高端对话：亿滋国际“先正确做事，再做正确的事”

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（来源：埃森哲中国）

亿滋国际（Mondelēz International，以下简称亿滋）是全球零食行业的领先企业，旗下拥有奥利奥、趣多多等家喻户晓的品牌。面对不断演进的消费需求与技术变革，亿滋秉承“先正确做事，再做正确的事”这一关键实践原则，在AI应用方面构建了一套全面且系统的战略路径。

《展望》近期专访了亿滋中国首席信息官欧庆国，围绕AI如何真正赋能业务、塑造组织文化、强化合规治理等关键议题，深入探讨了亿滋AI应用实践中的前瞻思考与落地路径。

亿滋中国首席信息官欧庆国

《展望》：亿滋中国目前已经上线了哪些AI应用？

欧庆国：亿滋中国已在多个内部场景中引入AI应用，主要包括两类。

“智能助手”：用于内部员工对政策、法规的快速查询与合规判断，涵盖法律、人力资源等领域。我们不仅提供相关培训课程，还在组织架构层面推动员工能力提升，特别是在减少重复性、低价值工作的同时，更关注如何将AI与员工职业发展紧密结合。

“亿想家”：专为业务场景打造的AI助手。核心目标是打破信息孤岛，整合企业内的业务知识，为员工提供实用、可执行的行动建议。例如，当员工提问“拜访经销商前需要准备什么”时，系统不仅会给出基本的政策提示，还会提醒用户检查库存水平、分销状态、历史销售数据及门店当前表现，并能基于数据提供精准建议，比如建议补货的SKU数量等。

此外，“亿想家”还集成了图像识别技术，可用于分析门店环境、客户画像和细分市场表现。这些功能看似直观，但背后依赖大量的数据训练和持续优化，以确保信息的准确性与应用的实用性。

《展望》：亿滋在规划AI用例时，如何系统评估风险？

欧庆国：在亿滋，我们坚持以“先正确做事，再做正确的事”这一理念来规划AI用例，并建立了三重风险识别与管理机制，确保AI应用与企业战略方向一致。

一是战略规划与治理框架。我们制定了清晰的AI路线图规划，每一个AI用例都会被纳入整体的数字化战略蓝图中，明确短期目标与中长期战略价值。另外，我们成立了由法务、HR、IT及战略等部门组成的数字化治理委员会，确保AI从概念设计到项目落地的全过程合规、透明，并确保资源保障。我们还鼓励区域团队反向提出本地化需求，实现“自上而下”与“自下而上”的融合推进。

二是深度嵌入组织运营模型。例如，我们将AI招聘助手嵌入人才发展体系，提升匹配效率；又或是通过AI进行销售预测，动态优化各区域的资源配置。这种“深融式落地”（Deep Integration）确保AI用例具备实际业务价值。

三是法规合规作为底线红线。我们与法务团队建立了联合审查机制，在AI项目启动前就完成全流程的合规审查。项目团队必须对数据采集、模型训练、结果应用等环节出具清晰的合规证明，确保AI项目在“合法合规”基础上运行。

《展望》：很多企业虽然在积极推进数字化，并开始使用AI产品，但往往并不清楚内部AI应用可能带来的风险。亿滋是如何看待这个问题的？

欧庆国：企业在推动数字化转型和应用AI技术的过程中，如何识别和管理内部AI风险，已经成为一个关键课题。我想从四个方面来谈谈我们在这方面的理解与实践。

第一，AI风险管理不应是事后的补救，而应成为企业组织架构和运营管理的基础性模块。如果企业高管对内部AI的使用情况缺乏了解，这本身就是一种风险。

第二，AI不仅是一项技术，更应被视为企业核心能力的一部分。早在正式接触负责任AI概念的三年前，亿滋就已在全球及中国区启动了相关的内部培训。我们还构建了统一的AI平台和数据库体系，将AI嵌入到数据治理框架中，打造面向未来的可持续发展模型。

第三，建立标准化的风险评估机制。我们在内部建立了一套AI应用的“风险检查清单”，更有效地在项目初期就筛查潜在风险，提升实施效率并控制可能的隐性成本。

第四，面向中国市场的本地化响应。中国市场的AI环境具有特殊性，比如大语言模型的使用受到严格限制。因此，我们在推进AI项目时必须坚持“通用性优先”原则，确保工具具备足够的适应性和弹性。这既是一个基本要求，也是一种能力体现。

亿滋也在积极探讨是否将AI从现有数字化架构中进一步独立出来，作为单独的能力模块加以建设。这不仅有助于优化AI资源管理，也有利于其在企业中的长期价值实现与可持续发展。

