埃森哲

隨著大部分受訪中國企業開始加大人工智能領域的投入，越來越多的中國企業在應用自動化技術的道路上取得了明顯進步。但是，埃森哲相關研究表明，企業現有的運營方式尚不足以支持大規模開展生成式人工智能（Gen AI）應用，在利用數據驅動決策等方面仍與領先者存在較大距離。

同時，當公司在運營方面做好準備時，他們往往能夠更快地規模化采用人工智能技術。這種技術的采用提高了公司的運營效率，而提高的運營效率又進一步推動了人工智能的更廣泛應用。

埃森哲在《生成式AI重塑運營：驅動增長，推進轉型》報告中指出，完全采用現代化、AI驅動流程的中國受訪企業比例從2023年的1%增長到了2024年的7%。與未采用這些技術的其他企業相比，這些企業顯著提升了收入增長和生產效率，且提高了生成式AI應用場景的成功率。

研究發現，這些“快人一步”的企業正在內部擴大生成式AI的影響力。借助數字核心平臺的支持，這些企業已在多個關鍵領域成功應用了生成式AI，包括信息技術、產品研發、市場營銷、供應鏈以及其他核心業務部門。

然而，全球范圍內多數企業在變革運營方式上仍面臨挑戰。例如，企業數據基礎建設比較滯后——61%的企業表示其現有的數據資產還不足以支持生成式AI的應用，70%的企業表示難以規模化推進使用專項數據的項目。

此外，人才因素常常被忽視，有82%處于運營成熟度早期階段的受訪中國企業尚未實施人才重塑戰略，也未規劃如何滿足未來團隊的需求，同樣也沒有招募新的人才和開展培訓，以適應生成式人工智能驅動的工作流程。實際上，有不少受訪高管認為人工智能和生成式人工智能的發展速度過快，導致企業的培訓工作難以跟上技術進步。

埃森哲大中華區智能運營總裁岳彬表示：“盡管大多數高管認識到采用生成式AI進行企業重塑的重要性，但許多企業的現有運營體系尚不足以支持大規模轉型。生成式AI不僅僅是一項技術革新，更是推動企業思維方式轉變的關鍵因素。要成功應用生成式AI，企業需要擁有堅實的數字基礎、完善的數據策略和明確的轉型路線。同時，企業必須從人才管理、最佳實踐以及業務和技術團隊的有效協作等多個維度出發，實現全面智能化運營。”

在企業實際應用過程中，岳彬舉例說，比如財務審計等數據相關的運營層面，借助大語言模型、計算機的邏輯以及OCR（光學字符識別）等工具，企業能夠在財務審計等數據密集型運營層面實現高度自動化，將綜合成本降低60%左右。國際化運營面臨更多的合規性要求和風險。智能化工具可以輕松實現運營流程的數字化和標準化，提升了內部管理的透明度和一致性，增強外部合規和審計的可靠性。

根據埃森哲的研究報告，在轉向集中式數據治理并采用以領域為中心的數據現代化視角基礎上，要打造具備重塑能力的運營，需要采用人才為中心的重塑戰略。具體包括，重塑員工隊伍，調整新角色；圍繞生成式 AI 技能設計人才池；提供全面的人才培訓。其次，要確保業務團隊與 IT 團隊共同負責。建議在 CEO 的領導下，技術和業務團隊應共同創建 AI的路線圖，定義具體目標和預期結果，并共同做出決策。另外，要采用先進的流程，通過先進的云端實踐來優化業務流程和流程挖掘，并實現內外部對標，以提升業務績效。

岳彬也指出，智能化運營不僅僅是技術的更新換代，更是一場深刻的業務流程革新。其中，生成式AI在這一過程中發揮著至關重要的作用。因此，企業需要充分解鎖生成式AI的潛力并加快實現智能運營。

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