埃森哲中國

在全球第二大人工智能（AI）單一市場——中國，無論是企業(yè)高管還是消費者，對于人工智能的積極態(tài)度始終走在世界前列。埃森哲最新調(diào)查顯示，過去三年，年營業(yè)額超10億美元的受訪中國企業(yè)中，近半數(shù)在人工智能領(lǐng)域的總投入超過3.5億元人民幣;而認為必須借助人工智能實現(xiàn)增長目標的企業(yè)高管比例更是高達79%。在它們中間，有一部分領(lǐng)軍者已經(jīng)收獲了可觀的回報，但更多企業(yè)則身陷人工智能的應(yīng)用泥沼。52%的受訪中國企業(yè)高管表示，知道怎樣進行試點，但卻難以將人工智能推廣至整個企業(yè)。

人工智能規(guī)?；瘎菰诒匦?/p>

人工智能在行業(yè)和商業(yè)中的應(yīng)用已成普及之勢，并通過溢出效應(yīng)，激發(fā)出廣泛的互補式創(chuàng)新。

中國人工智能市場已經(jīng)成為全球第二大人工智能單一市場，約占全球市場規(guī)模的12%。在此過程中，中國企業(yè)相信未來人工智能將逐漸改變?nèi)蛏虡I(yè)的游戲規(guī)則，并將人工智能作為優(yōu)先投資的戰(zhàn)略方向。據(jù)IDC預(yù)測，到2023年中國人工智能市場規(guī)模將達到979億美元。相較全球，中國企業(yè)對人工智能的投資熱情更高：埃森哲最新全球高管調(diào)研顯示，近半數(shù)（49%）的中國企業(yè)近三年內(nèi)在人工智能項目上的總投資超過0.5億美元。

然而，中國企業(yè)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍然普遍滯后。埃森哲技術(shù)展望調(diào)研顯示，89%的中國企業(yè)認為人工智能在自己企業(yè)推廣的速度落后于該技術(shù)的發(fā)展速度——遠高于這一比例在全球企業(yè)中的77%。這主要是因為中國企業(yè)在部署人工智能應(yīng)用時面臨重重挑戰(zhàn)。超半數(shù)的中國企業(yè)缺乏精通人工智能的相關(guān)技術(shù)人員，以及沒有積累起高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。此外，人工智能應(yīng)用場景不明確，投資人工智能項目成本較高等問題也為中國企業(yè)帶來了一定的困擾。

由此可見，雖然中國企業(yè)爭相投資人工智能技術(shù)，但是，其應(yīng)用難以在企業(yè)里規(guī)?；涞亍?/p>

埃森哲最新全球高管調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，高達79%的中國企業(yè)高管均認為，他們必須借助人工智能來實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長目標。他們中的絕大多數(shù)也堅信，若想通過人工智能投資收獲積極回報，就務(wù)必在整個組織范圍內(nèi)規(guī)?；茝V人工智能。埃森哲預(yù)計，從2018到2025年，全球企業(yè)借助人工智能應(yīng)用獲得的收入將增長50%以上。

然而，52%的中國企業(yè)高管人員坦言，人工智能試點容易，但當設(shè)法將人工智能推廣至全企業(yè)時感覺異常艱難。能否實現(xiàn)人工智能規(guī)?；茝V，已經(jīng)成為企業(yè)成敗的關(guān)鍵。

人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用將給企業(yè)帶來什么紅利？

第一，企業(yè)市場溢價能得到大幅提升。埃森哲數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊創(chuàng)建了一款模型，將調(diào)研數(shù)據(jù)與公開可用的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過考察不同企業(yè)的特征，以確定樣本中成功推廣人工智能的組織取得溢價的原因。埃森哲發(fā)現(xiàn)，成功推廣人工智能與財務(wù)估值的三項關(guān)鍵指標（估值收入比，市盈率，市銷率）之間存在正相關(guān)。

第二，全面提升企業(yè)的業(yè)務(wù)成果。縱觀全球，各行各業(yè)的企業(yè)正紛紛運用人工智能技術(shù)，結(jié)構(gòu)性地改變其業(yè)務(wù)內(nèi)容和工作方式。而那些能夠?qū)⑷斯ぶ悄茉谄髽I(yè)內(nèi)部進行戰(zhàn)略性推廣的企業(yè)更有望在部分領(lǐng)域收獲全面成果（見圖4）。

