北京
埃森哲
随着大部分受访中国企业开始加大人工智能领域的投入，越来越多的中国企业在应用自动化技术的道路上取得了明显进步。但是，埃森哲相关研究表明，企业现有的运营方式尚不足以支持大规模开展生成式人工智能（Gen AI）应用，在利用数据驱动决策等方面仍与领先者存在较大距离。
同时，当公司在运营方面做好准备时，他们往往能够更快地规模化采用人工智能技术。这种技术的采用提高了公司的运营效率，而提高的运营效率又进一步推动了人工智能的更广泛应用。
埃森哲在《生成式AI重塑运营：驱动增长，推进转型》报告中指出，完全采用现代化、AI驱动流程的中国受访企业比例从2023年的1%增长到了2024年的7%。与未采用这些技术的其他企业相比，这些企业显著提升了收入增长和生产效率，且提高了生成式AI应用场景的成功率。
研究发现，这些“快人一步”的企业正在内部扩大生成式AI的影响力。借助数字核心平台的支持，这些企业已在多个关键领域成功应用了生成式AI，包括信息技术、产品研发、市场营销、供应链以及其他核心业务部门。
然而，全球范围内多数企业在变革运营方式上仍面临挑战。例如，企业数据基础建设比较滞后——61%的企业表示其现有的数据资产还不足以支持生成式AI的应用，70%的企业表示难以规模化推进使用专项数据的项目。
此外，人才因素常常被忽视，有82%处于运营成熟度早期阶段的受访中国企业尚未实施人才重塑战略，也未规划如何满足未来团队的需求，同样也没有招募新的人才和开展培训，以适应生成式人工智能驱动的工作流程。实际上，有不少受访高管认为人工智能和生成式人工智能的发展速度过快，导致企业的培训工作难以跟上技术进步。
埃森哲大中华区智能运营总裁岳彬表示：“尽管大多数高管认识到采用生成式AI进行企业重塑的重要性，但许多企业的现有运营体系尚不足以支持大规模转型。生成式AI不仅仅是一项技术革新，更是推动企业思维方式转变的关键因素。要成功应用生成式AI，企业需要拥有坚实的数字基础、完善的数据策略和明确的转型路线。同时，企业必须从人才管理、最佳实践以及业务和技术团队的有效协作等多个维度出发，实现全面智能化运营。”
在企业实际应用过程中，岳彬举例说，比如财务审计等数据相关的运营层面，借助大语言模型、计算机的逻辑以及OCR（光学字符识别）等工具，企业能够在财务审计等数据密集型运营层面实现高度自动化，将综合成本降低60%左右。国际化运营面临更多的合规性要求和风险。智能化工具可以轻松实现运营流程的数字化和标准化，提升了内部管理的透明度和一致性，增强外部合规和审计的可靠性。
根据埃森哲的研究报告，在转向集中式数据治理并采用以领域为中心的数据现代化视角基础上，要打造具备重塑能力的运营，需要采用人才为中心的重塑战略。具体包括，重塑员工队伍，调整新角色；围绕生成式 AI 技能设计人才池；提供全面的人才培训。其次，要确保业务团队与 IT 团队共同负责。建议在 CEO 的领导下，技术和业务团队应共同创建 AI的路线图，定义具体目标和预期结果，并共同做出决策。另外，要采用先进的流程，通过先进的云端实践来优化业务流程和流程挖掘，并实现内外部对标，以提升业务绩效。
岳彬也指出，智能化运营不仅仅是技术的更新换代，更是一场深刻的业务流程革新。其中，生成式AI在这一过程中发挥着至关重要的作用。因此，企业需要充分解锁生成式AI的潜力并加快实现智能运营。
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