中国企业人工智能应用之道—从“浅尝试”到“规模化”202007

开启新篇章中国企业人工智能应用之道从“浅尝试”到“规模化”目录人工智能规模化，势在必行提升人工智能应用段位：从实验到加速应用人工智能应用三阶段人工智能的布局之道从概念验证向规模化推广进阶的四大要素时不我待，即刻行动企业内外资源扫描，构建人工智能能力更新思维模式，勇攀新高着眼未来，布局产业化增长03 08 09 10 12 29 29 30 31人工智能规模化，势在必行人工智能（Artificial Intelligence，AI）在行业和商业中的应用已成普及之势，并通过溢出效应，激发出广泛的互补式创新。

中国人工智能市场已经成为全球第二大人工智能单一市场，约占全球市场规模的12%。

1 在此过程中，中国企业相信未来人工智能将逐渐改变全球商业的游戏规则，并将人工智能作为优先投资的战略方向。

据IDC预测，到2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元。

相较全球，中国企业对人工智能的投资热情更高：埃森哲最新全球高管调研显示，近半数（49%）的中国企业近三年内在人工智能项目上的总投资超过0.5亿美元。

2然而，中国企业对人工智能技术的应用仍然普遍滞后。

根据埃森哲技术展望调研显示，89%的中国企业认为人工智能在自己企业推广的速度落后于该技术的发展速度――远高于这一比例在全球企业中的77%。

3 这主要是因为中国企业在部署人工智能应用时面临重重挑战。

超半数的中国企业缺乏精通人工智能的相关技术人员，以及没有积累起高质量的数据集。

此外，人工智能应用场景不明确，投资人工智能项目成本较高等问题也为中国企业带来了一定的困扰。

4图3. 中国企业部署AI 应用所面临的挑战数据来源：IDC&量子位人工智能行业调研问卷，2019缺乏技术人员缺乏质量高的数据集应用场景不明确投资AI 项目的成本业务方的参与和支持算法的可解释性AI 安全、伦理与合规问题其它51.7%51.7%45.5%32.9%23.1%22.4%15.4%2.1%由此可见，虽然中国企业争相投资人工智能技术，但是，其应用难以在企业里规模化落地。

埃森哲最新全球高管调研的数据显示，高达79%的中国企业高管均认为，他们必须借助人工智能来实现业务增长目标。

他们中的绝大多数也坚信，若想通过人工智能投资收获积极回报，就务必在整个组织范围内规模化推广人工智能。

埃森哲预计，从2018到2025年，全球企业借助人工智能应用获得的收入将增长50%以上。

5然而，52%的中国企业高管人员坦言，人工智能试点容易，但当设法将人工智能推广至全企业时感觉异常艰难。

能否实现人工智能规模化推广，已经成为企业成败的关键。

其价值体现在：图4. AI 规模化成为企业成败的关键数据来源：埃森哲全球高管调研，2019的受访中国企业高管认为，除非将AI 规模化，否则将无法实现增长目标。

79%的受访中国企业高管相信，若未能将AI 规模化，企业便会在5年内倒闭。

50%的受访中国企业高管表示，知道怎样进行试点，但却难以将AI 推广至整个企业。

52%人工智能规模化应用将给企业带来什么红利？首先，企业市场溢价能得到大幅提升。

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。

企业估值/总收入比率+35%股价/每股盈利比率（市盈率）+33%股价/每股销售额比率（市销率）+28%图5. AI规模化，提高企业市场溢价数据来源：埃森哲全球高管调研2019&财务数据分析第二，全面提升企业的业务成果。

纵观全球，各行各业的企业正纷纷运用人工智能技术，结构性地改变其业务内容和工作方式。

而那些能够将人工智能在企业内部进行战略性推广的企业更有望在以下领域收获全面成果：图6. AI 规模化，有利于全面提升业务成果客户服务客户满意度组织有效性/员工生产率产品/品牌认知度速度管理效率运营资金利用率新型产品与服务客户获取客户信任度数据来源：埃森哲全球高管调研，20191.1亿美元差距图7. AI 规模化，实现近三倍投资回报率数据来源：埃森哲全球高管调研，2019第三，带来高额的投资回报率。

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。

提升人工智能应用段位：从实验到加速应用为了对人工智能在企业中的落地情况进行深入的洞察分析，并汲取领先企业的经验教训，埃森哲开展了一项具有里程碑意义的全球调研，吸引了12个国家，16个行业的1,500位企业高管的广泛参与。

其中包括来自中国的139家企业。

本次调研重点关注：人工智能在多大程度上支持了业务战略的实现，人工智能规模化推广所需的首要条件，以及成功实现人工智能规模化推广可带来的财务成果。

而其目标在于：助推企业在人工智能应用征程上向前迈进，从一次性的人工智能实验，到建立起覆盖整个组织的强大能力，以此为实现敏捷竞争与增长注入源源不绝的能量。

在调研的基础上，结合大量企业财务指标分析，埃森哲划分出了企业应用人工智能的三个不同阶段。

人工智能应用三阶段010203概念验证阶段：80-85%企业艰难起步。

规模化推广阶段：只有15%至20%的企业完成跨越。

产业化增长阶段：少数派（<5%）境界。

这一阶段的企业进行人工智能实验和试点，但规模化应用的成功率和人工智能投资回报率都非常低。

他们的努力往往局限于某一部门或团队内部，并通常由IT部门主导。

同时，这些举措往往与企业成果或战略要务缺乏联系。

此类企业普遍低估了推广人工智能工作所需的时间和投资，人工智能的潜力尚未得到充分开发。

埃森哲研究表明，多数企业止步于此，未成功进阶到下一段位。

• 数据分析被严重忽视，未能成为CEO的关注焦点• 通常由IT部门牵头，孤立运营模式• 无法深挖数据价值• 急功近利，不切实际，难以实现规模化• 投资严重不足，回报相对较低这一阶段企业的人工智能应用已突破概念验证的范筹，他们不仅推广人工智能的成功率实现翻番，而且投资回报水平更胜一筹――几乎可达同行的三倍。

