1、IBM 商业价值研究院 研究洞察 自动化与未来 工作趋势 在整个企业打造智能化工作流 IBM 如何提供帮助 一些富有远见卓识的企业利用自动化和 AI 技术增强核 心优势，弥补企业短板，帮助员工集中精力开展重要工 作。智能自动化可确保整个企业“永葆活力” 不断优 化商品和服务的交付，在动态的市场环境中持续运营。 借助一系列多样的智能化工作流解决方案，IBM 引导企 业顺利完成自动化之旅，以更快的速度和更低的成本， 让更多类型的工作加入自动化行列。无论贵组织处于自 动化之旅的哪个阶段，我们都可以伸出援手，助您将眼 前的挑战转化为长远的机遇，适应不断变化的环境， 不断蓬勃发展。有关详细信息，请访问：
2、 automation。 扫码关注 IBM 商业价值研究院 官网微博微信微信小程序 作者：Karen Butner、 Tom Ivory、Marco Albertoni 和 Katie Sotheran 摘要 无惧中断，推动发展 新冠病毒疫情让全球运作陷于停顿，因此我 们亟需制定智能工作流计划，提高快速应对 能力。智能自动化有助于提高效率和绩效： 在积极扩展智能自动化的企业中，有 80% 预计未来三年内自己的盈利能力将领先于竞 争对手。 人机协同合作 随着自动化、AI 及其他技术日益普及，人机 互动的方式也随之改变。在积极扩展智能自 动化的企业中，有将近 80% 表示，将在三 年内由智能机器做
3、出复杂决策或任务关键型 决策。 适应能力和规模扩展 在整个企业乃至整个生态系统中部署智能自 动化有利于打造适应能力更强的企业，从而 快速应对危机，调整战略与规模，采用新型 运营模式。要在未来的颠覆性事件中求得生 存与发展，不一定要做到最好、最快或最强， 但一定要具备最高的适应能力。 智能自动化机遇 新冠病毒疫情表明，突发性的严重事件，无论是大流行病、 食源性疾病、恶劣气候、地缘政治局势剧变还是国际贸易政 策改变，都可能会对企业运营带来毁灭性的打击。企业高管 对这些威胁并不陌生，因此他们不断努力提高企业各职能领 域的运营弹性。 现代企业运营必须确保能够灵动响应，而且与企业生态系统 和工作流保持互
4、联互通。为此，必须实现端到端的企业可视 性，获得实时洞察并采取果断行动 在危机持续升级的形 势下，这显得尤其重要。那些借助智能自动化建立这些能力 的企业，能够轻松应对当前面临的员工队伍无法就位、供应 链停摆和客户服务中断等问题，并在将来市场回暖后实现蓬 勃发展。 经过数十年发展，在大多数行业，无论是在工厂车间、银行 网点还是炼油厂，都能看见自动化的身影。而智能自动化则 达到了全新的高度。人工智能 (AI) 和自动化相互融合，成 为“智能自动化”，这改变了人机互动模式，包括数据分析 方式、决策方式，以及工作流或系统中任务和活动的执行方 式（请参阅第 3 页的“洞察：自动化演进之路”）。 除了有助
5、于节约成本，智能自动化还能大幅增强企业的响应 和适应能力，推动企业在充满挑战的市场中蓬勃发展。那些 制定强有力自动化计划的企业，将机器人、聊天机器人和设 备等范围广泛的技术与机器学习、自然语言处理、增强智能 及计算机视觉和听觉等 AI 能力有机结合起来。通过结合多 种适当的技术处理当前任务，不仅提高了智能化工作流的效 率，还有助于增加收入和利润。 1 2 79% 打算扩展智能自动化的企业 高管预计，未来三年企业的 收入增长将领先于竞争对手 75% 的受访者将客户体验视为通 过数字计划实现最大价值的 领域。 90% 打算扩展智能自动化的企业 高管表示，员工可以从某些 工作中解放出来，集中精力 从
