)性地改變其業(yè)務(wù)內(nèi)容和工作方式。而那些能夠?qū)⑷斯ぶ悄茉谄髽I(yè)內(nèi)部進(jìn)行戰(zhàn)略性推廣的企業(yè)更有望在部分領(lǐng)域收獲全面成果（見(jiàn)圖4）。

第三，帶來(lái)高額的投資回報(bào)率。與仍在從事單項(xiàng)概念驗(yàn)證的企業(yè)相比，已開始從戰(zhàn)略層面規(guī)?；茝V人工智能的組織實(shí)現(xiàn)了近2倍的成功率和近3倍的投資回報(bào)率。從全球整體來(lái)看，處于概念驗(yàn)證階段和規(guī)?；茝V階段的兩類企業(yè)，人工智能投資回報(bào)平均相差1.1億美元。

提升人工智能應(yīng)用段位：

從實(shí)驗(yàn)到加速應(yīng)用

為了對(duì)人工智能在企業(yè)中的落地情況進(jìn)行深入的洞察分析，并汲取領(lǐng)先企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，埃森哲開展了一項(xiàng)具有里程碑意義的全球調(diào)研，吸引了12個(gè)國(guó)家，16? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 個(gè)行業(yè)的1500位企業(yè)高管的廣泛參與。其中包括來(lái)自中國(guó)的139家企業(yè)。

本次調(diào)研重點(diǎn)關(guān)注：人工智能在多大程度上支持了業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)，人工智能規(guī)?；茝V所需的首要條件，以及成功實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)?；茝V可帶來(lái)的財(cái)務(wù)成果。而其目標(biāo)在于：助推企業(yè)在人工智能應(yīng)用征程上向前邁進(jìn)，從一次性的人工智能實(shí)驗(yàn)，到建立起覆蓋整個(gè)組織的強(qiáng)大能力，以此為實(shí)現(xiàn)敏捷競(jìng)爭(zhēng)與增長(zhǎng)注入源源不絕的能量。在調(diào)研的基礎(chǔ)上，結(jié)合大量企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)分析，埃森哲劃分出了企業(yè)應(yīng)用人工智能的三個(gè)不同階段。

人工智能應(yīng)用三個(gè)階段

概念驗(yàn)證階段：80%-85%企業(yè)艱難起步。這一階段的企業(yè)進(jìn)行人工智能實(shí)驗(yàn)和試點(diǎn)，但規(guī)?；瘧?yīng)用的成功率和人工智能投資回報(bào)率都非常低。他們的努力往往局限于某一部門或團(tuán)隊(duì)內(nèi)部，并通常由IT部門主導(dǎo)。同時(shí)，這些舉措往往與企業(yè)成果或戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)缺乏聯(lián)系。此類企業(yè)普遍低估了推廣人工智能工作所需的時(shí)間和投資，人工智能的潛力尚未得到充分開發(fā)。埃森哲研究表明，多數(shù)企業(yè)止步于此，未成功進(jìn)階到下一段位。

·數(shù)據(jù)分析被嚴(yán)重忽視，未能成為CEO的關(guān)注焦點(diǎn);

·通常由IT部門牽頭，孤立運(yùn)營(yíng)模式;

·無(wú)法深挖數(shù)據(jù)價(jià)值;

·急功近利，不切實(shí)際，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?

·投資嚴(yán)重不足，回報(bào)相對(duì)較低。

規(guī)?；茝V階段：只有15%至20%的企業(yè)完成跨越。這一階段企業(yè)的人工智能應(yīng)用已突破概念驗(yàn)證的范籌，他們不僅推廣人工智能的成功率實(shí)現(xiàn)翻番，而且投資回報(bào)水平更勝一籌——幾乎可達(dá)同行的三倍。這些企業(yè)將推廣人工智能定為高管層的優(yōu)先事項(xiàng)，建立了與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密相關(guān)、清晰明確的人工智能戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)模型，同時(shí)，在負(fù)責(zé)人工智能、大數(shù)據(jù)或分析法的首席高管帶領(lǐng)下，由人員更充實(shí)的團(tuán)隊(duì)提供多維度支持。但是，得到推廣的人工智能經(jīng)常只是基于個(gè)性化的單點(diǎn)解決方案。