第三，帶來高額的投資回報率。與仍在從事單項概念驗證的企業(yè)相比，已開始從戰(zhàn)略層面規(guī)?；茝V人工智能的組織實現(xiàn)了近2倍的成功率和近3倍的投資回報率。從全球整體來看，處于概念驗證階段和規(guī)?；茝V階段的兩類企業(yè)，人工智能投資回報平均相差1.1億美元。

提升人工智能應(yīng)用段位：

從實驗到加速應(yīng)用

為了對人工智能在企業(yè)中的落地情況進行深入的洞察分析，并汲取領(lǐng)先企業(yè)的經(jīng)驗教訓(xùn)，埃森哲開展了一項具有里程碑意義的全球調(diào)研，吸引了12個國家，16? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 個行業(yè)的1500位企業(yè)高管的廣泛參與。其中包括來自中國的139家企業(yè)。

本次調(diào)研重點關(guān)注：人工智能在多大程度上支持了業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的實現(xiàn)，人工智能規(guī)?；茝V所需的首要條件，以及成功實現(xiàn)人工智能規(guī)?；茝V可帶來的財務(wù)成果。而其目標在于：助推企業(yè)在人工智能應(yīng)用征程上向前邁進，從一次性的人工智能實驗，到建立起覆蓋整個組織的強大能力，以此為實現(xiàn)敏捷競爭與增長注入源源不絕的能量。在調(diào)研的基礎(chǔ)上，結(jié)合大量企業(yè)財務(wù)指標分析，埃森哲劃分出了企業(yè)應(yīng)用人工智能的三個不同階段。

人工智能應(yīng)用三個階段

概念驗證階段：80%-85%企業(yè)艱難起步。這一階段的企業(yè)進行人工智能實驗和試點，但規(guī)?；瘧?yīng)用的成功率和人工智能投資回報率都非常低。他們的努力往往局限于某一部門或團隊內(nèi)部，并通常由IT部門主導(dǎo)。同時，這些舉措往往與企業(yè)成果或戰(zhàn)略要務(wù)缺乏聯(lián)系。此類企業(yè)普遍低估了推廣人工智能工作所需的時間和投資，人工智能的潛力尚未得到充分開發(fā)。埃森哲研究表明，多數(shù)企業(yè)止步于此，未成功進階到下一段位。

·數(shù)據(jù)分析被嚴重忽視，未能成為CEO的關(guān)注焦點;

·通常由IT部門牽頭，孤立運營模式;

·無法深挖數(shù)據(jù)價值;

·急功近利，不切實際，難以實現(xiàn)規(guī)?；?

·投資嚴重不足，回報相對較低。

規(guī)?；茝V階段：只有15%至20%的企業(yè)完成跨越。這一階段企業(yè)的人工智能應(yīng)用已突破概念驗證的范籌，他們不僅推廣人工智能的成功率實現(xiàn)翻番，而且投資回報水平更勝一籌——幾乎可達同行的三倍。這些企業(yè)將推廣人工智能定為高管層的優(yōu)先事項，建立了與業(yè)務(wù)目標緊密相關(guān)、清晰明確的人工智能戰(zhàn)略和運營模型，同時，在負責(zé)人工智能、大數(shù)據(jù)或分析法的首席高管帶領(lǐng)下，由人員更充實的團隊提供多維度支持。但是，得到推廣的人工智能經(jīng)常只是基于個性化的單點解決方案。

·CEO看重高級數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)團隊在解決重大難題時的作用;

·首席人工智能官、首席數(shù)據(jù)官或首席數(shù)據(jù)分析官掛帥， 組建200多名專家的多學(xué)科團隊;

·能夠擺脫數(shù)據(jù)干擾，專注于關(guān)鍵數(shù)據(jù);

·充分利用智能自動化和預(yù)測性報告;

·彌補數(shù)字化/人工智能/數(shù)據(jù)資產(chǎn)上的投資不足;

·采用實驗思維實現(xiàn)規(guī)模化推廣和投資回報。

產(chǎn)業(yè)化增長階段：少數(shù)派（<5%）境界。這一階段的企業(yè)擁有數(shù)字平臺思維，并通過在整個組織內(nèi)普及大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析工具來創(chuàng)建人工智能文化。他們利用負責(zé)任的人工智能框架推廣數(shù)千種模型，不僅以此促進產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，還進一步洞悉客戶和員工的期望，由此實現(xiàn)收益。埃森哲研究表明，人工智能的產(chǎn)業(yè)化將有力支持差異化競爭，而財務(wù)業(yè)績的顯著提升與之一脈相承，然而，實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的企業(yè)屈指可數(shù)。