6、事更高价值的工作 IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院合作开展了一项全 面调研，旨在深入了解智能自动化计划的当前及近期影响。 我们就自动化的投资、优先重点、收益和影响，向来自全 球 26 个国家或地区 21 个行业的 1,500 名高管提出了一 系列广泛的问题。在本报告中，我们分享了他们的洞察、 战略和未来计划。 自动化格局 受访高管普遍表示，未来三年，客户体验和员工技能将成 为竞争优势的两个最重要因素（见图 1）。他们同时指出， 数字计划可对这两个因素产生显著影响：当问及数字计划 可在哪些方面为企业带来最大价值时，75% 的受访者选择 “客户体验”，64% 的受访者选择“员工队伍管理”。
7、图 1 客户体验和员工技能是竞争优势的主要推动因素 51% 49% 44% 43% 生命周期客户体验 员工技能和响应能力 数据安全与隐私 创新 问题：未来 3 年，下列哪些项是决定企业竞争优势的最重要因素？ （图中描绘了 12 个选项中选择比例最高的 4 项。） 洞察：自动化演进之路 基础自动化通常包括基于任务和活动的基本自动化，由软件 算法推动。这样，就无需人工执行涉及结构化数据、基于规 则的重复性任务。通过将业务流程管理库和工作流软件与精 选的机器人流程自动化能力相结合，有助于消除错误，减少 偏差并且加快事务性工作的速度。 高级自动化将人机优势结合起来，整合企业中的多个系统和 高管职能。为
8、支持更复杂的流程，高级自动化通常依赖于非 结构化数据以及机器学习、自然语言处理和分析等技术。高 级自动化旨在推动知识管理和决策支持，为需要更高专业知 识水平的工作保驾护航。 智能自动化在 AI 能力指导下实现，旨在执行只需最低程度 人为干预的操作 包括监控、警报、安排的事件和数据/ 分析任务。这种自动化具备认知计算的推理和学习能力，支 持分析大规模的运营信息，识别多个来源的模式并相应地采 取行动。 企业范围智能自动化是指在整个企业范围普遍应用智能自动 化。这种能力不仅着眼于所采用的技术，更关注技术的应用 广度，以及采用智能自动化后工作方式的改变程度。 3 “AI 就是未来。算法和机器人 将实现
9、智能决策。” 美国某医疗保健行业首席技术官 自动化技术可根据从数据中挖掘的新洞察，更快做出更有 效的响应，从而改善客户体验。此外，自动化技术还将工 作人员从某些特定任务中解脱出来，从而使他们有更多时 间专注开展与客户相关的优先任务。 借助适当的数据，与客户和日常业务流程相关的许多决策 都可以实现自动化。通过自动化工作流，机器人可以完成 某些单调而重复的工作，这也可以将员工解放出来，从而 将精力集中于较为复杂的决策、更高价值的任务以及新的 职能岗位。此外，智能化工作流可将流程端到端联系起来， 打破孤岛架构和职能边界，实现全新成果，使企业在同行 竞争中脱颖而出。 如果可以统筹协调地运用 AI、自动
10、化、IoT、区块链和 5G 等技术，企业就有能力优化和定制工作流。这些技术 逐渐成熟，可以大规模部署和应用。例如，AI 的采用率 越来越高，55% 的受访者计划在未来三年增加 AI 投资。 44% 的受访者表示，企业将增加机器人投资。预计边缘 计算和 5G 的投资同样会增加，而增强现实/虚拟现实的 投资将保持稳定。 我们的研究还发现，高管平均投入 59% 的信息技术 (IT) 预算发展与智能自动化相关的技术，包括 AI、云计算、互 联 IoT 和机器人。高管对这些投资的回报寄以厚望：72% 的受访高管预计，实施智能自动化技术和实践有助于增加 收入。智能自动化还有助于提高效率和降低成本，而且有
11、利于打造新型业务模式。经过优化的工作流一方面可以促 进增长，另一方面还能控制成本。 多种自动化技术交汇融合，有利于推动业务转型。如果以 统筹协调而非零敲碎打的方式部署这些技术，则可以充分 放大它们的效果。通过在整个企业中实施智能自动化，可 以建立不断改进、不断扩展的人机合作关系，以传统技术 无法比拟的速度向前发展。智能化工作流不仅限于自动化、 优化和个性化，还能够灵动调整，轻松扩展，创造更多新 价值。 23% 4% 82% 65% 56% 49% 46% 近 3/4 的受访高管预计，实施 智能自动化技术和实践有助于增 加收入。 企业范围智能自动化 我们身处企业自动化的时代：在整个企业范围扩展及