·CEO看重高級(jí)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在解決重大難題時(shí)的作用;

·首席人工智能官、首席數(shù)據(jù)官或首席數(shù)據(jù)分析官掛帥， 組建200多名專家的多學(xué)科團(tuán)隊(duì);

·能夠擺脫數(shù)據(jù)干擾，專注于關(guān)鍵數(shù)據(jù);

·充分利用智能自動(dòng)化和預(yù)測(cè)性報(bào)告;

·彌補(bǔ)數(shù)字化/人工智能/數(shù)據(jù)資產(chǎn)上的投資不足;

·采用實(shí)驗(yàn)思維實(shí)現(xiàn)規(guī)?；茝V和投資回報(bào)。

產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)階段：少數(shù)派（<5%）境界。這一階段的企業(yè)擁有數(shù)字平臺(tái)思維，并通過(guò)在整個(gè)組織內(nèi)普及大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析工具來(lái)創(chuàng)建人工智能文化。他們利用負(fù)責(zé)任的人工智能框架推廣數(shù)千種模型，不僅以此促進(jìn)產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，還進(jìn)一步洞悉客戶和員工的期望，由此實(shí)現(xiàn)收益。埃森哲研究表明，人工智能的產(chǎn)業(yè)化將有力支持差異化競(jìng)爭(zhēng)，而財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的顯著提升與之一脈相承，然而，實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的企業(yè)屈指可數(shù)。

·數(shù)字平臺(tái)的思維模式和人工智能企業(yè)文化，生成實(shí)時(shí)洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)決策;

·明確企業(yè)愿景、問(wèn)責(zé)制、指標(biāo)和監(jiān)管，打破信息孤島;

·采用“假設(shè)分析”提升客戶獲得率、服務(wù)水平與客戶滿意度;

·通過(guò)踐行負(fù)責(zé)任的人工智能提高品牌認(rèn)知度和信任度;

·差異化競(jìng)爭(zhēng)和價(jià)值創(chuàng)造因素推升市盈率。

人工智能的布局階段

企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)的時(shí)候常舉步維艱，停滯不前。 6這主要是由兩大原因造成的。首先，企業(yè)缺乏明確的人工智能路線圖，無(wú)法按部就班地將人工智能項(xiàng)目從概念驗(yàn)證，有效、順暢地向?qū)嶋H生產(chǎn)階段推進(jìn)。其次，企業(yè)對(duì)人工智能整體發(fā)展格局不能做到充分了解，也容易導(dǎo)致企業(yè)沿用固有的行為模式——從零開始，閉門造車。實(shí)際上，許多行之有效且低成本的商品化人工智能解決方案已紛紛問(wèn)世，可以立即投入使用。關(guān)鍵在于，企業(yè)應(yīng)善用已有資源，根據(jù)自身需求做出個(gè)性化調(diào)整。

為有效實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的規(guī)模化推廣，企業(yè)應(yīng)沿著一條連續(xù)不斷的路線圖運(yùn)行，通過(guò)所有緊密相連的要素，對(duì)實(shí)際生產(chǎn)的關(guān)鍵路徑進(jìn)行追蹤——唯有這樣，才能真正令人工智能帶來(lái)的價(jià)值迅速攀升。

從概念驗(yàn)證向規(guī)模化推廣進(jìn)階的四大要素

從上面的人工智能路線圖不難看出，企業(yè)如果想要將人工智能應(yīng)用從概念驗(yàn)證階段進(jìn)階到規(guī)?；茝V階段需要滿足四大要素。這也是成功實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用企業(yè)的四個(gè)優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)。

價(jià)值+戰(zhàn)略

規(guī)?；茝V階段企業(yè)制定了清晰的人工智能戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)模型，使其與高管層的總體目標(biāo)保持一致并相互整合。