这些企业将推广人工智能定为高管层的优先事项，建立了与业务目标紧密相关、清晰明确的人工智能战略和运营模型，同时，在负责人工智能、大数据或分析法的首席高管带领下，由人员更充实的团队提供多维度支持。

但是，得到推广的人工智能经常只是基于个性化的单点解决方案。

• CEO看重高级数据分析和数据团队在解决重大难题时的作用• 首席人工智能官、首席数据官或首席数据分析官挂帅，组建200多名专家的多学科团队• 能够摆脱数据干扰，专注于关键数据• 充分利用智能自动化和预测性报告• 弥补数字化/人工智能/数据资产上的投资不足• 采用实验思维实现规模化推广和投资回报这一阶段的企业拥有数字平台思维，并通过在整个组织内普及大数据和数据分析工具来创建人工智能文化。

他们利用负责任的人工智能框架推广数千种模型，不仅以此促进产品与服务创新，还进一步洞悉客户和员工的期望，由此实现收益。

埃森哲研究表明，人工智能的产业化将有力支持差异化竞争，而财务业绩的显著提升与之一脉相承，然而，实现人工智能产业化应用的企业屈指可数。

• 数字平台的思维模式和人工智能企业文化，生成实时洞察，推动业务决策• 明确企业愿景、问责制、指标和监管，打破信息孤岛• 采用“假设分析”提升客户获得率、服务水平与客户满意度• 通过践行负责任的人工智能提高品牌认知度和信任度• 差异化竞争和价值创造因素推升市盈率人工智能的布局之道企业在应用人工智能技术的时候常举步维艰，停滞不前。

6这主要是由两大原因造成的。

首先，企业缺乏明确的人工智能路线图，无法按部就班地将人工智能项目从概念验证，有效、顺畅地向实际生产阶段推进。

其次，企业对人工智能整体发展格局不能做到充分了解，也容易导致企业沿用固有的行为模式――从零开始，闭门造车。

实际上，许多行之有效且低成本的商品化人工智能解决方案已纷纷问世，可以立即投入使用。

关键在于，企业应善用已有资源，根据自身需求做出个性化调整。

为有效实现人工智能应用的规模化推广，企业应沿着一条连续不断的路线图运行，通过所有紧密相连的要素，对实际生产的关键路径进行追踪――唯有这样，才能真正令人工智能带来的价值迅速攀升。

15价值 + 战略价值实现持续设计规划治理人员 + 能力检查点#1企业是否制定了数据战略和A 战略？是否知晓期望实现的价值？检查点的功能，用模式交付价值？可适当进行哪些调整，检查点#5是否已更新风险管理框架，将应急方案纳入其中，用以应对不当结果？谁应对AI 系统做出的决策负责？检查点#6A企业是否实现了预期价值？如何衡量？是否需要进行产品优化，以实现价值最大化？检查点#3是否需要对运作模式进行调整，以优化不同专业人员的合作？#2需要进行哪些调整？该功能是否可以推广，为其#4企业是否看到吸引更多是否建迭代周期 0 2–3周交付 迭代周期1-N 开始快速迭代有关版本发布、相关功能和史诗故详细进行史诗故事与用户故事迭代，并将开发工作推进至产品创建阶段。

计划和创建史诗故事和用户故事交付史诗故事与用户故事36A图8. AI 路线图：企业布局之道从概念验证向规模化推广进阶的四大要素从上面的人工智能路线图不难看出，企业如果想要将人工智能应用从概念验证阶段进阶到规模化推广阶段需要满足四大要素。

这也是成功实现人工智能规模化应用企业的四个优势特点。

01价值 + 战略| 业务战略即是人工智能战略02人员 + 能力 | 使人员做好准备03治理| 为人工智能注入责任04价值实现| 投入生产并扩大价值01价值 + 战略规模化推广阶段企业制定了清晰的人工智能战略和运营模型，使其与高管层的总体目标保持一致并相互整合。

规模化推广阶段企业能够试点并成功推广80%的人工智能项目。

与此同时，他们设定了更长远的规划，其中表示从试点到规模化会覆盖一至两年的比例，较概念验证阶段企业高出65%。

这些领先企业目标更为明确，对于实现规模化的时间跨度、以及需要为此采取哪些合理行动，均有着更现实的预判和规划。

与概念验证阶段企业相比，规模化推广阶段企业的基础工作做得更细致到位。

为了成功实现规模化，企业需要合理的组织结构和有效的治理机制。

规模化推广阶段企业二者兼备，近四分之三（71%）的此类受访企业表示，自身拥有清晰定义的战略和运营模式来推广人工智能技术，而概念验证阶段企业持相同看法的仅占半数。

此外，规模化推广阶段企业拥有更为灵活的业务流程，以及整合进入更广泛的生态系统。

此外，规模化推广阶段的企业还清晰定义了职责明确的流程与管理者，并安排了致力于人工智能发展的领军者为高管层提供支持。