12、应用 智能自动化。随着企业部署智能自动化以完成更高级的工 作，格局开始发生改变，智能机器肩负的任务不断增加， 从简单的行政管理任务扩展到企业范围工作和专家工作。 在未来三年内，机器工作的性质将发生转变（见图 2）。 总体而言，实现智能自动化的任务百分比（包括行政管理 工作、部门工作、企业范围工作和专家工作）都将持续显 著增加， 其中企业范围工作和专家工作的百分比增幅最大。 进一步的研究发现，1/5 的受访者表示，机器将执行涉及 多个部门的企业范围事务，5% 的受访者表示机器将执行 专家工作 根据实时信息或多方意见解决问题。 图 2 企业范围智能自动化时代已来临 34% 31% 行政管理工作 1
13、5% 部门工作 26% 企业范围工作和 专家工作 目前 | 未来 3 年 问题：指出企业允许智能机器执行的最高级别的任务。 除询问所完成工作的级别外，我们还请受访者回答所实施的 具体技术。我们发现，自动化技术广泛用于执行智能化工作 流 （见图 3） 。 大多数企业还使用预测性分析和机器学习技术。 在这些功能的帮助下，企业可以做到“永葆活力” 不断优 化商品和服务的交付，在动态而且往往极具颠覆性的市场环 境中确保持续运营。 图 3 智能自动化技术实施：从初出茅庐到不可或缺 工作流管理和机器人流程自动化 使用机器学习进行预测性分析 无明确指令的机器学习 深度学习：机器学习 + AI 神经算法 增强
14、智能：模拟人类智慧 问题：贵企业在多大程度上实施以下技术？（百分比表示按照五分制 原则选择 3、4 或 5 的受访者：3 = 正在试点有关这项技术的项目； 4 = 已将这项技术应用于生产环境；以及 5 = 已面向整个企业推广这 项技术。） 4 42% 20% 44% 13% 41% 28% 德国某汽车经销商：在整个企业范 围实现工作流自动化 德国某汽车经销商积极应用智能自动化，使用集中式机器人 流程自动化和 AI 平台执行企业范围工作。该解决方案在虚 拟环境中实施，旨在帮助自动执行多个职能领域的工作流。 目前，该公司采用 60 多个机器人支持各个部门的流程，包 括生产、销售、物流和财务等部门；
15、此外，他们还计划在未 来三年部署超过 180 个机器人。该公司还使用图像等非结构 化数据， 依靠机器人自动化技术管理某些零部件的保修工作。 该解决方案复制并验证经销商数据，根据提供的图像识别并 解读汽车故障。在这项解决方案的帮助下，该公司确定备用 更换件所需的时间缩短了 99% 以上。 图 4 自动化实现者的盈利能力和收入增长领先于同行企业 过去三年 盈利能力 45% 收入增长 35% 效率 47% 未来三年 80% 79% 70% 自动化实现者 | 其他受访者 问题：请对比同类企业，对 a) 过去三年 b) 未来三年内贵组织在各 个领域的成功程度进行评价。（百分比代表按照五分制原则选择 4
16、分或 5 分的受访者。） 5 自动化实现者积极扩大影响 研究期间，我们将计划在未来三年内使用智能机器执行企 业范围工作或专家工作的企业单独挑选出来。这些自动化 实现者占受访企业总数（近 400 家企业）的 26%，他们 认为自己能够充分发挥智能自动化的潜力。 自动化实现者不仅是自动化计划的领跑者，在更广阔的业 务领域同样成就非凡。他们认为自己的响应能力和生产力 水平更胜一筹，盈利能力、收入增长和工作效率同样优于 同行企业。他们预计未来三年仍将保持优势，通过改进还 能进一步拉大差距（见图 4）。 未来三年内，机器的工作性质将发 生巨变，它们所执行的任务的百分 比以及复杂度会不断提高。 此外，我们