規(guī)?；茝V階段企業(yè)能夠試點(diǎn)并成功推廣80%的人工智能項(xiàng)目。與此同時(shí)，他們?cè)O(shè)定了更長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃，其中表示從試點(diǎn)到規(guī)模化會(huì)覆蓋一至兩年的比例，較概念驗(yàn)證階段企業(yè)高出65%。這些領(lǐng)先企業(yè)目標(biāo)更為明確，對(duì)于實(shí)現(xiàn)規(guī)?；臅r(shí)間跨度，以及需要為此采取哪些合理行動(dòng)，均有著更現(xiàn)實(shí)的預(yù)判和規(guī)劃。與概念驗(yàn)證階段企業(yè)相比，規(guī)?；茝V階段企業(yè)的基礎(chǔ)工作做得更細(xì)致到位。

為了成功實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，企業(yè)需要合理的組織結(jié)構(gòu)和有效的治理機(jī)制。規(guī)?；茝V階段企業(yè)二者兼?zhèn)洌姆种?1%）的此類受訪企業(yè)表示，自身?yè)碛星逦x的戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)模式來(lái)推廣人工智能技術(shù)，而概念驗(yàn)證階段企業(yè)持相同看法的僅占半數(shù)。此外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)擁有更為靈活的業(yè)務(wù)流程，以及整合進(jìn)入更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)。

此外，規(guī)?；茝V階段的企業(yè)還清晰定義了職責(zé)明確的流程與管理者，并安排了致力于人工智能發(fā)展的領(lǐng)軍者為高管層提供支持。一旦缺乏牢固的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略根基，以及可有效監(jiān)督與管控的治理機(jī)制，推廣計(jì)劃必然進(jìn)展遲緩。究竟誰(shuí)是人工智能和數(shù)據(jù)的“擁有者”？這一問(wèn)題已在許多企業(yè)中引發(fā)紛爭(zhēng)。而且，無(wú)論使用何種人工智能平臺(tái)，抑或引入何種專有技術(shù)，只要偏離正確的方向，一切努力都將付諸東流。

企業(yè)行動(dòng)指南——業(yè)務(wù)戰(zhàn)略即是人工智能戰(zhàn)略。厘清對(duì)自身而言，商業(yè)價(jià)值的具體含義;將商業(yè)價(jià)值的定義轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略;制定與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略重點(diǎn)相統(tǒng)一的發(fā)展路徑，由此創(chuàng)造前所未有的成果。

人員+能力

規(guī)?；茝V階段企業(yè)普遍針對(duì)人工智能建立了專門的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)、培訓(xùn)體系、和明確問(wèn)責(zé)機(jī)制。其比例是概念驗(yàn)證階段企業(yè)的1.5至2倍。

企業(yè)要想有效規(guī)?；渴鹑斯ぶ悄?，就必須將多學(xué)科團(tuán)隊(duì)全面植入組織當(dāng)中——這些團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)得到自上而下的明確支持，從而與公司高管層的愿景始終保持一致。就規(guī)?；茝V階段的企業(yè)來(lái)看，此類團(tuán)隊(duì)通常由首席人工智能官、首席數(shù)據(jù)官或首席數(shù)據(jù)分析官領(lǐng)導(dǎo)，成員則包括：數(shù)據(jù)科學(xué)家;數(shù)據(jù)建模師;機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和人工智能工程師;可視化專家;以及數(shù)據(jù)質(zhì)量、培訓(xùn)和宣傳等領(lǐng)域的專業(yè)人士。

在這方面，規(guī)模化推廣階段企業(yè)經(jīng)驗(yàn)更為豐富。92%的這類企業(yè)表示在人工智能應(yīng)用中充分發(fā)揮了多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的作用。此外，絕大多數(shù)這類企業(yè)的員工都接受過(guò)正規(guī)的人工智能培訓(xùn)，充分知曉如何在工作中運(yùn)用人工智能，同時(shí)理解和應(yīng)用負(fù)責(zé)任的人工智能。