《展望》：在引入和应用AI的过程中，亿滋重点关注哪些关键环节？

欧庆国：在AI项目的设计与实施过程中，我们通过标准化的“检查清单”对每一个用例进行全流程监管，重点聚焦于三个风险维度：治理（Governance）、安全性（Security Risk）和架构完整性（Architecture Integrity）。核心机制包括：

治理机制确保战略对齐。在项目启动阶段，我们会明确AI用例是否已在其他市场有成功先例。如果有，我们会快速借鉴已有经验，避免重复劳动。若为新用例，则需严格审查其战略对齐程度和业务落地可行性。

架构与能力评估。我们会判断该用例是否应基于内部能力或外部支持来开发，同时明确其所需的数据、系统与人力资源配置，并制定标准化实施清单，让所有相关人员清楚AI对业务的实际价值贡献。

将AI视为业务“核心资产”而非“赠品”。我们坚信，如果一个AI项目无法被真正应用并嵌入到业务流程和组织能力中，那它就很难产生真正的影响力。推动AI落地，必须得到业务和财务双线支持，让它成为企业能力体系的一部分。

《展望》：您如何理解AI透明度在组织架构中的作用？

欧庆国：AI透明度的核心在于，技术不仅要具备去除偏见的能力，更要体现出高度的诚信。这意味着AI的底层逻辑必须建立在真实、客观的数据基础之上，而这也是AI在组织中被广泛信任的前提。在亿滋，我们将AI透明度的价值，具体落地在以下几个方面：

量化员工能力，实现发展可视化。这种“能力透明化”不仅优化了人才配置，也让员工更清晰地了解自己的职业成长方向和发展空间。

推动组织公平性，保障机会平等。例如，在晋升或资源分配上，系统会基于客观表现而非主观判断，确保每一位员工的努力和成果都被公正看见。

提升运营效率与战略协同的平衡能力。AI的透明性还能帮助企业识别当前运营中的瓶颈与机会，明确哪些领域更需要提升效率，哪些板块应聚焦于收入增长。

《展望》：亿滋在引入大语言模型时采取了哪些训练手段？

欧庆国：在引入大语言模型时，亿滋不仅进行了基础的提示工程和模型微调，还从业务落地和人才能力两端入手，实施了更具针对性和可持续性的训练手段，主要包括：

本地化模型训练，贴合市场需求。我们在中国各供应链中部署了数据科学家团队，专门负责对大语言模型进行本地化的二次训练。

内部能力构建，减少对外依赖。我们在组织战略层面持续投资数据科学人才，从职业路径设计、技能提升计划到支持资源配置，打造了一个完整的人才发展体系。我们不只“雇佣”数据科学家，更是在构建一套支撑企业长期发展的“AI人才操作系统”。

《展望》：您提到AI在释放员工潜力方面的应用，亿滋在人力资源管理领域如何使用生成式AI？

欧庆国：在人力资源管理领域，生成式AI正逐步重塑传统流程，不仅提升效率，更推动企业从“依赖外部人才”向“构建内部能力”的深层转型。亿滋在这方面展开了两项核心实践，推动一场从“人才筛选”走向“能力构建”的系统性转变：

一是基于生成式AI的人才画像与能力量化，包括简历筛选与能力建模、差异化能力评估、核心能力量化与动态优化。

二是生成式AI驱动的全球经验萃取与个性化赋能，具体包括跨市场经验萃取与知识图谱构建、个性化销售支持与晋升路径规划，以及实时决策辅助与场景模拟。

《展望》：亿滋如何构建AI人才文化？

欧庆国：构建AI人才文化是亿滋数字化转型的重要一环，我们采取了多维度的实践策略，推动AI技术与业务的深度融合，同时激发员工的创造力和主动性：

AI沙盒（AI Sandbox）实践驱动的学习平台。在IT部门，我们设立了开放的实验环境，让员工可以自由探索如翻译工具、图像生成、合规审查等AI能力。

从高层做起的AI认知塑造。我们特别强调从高管层级开始普及AI教育。领导者不仅要了解技术，更要能将AI纳入到战略思考中。

组织激励。我们定期举办Digital Day与AI Day，结合教育培训与案例分享，让员工接触到来自不同企业的成功AI实践，激发他们的好奇心和创新意愿，从而主动思考如何将AI用于自己工作中。

黑客马拉松等创新大赛。我们已举办多场围绕“数字化”的黑客马拉松活动，并计划在未来2-3年内将重点转向AI相关主题。

基础能力建设，支撑长期成长。AI文化的打造需要强大的底层支持，包括治理、信息安全、风险控制、架构设计等基础能力的完善。这些“隐形基建”是确保AI长期可用、可信、可控的根基。

业务价值导向的AI核心能力转化。我们希望让AI真正成为推动业务增长的“发动机”。这包括通过AI提升客户体验、优化运营效率、强化供应链灵活性等，全面赋能企业核心能力建设。

(埃森哲中国)

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