17、还发现自动化实现者积极采用数据巩固自身的优 势（见图 5）。企业深知，数据有助于发掘新机遇、揭示洞 察以及促进决策。例如，企业可以通过算法推荐产品、进行 高价值商品个性化定价以及促使客户做出采购选择。 图 5 数据有助于揭示新洞察，发掘新机遇 我们最大程度发挥所收集数据的价值 我们了解数据的战略价值 我们透过数据揭示切实可行的洞察 我们利用数据发现新机遇 我们运用数据确定未满足的客户需求 我们运用数据发挥员工队伍的优势 我们应用 AI 揭示新洞察 95% 82% 91% 78% 91% 72% 90% 72% 88% 73% 89% 75% 84% 68% 智能化工作流有助于将适当的数据提供给
18、适当的地方，及时 做出有效决策 无论决策由人员还是数字“员工”做出。企 业自动化并非局限于技术范畴 实际上，它无处不在，以人 为本，采用先进方法持续利用数据。 自动化实现者 | 其他受访者 问题：企业目前的数据有效性如何？（百分比表示按照五分制原则 选择 3、4 或 5 的受访者。） 6 26% 高出 高出 25% 高出 24% 图 6 领先企业采用高级工具，通过基于 AI 的技术扩展智能自动化 工作流管理 机器学习 预测性分析 增强智能 89% 80% 67% 52% 78% 60% 49% 45% 自动化实现者 | 其他受访者 问题：贵企业在多大程度上实施以下技术？（百分比表示按照五分 制
19、原则选择 3、4 或 5 的受访者。） 拉美某电信公司：运用智能化工 作流提高效率 随着业务不断增长，拉美某电信公司的生产、测试和开发 环境面临冗余和效率低下等问题。为改革工作流步骤，该 公司采用基于云的机器人自动化解决方案，建立“执行控 制塔台”，用于监控机器人和机器人执行环境。 项目非常成功，因此该公司将机器人自动化能力应用于响 应流程，用于回答来自客户及其他服务提供商的通信网络 查询。该公司通过智能技术使多个工作流实现自动化和标 准化，使得每个月的查询平均回复量从 450 条增至 3,800 条。此外，通过结合使用机器人自动化和 AI 算法，流程平 均响应时间从三天缩短至三分钟。 7 技
20、术更迭，员工转型 随着越来越多的机器开始做出复杂决策，工作的性质正快速 发生变化。自动化实现者接受这种转变，78% 的自动化实 现者表示，将在三年内由智能机器做出复杂决策（根据实时 信息或多方意见解决问题）和任务关键型决策（可能改变企 业基本成果的决策） 。 仅 19% 的其他受访者表达同样的观点。 尽管大多数受访者采用工作流管理、机器学习和预测性分析 等技术，但自动化实现者在各个比较类别中都处于领先。此 外，近半数的自动化实现者从预测性分析转向增强智能（见 图 6）。 我们的员工具备强大的技术技能：IoT、AI、 区块链等 我们的员工富有创新精神 我们的员工成功开展企业范围协作 我们的员工与
21、合作伙伴和客户成功建立协作 95% 82% 90% 72% 90% 73% 87% 75% 企业可以打造更灵活的员工队伍， 在人类员工与数字“劳动力”之间 实现适当的平衡。 在某种程度上，智能自动化系统理解数据信号的方式与人类 相似，但处理数据的速度远超人类。另外，这种系统还可以 在互动中学习并相应做出反应。 自动化实现者不仅采用更高级的工具，而且对智能自动化计 划的期望值也更高。尽管所有受访者均认为未来三年智能自 动化的影响力将越来越大，但自动化实现者的期望值始终高 于其他企业，在客户体验和创新等增长推动领域尤为明显。 例如，认为智能自动化目前对客户体验具有重大影响的自动 化实现者比例为 5
22、7%。预计未来三年将显著影响客户体验的 比例更是增至 84% 提高 47%。认为对创新具有重大影响 的自动化实现者比例增加 150%：认为目前有重大影响的比 例为 22%，预计未来三年有重大影响的比例为 55%。 另外，我们还请受访者列举智能自动化实施的成功因素。超 过半数的自动化实现者认为，采用设计思维方法进行自动化 工作流设计至关重要（相比之下，仅有 36% 的其他受访者 表达同样的观点）。单单自动执行原有流程还远远不够；智 为未来工作做好准备 尽管智能自动化可以为企业带来重大机遇，但对未来工作的 影响和冲击同样显而易见。89% 的自动化实现者认识到， 必须推动文化和流程转型，同时重塑员工