企業(yè)行動(dòng)指南——使員工做好充分準(zhǔn)備。建立合適的人才組合;審視組織結(jié)構(gòu);確保技術(shù)應(yīng)用與首席高管層的發(fā)展理念一致;部署人工智能前，找尋外部資源極為必要;優(yōu)先重復(fù)利用，購(gòu)買次之，最后創(chuàng)建。

治理

規(guī)?；茝V階段企業(yè)充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)治理的重要性，因此構(gòu)建起了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

多年來(lái)，大多數(shù)企業(yè)在不斷收集、存儲(chǔ)、分析和重新配置的信息層層累積后，都疲于應(yīng)對(duì)龐大的數(shù)據(jù)量，無(wú)法有效對(duì)其進(jìn)行清理、管控、維護(hù)和使用。規(guī)?；茝V階段企業(yè)則能夠在有效治理數(shù)據(jù)的同時(shí)，消除環(huán)繞在真正數(shù)據(jù)周圍的“噪聲”。他們認(rèn)識(shí)到關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的重要性，因此將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)以及主數(shù)據(jù)確定為優(yōu)先領(lǐng)域。

規(guī)模化推廣階段企業(yè)不僅更善于組織和管理數(shù)據(jù)，而且還通過(guò)大力投資，在云端建立數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理框架。除此以外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)擁有清晰的操作模式，能夠合理協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的生成與使用。埃森哲研究顯示，多數(shù)規(guī)?；茝V階段企業(yè)（61%）在使用更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集，比例遠(yuǎn)高于概念驗(yàn)證階段企業(yè)（38%）。另一方面，同概念驗(yàn)證階段企業(yè)（56%）相比，規(guī)?；茝V階段企業(yè)（67%）更普遍地將整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)集作為標(biāo)準(zhǔn)做法。此外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)還更擅長(zhǎng)獲取和整合各種不同的內(nèi)部數(shù)據(jù)源。

規(guī)?；茝V階段企業(yè)大多使用恰當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄芄ぞ邅?lái)管理應(yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)。這類工具包含云數(shù)據(jù)湖、帶有模型管理與治理功能的數(shù)據(jù)工程/數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺(tái)、數(shù)據(jù)和分析功能交易平臺(tái)，以及搜索服務(wù)等。從數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、托管，一直延伸至利用。規(guī)?；茝V階段企業(yè)深知，借助更為多樣化的數(shù)據(jù)集來(lái)支持各項(xiàng)行動(dòng)至關(guān)重要。

企業(yè)行動(dòng)指南——構(gòu)建責(zé)任。定義公平與偏見(jiàn)對(duì)于貴公司的實(shí)際意義;制定和宣傳符合道德規(guī)范的數(shù)據(jù)使用公告;確保有關(guān)人工智能的考量已納入核心價(jià)值觀和合規(guī)流程之中;實(shí)施具體的技術(shù)指南，以確保人工智能系統(tǒng)的安全性、透明性和問(wèn)責(zé)性。

價(jià)值實(shí)現(xiàn)

當(dāng)一個(gè)企業(yè)可以持續(xù)設(shè)計(jì)規(guī)劃人工智能項(xiàng)目，并不斷投入生產(chǎn)的時(shí)候，意味著企業(yè)實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；茝V階段的價(jià)值。

如何判斷一個(gè)企業(yè)是否已經(jīng)在實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)?；牡缆飞喜饺胝壞?？這就需要企業(yè)通過(guò)以下問(wèn)題的考驗(yàn)。

問(wèn)題思考：大規(guī)模構(gòu)建人工智能的條件已然齊備？

·您是否已界定“價(jià)值”對(duì)于貴公司的涵義，并且會(huì)優(yōu)先通過(guò)哪些人工智能應(yīng)用模式來(lái)實(shí)現(xiàn)已界定的價(jià)值？

·企業(yè)是否已制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，明確數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的關(guān)鍵使能因素？

·企業(yè)人工智能團(tuán)隊(duì)是否確切知曉借助人工智能想要實(shí)現(xiàn)的商業(yè)目標(biāo)——他們有沒(méi)有準(zhǔn)備好進(jìn)入生產(chǎn)階段（避免受困于概念驗(yàn)證階段）？

