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1、数据驱动 明智转型加速人工智能规模化应用2 近年来,企业加快数字转型的步伐,并进一步探索与应用人工智能。新冠疫情深刻改变了人们的工作和生活方式,也加快了企业数字转型的步伐。面对充满不确定性的“新常态”,企业正重新审视业务战略,加大技术投资,从而增强运营韧性、提升核心竞争力。在这一过程中,人工智能等新兴技术得到了更广泛的探索与应用。2021年,埃森哲面向全球20个行业4,300名高管的调研显示,随着新冠疫情的常态化发展,59%的企业已加大在人工智能和机器学习上的投入1。IDC指出,2021年至少有65%的中国1000强企业正利用自然语言处理(Natural Language Processing
2、)、机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)等人工智能工具,赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的应用2;2022年,60%的中国1000强企业正在所有关键业务职能(如营销、法务、人力资源、采购和供应链、物流等)中扩大使用机器学习3。埃森哲与Frontier Economics预测,到2035年,人工智能可让企业的盈利能力平均提高38%;其中,住宿和餐饮服务、批发与零售,以及生产制造等行业的提升非常显著,分别为74%、59%和39%4。数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用3 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用然而,大部分
3、企业仍未突破试点困境,未能释放人工智能应有价值。毫无疑问,企业已经看到人工智能在优化用户与员工体验、提升运营效率、保障生产安全,以至驱动商业模式转型,并践行可持续发展等方面的广阔前景。然而,无论是从中国,还是全球范围来看,大多数企业并未能充分释放人工智能投资的应有价值他们在推行了概念认证,或单点试验之后,却发现规模化人工智能的道路依然充满挑战。埃森哲在2021年开展的企业运营成熟度调研发现,只有6%的中国企业正在规模化应用人工智能5。IDC指出,2021年72%的中国企业仍在人工智能单点试验或局部落地的阶段踌躇不前,并未持续深入地部署企业智能化转型。图1.中国企业AI成熟度各阶段分布 26%4
4、6%18%6.5%3.5%单点试验(探索)局部推广(落地)扩展复制(自主)营运管理(规模)优化创新(转型)12345资料来源:2020-2021中国企业AI成熟度研究报告,IDC,2021年事实上,规模化是企业进一步释放人工智能价值的关键。首先,规模化人工智能将助推企业市场溢价。埃森哲数据科学家团队创建了一款模型,将调研数据与公开可用的企业财务数据相结合,通过考察不同企业的特征,以确定样本中成功推广人工智能的组织取得溢价的原因。埃森哲发现,成功推广人工智能与财务估值的三项关键指标(估值收入比、市盈率、市销率)之间存在正相关。其次,规模化人工智能可全面提升业务成果。那些能够将人工智能在企业内部进
5、行战略性推广的企业更有望结构性地改变其业务内容和工作方式,并从客户与员工体验、组织有效性、产品与服务创新、管理效率、资金利用率、品牌认知度等方面取得更大收获。第三,规模化人工智能将带来高额的投资回报。根据调研,与仍在从事单项概念验证的企业相比,已开始从战略层面规模化推广人工智能的组织实现了近2倍的成功率和近3倍的投资回报率。从全球整体来看,处于概念验证阶段和规模化推广阶段的两类企业,人工智能投资回报平均相差1.1亿美元。后者的关键财务估值指标也较前者提升了30%6。4 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用从试点落地到规模推广,当中的核心是什么?企业应如何规模化推广人工智能,深化数字转型?