·數(shù)字平臺的思維模式和人工智能企業(yè)文化，生成實時洞察，推動業(yè)務(wù)決策;

·明確企業(yè)愿景、問責(zé)制、指標和監(jiān)管，打破信息孤島;

·采用“假設(shè)分析”提升客戶獲得率、服務(wù)水平與客戶滿意度;

·通過踐行負責(zé)任的人工智能提高品牌認知度和信任度;

·差異化競爭和價值創(chuàng)造因素推升市盈率。

人工智能的布局階段

企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)的時候常舉步維艱，停滯不前。 6這主要是由兩大原因造成的。首先，企業(yè)缺乏明確的人工智能路線圖，無法按部就班地將人工智能項目從概念驗證，有效、順暢地向?qū)嶋H生產(chǎn)階段推進。其次，企業(yè)對人工智能整體發(fā)展格局不能做到充分了解，也容易導(dǎo)致企業(yè)沿用固有的行為模式——從零開始，閉門造車。實際上，許多行之有效且低成本的商品化人工智能解決方案已紛紛問世，可以立即投入使用。關(guān)鍵在于，企業(yè)應(yīng)善用已有資源，根據(jù)自身需求做出個性化調(diào)整。

為有效實現(xiàn)人工智能應(yīng)用的規(guī)?；茝V，企業(yè)應(yīng)沿著一條連續(xù)不斷的路線圖運行，通過所有緊密相連的要素，對實際生產(chǎn)的關(guān)鍵路徑進行追蹤——唯有這樣，才能真正令人工智能帶來的價值迅速攀升。

從概念驗證向規(guī)模化推廣進階的四大要素

從上面的人工智能路線圖不難看出，企業(yè)如果想要將人工智能應(yīng)用從概念驗證階段進階到規(guī)?；茝V階段需要滿足四大要素。這也是成功實現(xiàn)人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用企業(yè)的四個優(yōu)勢特點。

價值+戰(zhàn)略

規(guī)?；茝V階段企業(yè)制定了清晰的人工智能戰(zhàn)略和運營模型，使其與高管層的總體目標保持一致并相互整合。

規(guī)?；茝V階段企業(yè)能夠試點并成功推廣80%的人工智能項目。與此同時，他們設(shè)定了更長遠的規(guī)劃，其中表示從試點到規(guī)?；瘯采w一至兩年的比例，較概念驗證階段企業(yè)高出65%。這些領(lǐng)先企業(yè)目標更為明確，對于實現(xiàn)規(guī)?；臅r間跨度，以及需要為此采取哪些合理行動，均有著更現(xiàn)實的預(yù)判和規(guī)劃。與概念驗證階段企業(yè)相比，規(guī)?；茝V階段企業(yè)的基礎(chǔ)工作做得更細致到位。

為了成功實現(xiàn)規(guī)?；髽I(yè)需要合理的組織結(jié)構(gòu)和有效的治理機制。規(guī)模化推廣階段企業(yè)二者兼?zhèn)?，近四分之三?1%）的此類受訪企業(yè)表示，自身擁有清晰定義的戰(zhàn)略和運營模式來推廣人工智能技術(shù)，而概念驗證階段企業(yè)持相同看法的僅占半數(shù)。此外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)擁有更為靈活的業(yè)務(wù)流程，以及整合進入更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)。

此外，規(guī)?；茝V階段的企業(yè)還清晰定義了職責(zé)明確的流程與管理者，并安排了致力于人工智能發(fā)展的領(lǐng)軍者為高管層提供支持。一旦缺乏牢固的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略根基，以及可有效監(jiān)督與管控的治理機制，推廣計劃必然進展遲緩。究竟誰是人工智能和數(shù)據(jù)的“擁有者”？這一問題已在許多企業(yè)中引發(fā)紛爭。而且，無論使用何種人工智能平臺，抑或引入何種專有技術(shù)，只要偏離正確的方向，一切努力都將付諸東流。