·當(dāng)人工智能作出錯(cuò)誤、片面，甚至非法的決策時(shí)，貴公司是否具備相應(yīng)道德框架和正確方法來(lái)予以糾正？

企業(yè)行動(dòng)指南——投入生產(chǎn)并擴(kuò)大價(jià)值。全方位統(tǒng)籌，確保大規(guī)模構(gòu)建人工智能的條件就緒。明晰價(jià)值目標(biāo)，聚焦于人工智能在關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用推廣;制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，最大化數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能技術(shù)應(yīng)用的使能作用;企業(yè)人工智能團(tuán)隊(duì)聚焦需要實(shí)現(xiàn)的商業(yè)目標(biāo)，完善各項(xiàng)準(zhǔn)備，人工智能應(yīng)用投產(chǎn)就緒;建立相應(yīng)道德框架和正確方法，糾正人工智能作出的錯(cuò)誤、片面或非法決策。

時(shí)不我待，即刻行動(dòng)

企業(yè)內(nèi)外資源掃描，構(gòu)建人工智能能力

人工智能規(guī)?；妫簶?gòu)筑企業(yè)內(nèi)部人工智能系統(tǒng)

·從數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈出發(fā)，為智能自動(dòng)化奠定基礎(chǔ)，打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。人工智能戰(zhàn)略的背后其實(shí)是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)越好，人工智能就越好。為了在這個(gè)智能新時(shí)代取得突破性成果，企業(yè)需要把暗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并建立對(duì)數(shù)據(jù)的信任度。對(duì)于將數(shù)據(jù)視為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而非產(chǎn)品的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這也會(huì)是一個(gè)新的機(jī)遇。

·人才與技術(shù)的融合，打造全新商業(yè)模式和工作方式。人工智能、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化不止是技術(shù)，它的背后更是人才。從數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和軟件工程師，到數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能技術(shù)專家，人工智能系統(tǒng)的成功需要各種廣泛技能，方可從企業(yè)的數(shù)據(jù)中提煉出新銳洞察，進(jìn)而揭示新的商業(yè)模式和新的工作方式，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)變方式和開拓新領(lǐng)域。

·端到端的人工智能戰(zhàn)略為指引。人工智能議程想要取得成功，需要有一個(gè)端到端的愿景。

創(chuàng)新加速器：善用外部工具，快速獲得人工智能能力

·企業(yè)通常希望快速實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)?；⑵湫в米畲蟪潭劝l(fā)揮到業(yè)務(wù)成果里?！凹捶?wù)”模式類的人工智能工具可以幫助企業(yè)分憂，承擔(dān)構(gòu)建和維護(hù)人工智能系統(tǒng)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜性。企業(yè)不必關(guān)心分析背后的系統(tǒng)架構(gòu)，從而更加專注于自身的業(yè)務(wù)發(fā)展。在市場(chǎng)上，有很多業(yè)已成熟的人工智能應(yīng)用工具和解決方案，例如，可擴(kuò)展的分析和信息管理平臺(tái)，可以提供隨時(shí)隨地“即服務(wù)”，并支持云端部署或本地化。

·借助專業(yè)的人工智能工具或解決方案，可以幫助企業(yè)在快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，利用大數(shù)據(jù)分析并快速獲得可操作的洞察和業(yè)務(wù)成果。以可控的成本，高效部署人工智能應(yīng)用，同時(shí)，大大縮短企業(yè)快速檢測(cè)人工智能投資回報(bào)及商業(yè)價(jià)值的時(shí)間。

他山之石：借助專業(yè)企業(yè)能力，實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用落地

·全球領(lǐng)先的端到端人工智能服務(wù)提供商可以與企業(yè)共享數(shù)字化轉(zhuǎn)型全球最佳實(shí)踐，站在巨人肩膀上才能快速前進(jìn)，搶占窗口時(shí)機(jī)。企業(yè)憑借自己力量，從零做起實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)模化，難度相對(duì)較大，時(shí)間成本和試錯(cuò)成本都較大。借助具有人工智能實(shí)施能力的專業(yè)企業(yè)，能夠避免企業(yè)少走彎路，快速實(shí)現(xiàn)人工智能在企業(yè)中的有效應(yīng)用和規(guī)?；?/p>