6、埃森哲认为,企业规模化推广人工智能的路径不尽相同,但起跑线都在“数据”之上。全球数据是在过去10年间生成的,预计到2025年总量可达175ZB(即175万亿GB),是2017年的10倍之多7。数据的爆发性增长为企业应用人工智能带来了丰富的燃料,同时也对企业采集、存储、分析和配置数据带来了新的挑战。企业需构建成熟的、面向人工智能的数据筛选和分析能力,以及治理框架,通过自动化的方式,实时采集符合要求的内外部数据,才能支持人工智能在业务流程上的规模化应用,进而开拓新的增长机遇。换而言之,以数据为关键要素,形成数据驱动的智能决策能力,是当下企业转型的重要目标。例如,麦当劳(McDonalds)正大力投
7、资数据基础、机器学习和移动技术,以改善客户体验。药业巨头诺华(Novartis)以数据为关键要素,扩展人工智能的使用范围,确保每年高达90亿美元的研发预算集中用于更为有效的药物。优步(Uber)、蚂蚁集团和亚马逊(Amazon)一直以来紧握数据爆发性增长的机遇,赋能员工利用人工智能做出更精准的决策,并突破组织瓶颈8。然而,成为数据驱动的企业并非易事。从全球范围看,Forrester研究表明,企业内部有60%-73%的数据未能得到有效分析9。自疫情至今,仅17%的企业管理层认为他们拥有足够的信息与洞察,用于驱动智能决策;81%的企业因缺乏数据战略而未能充分释放数据资产的潜力10。在中国,IDC指
8、出,只有22%的企业可较好地定义应用人工智能的数据要求,建立了初步的数据质量标准和数据质量提升机制,能够针对特定业务场景构建数据采集方案,并从模型方案角度分析所需数据11。5 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用6 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用埃森哲与麻省理工大学在2021年针对全球首席数字官的调研指出,企业在推动数据战略、实现数据愿景的过程中,最大的挑战分别为专业人才匮乏(53%)、上海品茶因素导致新技术推广缓慢(47%),以及缺少长期投资(43%)。图2.企业推动数据战略过程中遇到的挑战53%47%44%42%37%33%32%32%缺乏专业人才上海品茶因素导致技术创新
9、推广缓慢缺乏长期投资业务部门之间的资源竞争技术孤岛管理层对数据投资和管理的权责不明确管理层认为数据投资和管理只会带来支出数据质量难以提高究竟是什么阻碍了企业挖掘数据潜力,更好地释放人工智能价值?资料来源:CDO Survey Results,埃森哲与麻省理工大学,2021年7 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用企业应如何解锁数据价值,加速人工智能规模化应用?企业需兼顾短期和长期因素,确保数据战略与业务目标的高度一致,调整全企业系统以支持数据驱动型决策,并且培育人才和数据文化来助推人工智能规模化应用,使整个企业能够更迅速地收获数字转型的价值。价值导向的战略愿景数据驱动的智能技术组合可持续
10、的文化与人才建设8 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用企业管理层必须立足未来,以价值为导向,加快建设从被动响应到主动预测的商业模式。他们须为此制定具前瞻性的人工智能和数据战略,在组织内部清晰传达,并在落地过程中动态监测,确保企业按照既定目标与计划前进。与此相关的优先事项包括:清晰阐明数据和人工智能如何为企业创造价值;设置与人工智能相关的关键目标、应用场景和项目;决定应该使用哪些数据来完成更准确的业务预测;设法帮助员工诠释人工智能系统做出的各种建议等等。此外,企业还需清晰定义职责明确的流程与管理者,并安排数据与人工智能应用专家为管理层提供支持。例如,一家总部位于香港的跨国保险公司,正加速
11、迈向以人工智能驱动的数字化保险企业的行列。它通过评估企业在人工智能能力、运营模式、数据治理、数据质量、人工智能道德、业务采用和产生的价值等方面所处的位置,对标行业领军者优化人工智能战略和商业用例,拟定了15项改进措施并制定了未来三年的发展路线图。这一系列举措,加速其成为一家由人工智能驱动的数字化保险企业。日本电信运营商KDDI与埃森哲联手创建了ARISE Analytics公司,该公司将尖端人工智能和数据科学相结合,挖掘可以改变电信公司客户体验的见解,并与合作伙伴探讨将该技术推广到诸如优化出租车服务和简化工业维护等领域的可能性,从而开启崭新的业务增长模式12。价值导向的战略愿景9 数据驱动,明
12、智转型:加速人工智能规模化应用面对海量数据,传统的管理系统架构往往会阻碍企业最大程度收获人工智能价值,因此,企业还需要在云端构建跨职能平台,让安全、统一、真实的数据,贯通业务流程与员工体验的每一环节,并与可量化的业务成果全面联系在一起。玛氏(Mars)与微软和埃森哲合作,基于Azure构建了其生产过程的数字孪生模型,并利用机器算法优化生产工艺和流程,大幅提高生产运营的效率,减少材料浪费,并在从订单到交付的各个环节支持员工进行实时决策。由于试点效果显著,项目从几家工厂推广到全球数十家工厂。玛氏亦正将这一技术推广到产品研发,通过数字技术模拟气候、突发干扰和其他变量因素,强化从原产地到消费者的全链条