企業(yè)行動指南——業(yè)務(wù)戰(zhàn)略即是人工智能戰(zhàn)略。厘清對自身而言，商業(yè)價值的具體含義;將商業(yè)價值的定義轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略;制定與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略重點相統(tǒng)一的發(fā)展路徑，由此創(chuàng)造前所未有的成果。

人員+能力

規(guī)?；茝V階段企業(yè)普遍針對人工智能建立了專門的多學(xué)科團隊、培訓(xùn)體系、和明確問責(zé)機制。其比例是概念驗證階段企業(yè)的1.5至2倍。

企業(yè)要想有效規(guī)?；渴鹑斯ぶ悄?，就必須將多學(xué)科團隊全面植入組織當中——這些團隊應(yīng)得到自上而下的明確支持，從而與公司高管層的愿景始終保持一致。就規(guī)?；茝V階段的企業(yè)來看，此類團隊通常由首席人工智能官、首席數(shù)據(jù)官或首席數(shù)據(jù)分析官領(lǐng)導(dǎo)，成員則包括：數(shù)據(jù)科學(xué)家;數(shù)據(jù)建模師;機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和人工智能工程師;可視化專家;以及數(shù)據(jù)質(zhì)量、培訓(xùn)和宣傳等領(lǐng)域的專業(yè)人士。

在這方面，規(guī)?；茝V階段企業(yè)經(jīng)驗更為豐富。92%的這類企業(yè)表示在人工智能應(yīng)用中充分發(fā)揮了多學(xué)科團隊的作用。此外，絕大多數(shù)這類企業(yè)的員工都接受過正規(guī)的人工智能培訓(xùn)，充分知曉如何在工作中運用人工智能，同時理解和應(yīng)用負責(zé)任的人工智能。

企業(yè)行動指南——使員工做好充分準備。建立合適的人才組合;審視組織結(jié)構(gòu);確保技術(shù)應(yīng)用與首席高管層的發(fā)展理念一致;部署人工智能前，找尋外部資源極為必要;優(yōu)先重復(fù)利用，購買次之，最后創(chuàng)建。

治理

規(guī)模化推廣階段企業(yè)充分認識到數(shù)據(jù)治理的重要性，因此構(gòu)建起了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

多年來，大多數(shù)企業(yè)在不斷收集、存儲、分析和重新配置的信息層層累積后，都疲于應(yīng)對龐大的數(shù)據(jù)量，無法有效對其進行清理、管控、維護和使用。規(guī)模化推廣階段企業(yè)則能夠在有效治理數(shù)據(jù)的同時，消除環(huán)繞在真正數(shù)據(jù)周圍的“噪聲”。他們認識到關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的重要性，因此將財務(wù)數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)、消費者數(shù)據(jù)以及主數(shù)據(jù)確定為優(yōu)先領(lǐng)域。

規(guī)?；茝V階段企業(yè)不僅更善于組織和管理數(shù)據(jù)，而且還通過大力投資，在云端建立數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理框架。除此以外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)擁有清晰的操作模式，能夠合理協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的生成與使用。埃森哲研究顯示，多數(shù)規(guī)模化推廣階段企業(yè)（61%）在使用更加準確的數(shù)據(jù)集，比例遠高于概念驗證階段企業(yè)（38%）。另一方面，同概念驗證階段企業(yè)（56%）相比，規(guī)?；茝V階段企業(yè)（67%）更普遍地將整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)集作為標準做法。此外，規(guī)?；茝V階段企業(yè)還更擅長獲取和整合各種不同的內(nèi)部數(shù)據(jù)源。

規(guī)?；茝V階段企業(yè)大多使用恰當?shù)娜斯ぶ悄芄ぞ邅砉芾響?yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)。這類工具包含云數(shù)據(jù)湖、帶有模型管理與治理功能的數(shù)據(jù)工程/數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺、數(shù)據(jù)和分析功能交易平臺，以及搜索服務(wù)等。從數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、托管，一直延伸至利用。規(guī)?；茝V階段企業(yè)深知，借助更為多樣化的數(shù)據(jù)集來支持各項行動至關(guān)重要。

企業(yè)行動指南——構(gòu)建責(zé)任。定義公平與偏見對于貴公司的實際意義;制定和宣傳符合道德規(guī)范的數(shù)據(jù)使用公告;確保有關(guān)人工智能的考量已納入核心價值觀和合規(guī)流程之中;實施具體的技術(shù)指南，以確保人工智能系統(tǒng)的安全性、透明性和問責(zé)性。