23、技能，留住人才， 这样才能充分发挥智能自动化的价值。 这些先驱者普遍关注创新以及协作包容文化 他们认识到 必须为未来工作做好准备（见图 7）。尽管技术技能仍是必 然要求，但今天所需的技能很可能到明天就已过时。拥有创 新型和协作型员工队伍的企业能够更有效地应对瞬息万变的 局面。他们准备更充分，因而能够持续采用智能自动化。他 们将转型视为一个持续不断的过程，而不是“一锤子买卖”。 图 7 培养面向未来的员工队伍 自动化实现者 | 其他受访者 问题：您在多大程度上同意以下表述？ （百分比表示按照五分制原则选择 3、4 或 5 的受访者。） 8 能自动化要求重新设计流程和工作流 实现具有 AI 能力
24、的智能化工作流。自动化实现者对此深有体会。在重新设 计过程中，他们不仅采用适当的数据平台、应用和工具， 还培训员工掌握必要的知识和技能。 Woodside：通过智能化工作流改 善员工队伍管理 1 澳大利亚能源企业 Woodside Energy 在采用 AI 方面一直 走在行业前列。除投资 AI 外，该公司还积极采用车库方法， 重新思考开拓创新、加速发展及促进协作的方法。在其首个 计划中，Woodside 采用设计思维方法重塑员工入职流程。 该公司采用 AI 助手打造更为智能的工作流，转变新员工的 入职体验。他们通过简化流程，加强员工与经理、团队和 人力资源部门的协作与配合 确保员工掌握必要资
25、源，快 速适应新岗位。 9 高管们深知，必须重新“装备”员工，重塑技能，强化（而 不是削弱）员工队伍。事实上，自动化实现者预计未来三年 员工人数的变化幅度仅在 1% 左右。在这 1% 中，许多员 工将面临调岗，承担全新的岗位和职责。 通过在人类员工与数字“劳动力”之间实现适当的平衡，自 动化实现者可建立更灵活的员工队伍。 智能自动化以数字 “员 工”的形式体现，这有助于企业增强员工队伍，灵活应付需 求高峰或产能低谷，适应动态市场环境，在行业内及跨行业 调配员工。 节约成本，增加收入 智能自动化几乎可以转变所有类型的工作流和流程，提高效 率和绩效。91% 的自动化实现者认为，此类转型有助于企 业
26、迎接战略挑战，改善业务成果。他们表示，降低运营成本 和缓解运营风险是智能自动化计划带来的主要收益。他们还 认识到一些长期和持续的好处，比如产量增加（持此观点的 实现者比其他受访者高出 71%）和库存生产力提高（持此 观点的实现者比其他受访者高出 42%）。 99 102 126 111 102 活动监控 基于传感器 的制造 运输优化 105 106 113 110 109 智能计量表 监控 “智能自动化有助于优化业务流 程和工作流。 我们既能增加收入， 又能控制成本。” 墨西哥某化工行业首席运营官 为了更充分地理解智能自动化对增加收入及降低运营成本的 影响，我们采集了领先企业（自动化实现者）的
27、数据，并 对 12 个智能自动化用例进行了深入细致的研究。（有关研 究和分析的更多信息以及 12 个用例的完整列表，请参阅第 14 页的研究方法部分。）在 12 个用例中，有 5 个用例表 现出对增加收入具有显著影响，还有 5 个表明对降低运营成 本存在明显作用（见图 8）。 增加收入 自动化工作流可确保企业无缝一致地满足客户需求，从而推 动收入增长，这种影响在充满不确定性的时期表现尤为突出。 事实上，65% 的自动化实现者表示工作流自动化是最重要 的用例之一。 他们也认同智能自动化对收入增长的积极影响 活动监控应 用得到了广泛的使用，比如用于执行后台流程、预测未来响 应以及调整工作任务。通过