13、追溯体系13。泰国汇商银行利用云升级了数据环境,简化数据和分析结果的访问和使用,为不同部门、不同职能的员工提供决策所需的洞察。例如,为了改善ATM现金管理,该团队将人工智能和先进的机器学习技术相结合,分析了1200多万个交易数据点和200多个变量(如地点、发薪日、季节和节假日等),以确定每个ATM的最佳现金水平。该公司还实施了专项计划,为有效、安全地使用数据和分析工具创建明确的指导原则。通过这些举措,泰国汇商银行能够利用源源不断的数据,持续支持业务发展14。数据驱动的智能技术组合10 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用文化与人才是推动组织创新的重要因素。规模化推广人工智能必须从企业顶层
14、开始,但绝不能止步于此。为了触达各个层面的员工,应通过全面的变革管理计划,在上海品茶中注入创新动能。此类举措的核心为内部教育项目培训员工更有效地共享数据和人工智能模型,使之成为日常职责的一部分。在此过程中,企业将面临多种挑战,如一些员工不可避免地会对新技术抱有畏惧心态,而其他人则可能缺乏持续学习的精神和动力。某全球高科技企业为实现人工智能的规模化应用,创新性地成立了跨学科首席数据官团队,负责统筹建设集团各业务发展所需的数字化体系共性资源与能力,填补企业数字化变革和数字技术变现之间的断层,推动人工智能应用开发团队与业务部门的协同。在团队的努力下,企业很快实现了人工智能应用与业务的无缝结合,以及在
15、多业态模式下,业务的精益管理和智能管理。此外,开发团队和业务部门的协同,也确保了业务稳定连续和灵活决策。在埃森哲内部,我们也通过构建“未来人才平台(Future Talent Platform)”解决在职培训问题,帮助员工以数字化方式快速获取特定领域知识,实现人工智能培训即服务。通过多维度的技能分析算法定制学习内容,切中员工的项目或工作需求;培训内容涵盖从初步认知到熟练应用不同阶段,从而促进企业形成持续学习的文化。同时,该平台汇集海量人工智能相关的培训内容,灵活的模块化内容组合,助力员工的技能更新,突出培训效果。埃森哲员工在这个平台上从人机互动到人机互学,从知识、能力、心态多角度准备就绪,迎接
16、人机协同时代。可持续的文化与人才建设结语展望未来,人工智能将对商业世界产生更加深远的影响。各行各业都在投入资金开发人工智能,从而不断优化产品和服务,提升核心竞争力,并通过探索新的业务模式推动企业明智转型。企业需尽快行动起来,以数据作为燃料,从战略愿景、技术组合和能力建设等方面着手,为规模化应用人工智能提供动能,塑造价值闭环,引领企业增长。参考资料1.跨越发展,领军未来,埃森哲,2021年2.2021年中国人工智能市场10大预测,IDC,2021年3.IDC FutureScape:全球人工智能(AI)及自动化市场2022预测中国启示,IDC,2022年4.AI如何大力推动行业经济发展和创新,埃
17、森哲与Frontier Economics,2017年5.智能运营,智赢未来,埃森哲,2021年6.中国企业人工智能应用之道:从“浅尝试”到“规模化”,埃森哲,2019年7.弥合数据落差,埃森哲,2021年8.Data is the New Capital,埃森哲,2021年9.分析使用不足可能导致企业损失数百万美元,CEO Magazine,2019年10.数据分析服务与解决方案,埃森哲,2021年11.2020-2021中国企业AI成熟度研究报告,IDC,2021年12.The Power of Data Driven Enterprise,埃森哲,2019年13.技术展望,埃森哲,202
18、2年14.泰国汇商银行数字化转型,埃森哲,2021年11 数据驱动,明智转型:加速人工智能规模化应用埃森哲公司注册于爱尔兰,是一家全球领先的专业服务公司,在数字化、云计算与网络安全领域拥有全球领先的能力。凭借独特的业内经验与专业技能,以及翘楚全球的卓越技术中心和智能运营中心,我们为客户提供战略&咨询、互动体验、技术服务和智能运营等全方位服务,业务涵盖40多个行业,以及企业日常运营部门的各个职能。埃森哲是财富全球500强企业之一,目前拥有约69.9万名员工,服务于120多个国家的客户。我们秉承“科技融灵智,匠心承未来”的企业使命,致力于通过引领变革创造价值,为我们的客户、员工、股东、合作伙伴与整
19、个社会创造美好未来。埃森哲在中国市场开展业务35年,拥有一支约2万人的员工队伍,分布于多个城市,包括北京、上海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香港和台北等。作为可信赖的数字化转型卓越伙伴,我们正在更创新地参与商业和技术生态圈的建设,帮助中国企业和政府把握数字化力量,通过制定战略、优化流程、集成系统、部署云计算等实现转型,提升全球竞争力,从而立足中国、赢在全球。详细信息,敬请访问埃森哲公司主页以及埃森哲大中华区主页。关于埃森哲报告作者陈泽奇埃森哲大中华区董事总经理应用智能主管兼首席数据科学家免责声明:本报告内容仅作为通用参考信息,并非用以替代埃森哲专业顾问的咨询意见。本报告引用了归第三方所有的商标。所有这些第三方商标分属其各自的所有权人。相关内容没有任何明示、暗示或表示得到了该商标持有人的赞助、认可或批准。2022埃森哲版权所有。