價值實現(xiàn)

當一個企業(yè)可以持續(xù)設(shè)計規(guī)劃人工智能項目，并不斷投入生產(chǎn)的時候，意味著企業(yè)實現(xiàn)了規(guī)模化推廣階段的價值。

如何判斷一個企業(yè)是否已經(jīng)在實現(xiàn)人工智能規(guī)模化的道路上步入正軌呢？這就需要企業(yè)通過以下問題的考驗。

問題思考：大規(guī)模構(gòu)建人工智能的條件已然齊備？

·您是否已界定“價值”對于貴公司的涵義，并且會優(yōu)先通過哪些人工智能應(yīng)用模式來實現(xiàn)已界定的價值？

·企業(yè)是否已制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，明確數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的關(guān)鍵使能因素？

·企業(yè)人工智能團隊是否確切知曉借助人工智能想要實現(xiàn)的商業(yè)目標——他們有沒有準備好進入生產(chǎn)階段（避免受困于概念驗證階段）？

·當人工智能作出錯誤、片面，甚至非法的決策時，貴公司是否具備相應(yīng)道德框架和正確方法來予以糾正？

企業(yè)行動指南——投入生產(chǎn)并擴大價值。全方位統(tǒng)籌，確保大規(guī)模構(gòu)建人工智能的條件就緒。明晰價值目標，聚焦于人工智能在關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用推廣;制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，最大化數(shù)據(jù)對于人工智能技術(shù)應(yīng)用的使能作用;企業(yè)人工智能團隊聚焦需要實現(xiàn)的商業(yè)目標，完善各項準備，人工智能應(yīng)用投產(chǎn)就緒;建立相應(yīng)道德框架和正確方法，糾正人工智能作出的錯誤、片面或非法決策。

時不我待，即刻行動

企業(yè)內(nèi)外資源掃描，構(gòu)建人工智能能力

人工智能規(guī)?；妫簶?gòu)筑企業(yè)內(nèi)部人工智能系統(tǒng)

·從數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈出發(fā)，為智能自動化奠定基礎(chǔ)，打造競爭優(yōu)勢。人工智能戰(zhàn)略的背后其實是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)越好，人工智能就越好。為了在這個智能新時代取得突破性成果，企業(yè)需要把暗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為動態(tài)數(shù)據(jù)，并建立對數(shù)據(jù)的信任度。對于將數(shù)據(jù)視為競爭優(yōu)勢而非產(chǎn)品的企業(yè)來說，這也會是一個新的機遇。

·人才與技術(shù)的融合，打造全新商業(yè)模式和工作方式。人工智能、數(shù)據(jù)分析和自動化不止是技術(shù)，它的背后更是人才。從數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和軟件工程師，到數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能技術(shù)專家，人工智能系統(tǒng)的成功需要各種廣泛技能，方可從企業(yè)的數(shù)據(jù)中提煉出新銳洞察，進而揭示新的商業(yè)模式和新的工作方式，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)變方式和開拓新領(lǐng)域。

·端到端的人工智能戰(zhàn)略為指引。人工智能議程想要取得成功，需要有一個端到端的愿景。

創(chuàng)新加速器：善用外部工具，快速獲得人工智能能力

·企業(yè)通常希望快速實現(xiàn)人工智能規(guī)?；⑵湫в米畲蟪潭劝l(fā)揮到業(yè)務(wù)成果里。“即服務(wù)”模式類的人工智能工具可以幫助企業(yè)分憂，承擔構(gòu)建和維護人工智能系統(tǒng)環(huán)境的風(fēng)險和復(fù)雜性。企業(yè)不必關(guān)心分析背后的系統(tǒng)架構(gòu)，從而更加專注于自身的業(yè)務(wù)發(fā)展。在市場上，有很多業(yè)已成熟的人工智能應(yīng)用工具和解決方案，例如，可擴展的分析和信息管理平臺，可以提供隨時隨地“即服務(wù)”，并支持云端部署或本地化。

·借助專業(yè)的人工智能工具或解決方案，可以幫助企業(yè)在快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，利用大數(shù)據(jù)分析并快速獲得可操作的洞察和業(yè)務(wù)成果。以可控的成本，高效部署人工智能應(yīng)用，同時，大大縮短企業(yè)快速檢測人工智能投資回報及商業(yè)價值的時間。