28、使用机器学习和 AI 能力，活动监 控解决方案可以识别非结构化数据中的模式，做出决策，甚 至向其他设备或系统请求服务。 实体结构监控是另一个自动化用例，广泛应用于各种不动产 或资产，在 AI 和 IoT 技术的支持下，企业可以通过全新的 自动化方式运行监控。例如，建筑可根据环境状况调整温度 或照明， 从而改善住户体验， 提高运营效率， 提升资产利用率。 图 8 增加收入及降低成本的主要用例 收入增长影响 运营成本影响 资产 利用率 客户体验 个性化 自动化工作流 实体结构 监控 天气状况分析 实时库存 管理 注：回归分析影响分数：1) 问题：实施智能自动化对企业的年收入和年运营成本（单独分析）
29、产生怎样的影响？因变量。 2) 问题：下列哪些智能自动化用例是未来 3 年贵企业的重点投资方向？独立变量。 10 Yara： 通过开放协作，实现更高效、 更可持续的粮食生产 2 Yara International 是全球最主要的肥料企业和环保解决 方案提供商之一，它创建了行业范围的协作平台，为个体农 户提供支持，促进有关农场和田间数据的协作。该平台从田 间埋设的 IoT 传感器收集海量数据，采用 AI 算法分析农作 物数据、田间状况数据及天气数据。参与的农户可通过移动 设备接收自动警报和信息，包括超本地天气预报、农作物损 失预测以及有关农作物产量和田间管理的实时建议。该平台 转变了 Yara
30、 现有的供应商关系，帮助建立更全面的粮食生 产模式。 11 资产利用率解决方案使用自动化、 机器学习和其他智能功能， 帮助企业了解何时以及如何使用或不使用资产，尤其适合制 造及重型设备等资产密集型行业。这种解决方案提供的信息 有助于企业优化资产质量和利用率，从而提高产量，降低运 营成本。 最后，将智能化和自动化融入工作流的解决方案可帮助企业 改善客户体验 受访者普遍表示，这是决定竞争优势的最 重要因素之一。84% 的自动化实现者表示，未来三年智能 自动化将对企业的客户体验产生重大影响。 降低运营成本 另一个方面是降低成本，这是在各个职能领域实现卓越的端 到端运营绩效所不可或缺的必要条件。天气状
31、况分析解决方 案可有效结合天气状况数据、预测的天气事件数据以及实时 库存洞察， 帮助企业主动消除天气因素对供应链的潜在影响。 特定于行业的天气洞察直接整合到库存可视性等运营仪表板 中，建立清晰的异常情况管理视图。 工业自动化解决方案通常利用智能计量表和传感器所构成的 网络，收集关键生产数据。AI 系统可将此类数据转化为关 于制造运营效率的宝贵洞察， 支持企业采取预防性维护措施， 从而提高生产利用率，缩短停机时间。此外，通过在支持边 缘计算的设备上进行智能计量表监控， 可增强运营响应能力、 提升效率以及改善生产力。 越来越多的企业通过智能自动化优化运输运营，包括优化载 货量、模式、路线和设备，这
32、也对成本产生积极影响。智 能运输和物流规划解决方案结合使用实时数据和机器学习能 力，根据事件生成警报。企业可根据这些警报动态分配库存， 在运输途中进行调整。 行动指南 自动化与未来工作趋势 智能自动化不但适用于企业，在广阔的协作式合作伙伴生态 系统中同样占有一席之地。我们在较高层面提出一系列行动 建议，指导贵组织迎接企业范围自动化时代。 1.首先实现工作数字化，然后融入 AI 技术 充分利用各种自动化技术，实现工作数字化。为此，不仅要 实现任务自动化，还要重新设计流程，打造新型智能化工作 流。采用 AI 技术和认知解决方案，揭示其他方法无法发现 的模式；利用相关洞察提升响应能力，尤其是在充满不
33、确定 性和快速变化的时期。AI 系统不但数据处理速度远高于人 类，还能在互动中学习并做出相应反应。智能自动化可利用 这些能力，开发新型智能产品、服务和工作流，使之在人工 智能的支持下具备实时推理和学习能力。 2.统筹新型运营模式 探寻加强智能自动化的有效途径，帮助改善客户、员工与合 作伙伴体验，创造竞争价值，树立差异化优势。通过敏捷工 作流和即时处理，带来与众不同的体验。根据客户、员工与 合作伙伴的即时洞察采取行动，提高响应能力。打造增强型 衡量和报告工具，清晰表明业务影响，寻求高管支持。 3.做好人员准备 在智能化工作流的支持下，利用数字“员工”增强员工队伍 的能力。智能自动化有助于巩固企业