·端到端的人工智能服務(wù)提供商擁有覆蓋全面行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，可以提供推動(dòng)行業(yè)相關(guān)人工智能實(shí)施的全面分析，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)人工智能的落地和規(guī)?；瑯?gòu)建規(guī)?；斯ぶ悄芟到y(tǒng)，為企業(yè)的全業(yè)務(wù)流程賦能。此外，全球領(lǐng)先的專業(yè)人工智能服務(wù)提供商擁有相應(yīng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和能力，可以幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)人工智能布局。

更新思維模式，勇攀新高

成功的人工智能規(guī)模化推廣，在遵循三大最佳實(shí)踐的同時(shí)，亦需不斷更新思維模式，及時(shí)摒棄先前人工智能發(fā)展過(guò)程中形成的固化觀念。

著眼未來(lái)，布局產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)

在逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)?；茝V階段之后，產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)將成為企業(yè)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)。實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)并非固定目標(biāo)，而是會(huì)隨著技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)變化——認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)非常重要。根據(jù)過(guò)往經(jīng)驗(yàn)我們得知，以下三項(xiàng)的進(jìn)一步改變將助力企業(yè)更快到達(dá)其人工智能規(guī)?；返淖罱K點(diǎn)——建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)文化，由此支持人工智能推動(dòng)回報(bào)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

首先關(guān)注投資。企業(yè)首席高管層將人工智能投資視為開展業(yè)務(wù)的成本。他們認(rèn)識(shí)到人工智能計(jì)劃對(duì)企業(yè)未來(lái)增長(zhǎng)和支出的關(guān)鍵意義，從而為此撥付預(yù)算，無(wú)需通過(guò)事先證明投資回報(bào)率來(lái)說(shuō)明投資的合理性。

采用數(shù)字平臺(tái)思維促進(jìn)規(guī)模化部署。平臺(tái)具有加快速度和擴(kuò)大價(jià)值兩大主要目標(biāo)。數(shù)據(jù)只需在平臺(tái)上發(fā)布一次，即可通過(guò)應(yīng)用程序接口（API）和微服務(wù)為諸多產(chǎn)品所用，這顯然能夠增強(qiáng)成本效益。此外，平臺(tái)還有助打破信息孤島、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和洞見(jiàn)的廣泛可用，進(jìn)而推動(dòng)業(yè)務(wù)推廣，在整個(gè)企業(yè)乃至更廣闊的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)中促進(jìn)協(xié)作與創(chuàng)新。

通過(guò)負(fù)責(zé)任的人工智能建立信任。負(fù)責(zé)任的人工智能需要?jiǎng)?chuàng)建一套框架，確保技術(shù)應(yīng)用的倫理道德、透明度和責(zé)任制充分符合用戶期望、企業(yè)價(jià)值觀以及社會(huì)法律和規(guī)范。負(fù)責(zé)任的人工智能能夠防止使用帶有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)或算法，保證自動(dòng)化決策合理、可闡釋，并且有助于維系用戶信任和保護(hù)個(gè)人隱私。

穩(wěn)步推進(jìn)人工智能規(guī)?；?/p>

依托覆蓋整個(gè)企業(yè)的數(shù)字平臺(tái)來(lái)釋放人工智能的龐大威力，是一次不斷積累和深入的征程。那些在每段路徑中持續(xù)汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的企業(yè)都能達(dá)到一種理想狀態(tài)：將業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與數(shù)據(jù)分析法無(wú)縫融合起來(lái)、充分借助可反復(fù)使用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并且通過(guò)平臺(tái)高效推廣。最終，這些企業(yè)會(huì)打造出不可戰(zhàn)勝的全方位競(jìng)爭(zhēng)力——從組織有效性，一直延伸至品牌認(rèn)知度和信任度，從而收獲產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)的豐碩成果。