他山之石：借助專業(yè)企業(yè)能力，實現(xiàn)人工智能應(yīng)用落地

·全球領(lǐng)先的端到端人工智能服務(wù)提供商可以與企業(yè)共享數(shù)字化轉(zhuǎn)型全球最佳實踐，站在巨人肩膀上才能快速前進，搶占窗口時機。企業(yè)憑借自己力量，從零做起實現(xiàn)人工智能規(guī)?；y度相對較大，時間成本和試錯成本都較大。借助具有人工智能實施能力的專業(yè)企業(yè)，能夠避免企業(yè)少走彎路，快速實現(xiàn)人工智能在企業(yè)中的有效應(yīng)用和規(guī)?；?。

·端到端的人工智能服務(wù)提供商擁有覆蓋全面行業(yè)經(jīng)驗，可以提供推動行業(yè)相關(guān)人工智能實施的全面分析，幫助企業(yè)實現(xiàn)人工智能的落地和規(guī)模化，構(gòu)建規(guī)模化人工智能系統(tǒng)，為企業(yè)的全業(yè)務(wù)流程賦能。此外，全球領(lǐng)先的專業(yè)人工智能服務(wù)提供商擁有相應(yīng)的知識產(chǎn)權(quán)和能力，可以幫助企業(yè)更好地實現(xiàn)人工智能布局。

更新思維模式，勇攀新高

成功的人工智能規(guī)模化推廣，在遵循三大最佳實踐的同時，亦需不斷更新思維模式，及時摒棄先前人工智能發(fā)展過程中形成的固化觀念。

著眼未來，布局產(chǎn)業(yè)化增長

在逐步實現(xiàn)規(guī)?；茝V階段之后，產(chǎn)業(yè)化增長將成為企業(yè)的動態(tài)目標。實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化增長并非固定目標，而是會隨著技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)變化——認識到這一點非常重要。根據(jù)過往經(jīng)驗我們得知，以下三項的進一步改變將助力企業(yè)更快到達其人工智能規(guī)?；返淖罱K點——建立數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)文化，由此支持人工智能推動回報的指數(shù)級增長。

首先關(guān)注投資。企業(yè)首席高管層將人工智能投資視為開展業(yè)務(wù)的成本。他們認識到人工智能計劃對企業(yè)未來增長和支出的關(guān)鍵意義，從而為此撥付預(yù)算，無需通過事先證明投資回報率來說明投資的合理性。

采用數(shù)字平臺思維促進規(guī)?；渴?。平臺具有加快速度和擴大價值兩大主要目標。數(shù)據(jù)只需在平臺上發(fā)布一次，即可通過應(yīng)用程序接口（API）和微服務(wù)為諸多產(chǎn)品所用，這顯然能夠增強成本效益。此外，平臺還有助打破信息孤島、實現(xiàn)數(shù)據(jù)和洞見的廣泛可用，進而推動業(yè)務(wù)推廣，在整個企業(yè)乃至更廣闊的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)中促進協(xié)作與創(chuàng)新。

通過負責(zé)任的人工智能建立信任。負責(zé)任的人工智能需要創(chuàng)建一套框架，確保技術(shù)應(yīng)用的倫理道德、透明度和責(zé)任制充分符合用戶期望、企業(yè)價值觀以及社會法律和規(guī)范。負責(zé)任的人工智能能夠防止使用帶有偏見的數(shù)據(jù)或算法，保證自動化決策合理、可闡釋，并且有助于維系用戶信任和保護個人隱私。

穩(wěn)步推進人工智能規(guī)?；?/p>

依托覆蓋整個企業(yè)的數(shù)字平臺來釋放人工智能的龐大威力，是一次不斷積累和深入的征程。那些在每段路徑中持續(xù)汲取經(jīng)驗教訓(xùn)的企業(yè)都能達到一種理想狀態(tài)：將業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與數(shù)據(jù)分析法無縫融合起來、充分借助可反復(fù)使用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并且通過平臺高效推廣。最終，這些企業(yè)會打造出不可戰(zhàn)勝的全方位競爭力——從組織有效性，一直延伸至品牌認知度和信任度，從而收獲產(chǎn)業(yè)化增長的豐碩成果。