34、的核心优势，通过额外 的资源弥补短板， 使员工能够集中精力开展更高层面的工作。 开展团队培训，了解智能自动化的功能和优势，鼓励将更多 工作职责移交给智能自动化。切记，此次转型绝非“一蹴而 就”，而是需要长期持续的努力，必须确保技能与敬业度计 划和技术进步同步。 关于作者 Karen Butner Karen Butner 是 IBM 商业价值研究院的全球运营和供 应链主管。她主要负责市场洞察、行业趋势及思想领导 力培养。她在战略制定和转型方面拥有 30 多年的丰富经 验， 关注领域包括高科技、 零售和消费品、 电子、 生命科学、 物流和电信等行业。 Marco Albertoni marco-
35、r-albertoni-2866378 Tom Ivory Thomas.I Tom Ivory 是 IBM Services 自动化创新部门副总裁兼全 球负责人。他是智能自动化领域的主要权威专家，负责与 IBM Services 客户合作，推动无处不在的自动化，帮助 客户成功转型为认知型企业。Tom 领导的全球团队通过 开展客户支持与合作、思想领导力培养、交付保障及合作 伙伴和联盟生态系统发展的活动， 出色地履行自己的使命。 Marco Albertoni 是 IBM Services 自动化创新部门全球 COO 兼战略和创新负责人。Marco 负责领导 IBM 自动化 创新人才中心、合作伙
36、伴生态系统与联盟以及组织战略和 运营等方面的工作。Marco 在 IBM 工作已超过 15 年， 一直在北美和欧洲担任企业战略、大数据分析及财务和成 本管理相关领导职位。 Katie Sotheran Katie 是 IBM Services 的 IBM 自动化通信和战略负责 人。她是 IBM 自动化全球战略团队的成员，负责协助制 定战略及开发内容，重点介绍 IBM 如何帮助客户加快自 动化之旅。凭借十年来在 IBM 积累的运营转型丰富经验， 以及在精益六西格玛领域的造诣，Katie 提出以人为本的 思维模式，帮助企业推行变革。 13 研究方法 IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院携手合作，
37、对 1,500 名高管开展了一项调研，零距离了解其所在企业的 智能自动化战略、投资和运营状况。受访者涉及 21 个行业， 企业总部遍布全球 26 个国家或地区。 受访者职位包括 CEO/战略主管、CFO/财务主管、CMO/ 营销主管、COO/CSCO/运营主管、CIO/IT 主管/技术主管、 首席技术官及负责战略联盟或合作关系的主管。我们研究了 企业计划的投资、预计的收益和影响，以及智能自动化在整 个企业和生态系统中的适用性。另外，我们还请受访者介绍 企业对各种新兴技术的采用和投资情况，以及这些技术对员 工队伍产生的影响。 我们采用分类分析方法对调研受访者进行了细分，挑选出一 组成功在企业范围
38、实施智能自动化的杰出代表性组织。根据 企业对未来三年智能机器执行企业范围工作或专家工作的 预期，我们选出了一组自动化实现者，占受访企业总数的 26%。 换言之， 这组企业致力于快速扩展和加速自动化之旅。 14 与此同时，我们还采用计量经济学模型并开展回归分析，根 据年收入和成本影响因变量对这组成就者进行了审查。我们 按照下列 12 个用例（独立变量）分析这些因变量，确定哪 些用例对收入和成本的影响最为显著： 客户体验个性化 工作流自动化 活动监控 实时库存管理 资产利用率 智能计量表监控 自动驾驶车辆/无人机 实体结构监控 运输优化 基于传感器的制造 天气状况分析 用于培训和现场维护的可穿戴设
39、备。 相关报告 “COVID-19 与断裂的供应链：通过智慧供应链减少漏洞” “智能运营，优势尽显：全球最高管理层调研（第 20 期） 之首席运营官洞察” “成就数字赢家的六大关键战略：AI 驱动型运营模式的 威力” 15 选对合作伙伴，驾驭多变的世界 在 IBM，我们积极与客户协作，运用业务洞察和先进的研 究方法与技术，帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独 特的竞争优势。 IBM 商业价值研究院 IBM 商业价值研究院 (IBV) 隶属于 IBM Services，致力 于为全球高级商业主管就公共和私营领域的关键问题提供 基于事实的战略洞察。 了解更多信息 欲获取 IBM 研究报告的完整目录
40、，或者订阅我们的每月新 闻稿，请访问： 访问 IBM 商业价值研究院中国网站，免费下载研究报告: 备注和参考资料 1 Bennett, Tess. “Woodside Steps into The IBM Garage to Reimagine Employee Onboarding.” Which-50. October 21, 2019. https:/which- ibm-garage-to-reimagine-employee-onboarding/ 2 “Yara and IBM launch an open collaboration for farm and field data
41、 to advance sustainable food production.” IBM press release. January 23, 2020. launch-an-open-collaboration-for-farm-and-field-data- to-advance-sustainable-food-production; “Yara and IBM join forces to transform the future of farming.” IBM press release.April 26, 2019. 04-26-Yara-and-IBM-join-forces
42、-to-transform-the-future- of-farming 16 关于研究洞察 研究洞察致力于为业务主管就公共和私营领域的关键问 题提供基于事实的战略洞察。洞察根据对 IBV 所做的主 要研究调查的分析结果得出。要了解更多信息，请联系 IBM 商业价值研究院： Copyright IBM Corporation 2020 国际商业机器中国有限公司 北京朝阳区北四环中路 27 号 盘古大观写字楼 25 层 邮编：100101 美国出品 2020 年 7 月 IBM、IBM 徽标及 是 International Business Machines Corp. 在世界各地司法辖区的注
43、册商标。其他产 品和服务名称可能是 IBM 或其他公司的商标。Web 站点 上的“Copyright and trademark information”部分中包含了 IBM 商标的最新 列表。 本文档为自最初公布日期起的最新版本，IBM 可能会随时 对其进行更改。IBM 并不一定在开展业务的所有国家或地 区提供所有产品或服务。 本文档内的信息“按现状”提供，不附有任何种类的（无 论是明示的还是默示的）保证，包括不附有关于适销性、 适用于某种特定用途的任何保证以及非侵权的任何保证或 条件。IBM 产品根据其提供时所依据的协议条款和条件获 得保证。 本报告的目的仅为提供通用指南。它并不旨在代替详尽的 研究或专业判断依据。由于使用本出版物对任何企业或个 人所造成的损失，IBM 概不负责。 本报告中使用的数据可能源自第三方，IBM 并未对其进行 独立核实、 验证或审查。 此类数据的使用结果均为 “按现状” 提供，IBM 不作出任何明示或默示的声明或保证。 83033983CNZH-01 17
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