埃森哲大中華區董事總經理陳澤奇發佈《數據驅動，明智轉型：加速人工智能規模化應用》

9月1日，2022中國智能產業論壇在北京首鋼園舉行，本次論壇為2022中國國際服務貿易交易會的組成活動之一，主題為「數智時代 智創未來」。埃森哲大中華區董事總經理，應用智能業務主管兼首席數據科學家陳澤奇出席併發布報告《數據驅動，明智轉型：加速人工智能規模化應用》。

以下為發言實錄：

大家好。今天我想跟大家分享我們最近發佈的一個報告，是關於數字化以及AI推廣的報告，關於在規模化里預見的挑戰以及我們的定義。

在AI應用來説，能夠讓我們以更少的人做更多的事，比如我們替一個企業，是一個跨國企業，在中國做得非常大，做的財務智能落地，以前他們有一個財務流程需要走5個小時，要人工去處理5個小時，做了自動化之后通過機器人自動化通過AI掃描自動解決，機器和人聯合在一起把一個5個小時的手工工作變成35分鍾。在AI落地到我們的流程里面的時候，我們實際上可以以更少的人來做更多的事情。

在這個報告里面我們開始估算AI對中國經濟發展的貢獻，我們和Frontier economic估算，2035年AI可以拉昇1.5個百分點，平均可以讓企業的盈利能力提升38%，每個企業都不同的提升緯度。

我們這十年做過好幾輪的研究報告，我們從一個企業有數據應用數據AI的應用企業跟沒有這些應用的企業做了他們在收入提升以及在股東回報率做了一個分析。非常明確，有AI能力的企業會比沒有AI能力的企業更高，最近的報告也可以看到，無論是它的市值、股東價值都會明顯比別人高。這些股市的價值或者我們的收入能提高主要來源於AI能讓企業在他們的運營里面提升效率，以前我們常常看到應用是在前端，客户管理、獲客、互聯網應用，但是現在越來越多的應用是到后臺去，供應鏈、運維、運營甚至人才管理。我們最近給一個很大的中國企業，但是它在全球市場份額是TOP，因為他們在全球的市場份額是TOP，他們需要很好地預測到市場需求，並且可以去準備好它的供應，我們就替他們做了產銷跟供應需求模型，因為他們的生產量可以直接影響整個行業的供應以及整個行業這個品類的定價。可以看到，通過智能化AI的應用企業就可以更清楚地看到前面的方向，並且能夠把后臺的生產做得更到位，更加能夠讓他們把這個價格和市場份額做回來。

第三個好處規模化，我們的分析，已經規模化的企業他們AI投入的回報率比試點階段高近3倍，很多時候萬事起頭難，當要第把第一個試點做起來，往往投資比較大，回報比較少，但是當規模化以后就能帶來更多的成功。這個回報對我們來説是非常重要，等下會跟大家分享規模化面臨的挑戰，就會發現這個回報率是很關鍵的考慮因素。

推廣AI有很多不同的路徑，有一些是從生產做起，有一些是從營銷做起，不敢從哪條路徑開始，它的起跑線都是數據，沒有數據沒辦法做。企業收集很多的數據，特別是現在是大數據時代，數據多到很多時候都不知道有什麼數據，很多企業甚至連數據有什麼都不是很清楚。我們的研究也發現僅有32%企業能明確看到數據給他們創造的價值，也就是説今天還有很多企業的數據還有一大堆的價值還沒有完全實現出來。為什麼價值還沒有實現出來，我們去年和麻省理工做了一個報告很驚喜地發現，數字化推廣或者AI推廣最大的問題不是説沒有數據或者沒有系統或者沒有算法，最大的問題是缺乏人才，缺乏推廣的動力，企業文化跟數字化的做法的衝擊以及需要更多可持續的投資。如果我們要去做一個小的試點，你投資一個項目就可以了，但是真正要想做我們剛纔講的那些好處，重要能讓AI拉動我們的經濟效益的時候需要規模化AI，就要解決這三個問題。按照我們服務這麼多客户的經驗，特別是幫企業做數字化轉型AI推廣，我們總結三個很重要的動作或者舉措。

第一我們推廣里面必須有一個價值導向的戰略為遠景，價值導向很重要，一些企業在做項目的時候是以科技或者科研的心態去做，做了之后什麼價值也沒有完全體現出來，就會對下一個項目推廣帶來很大的挑戰。所以遠景必須是價值導向的，而這個遠景必須是公司最高層CEO董事長去支持的一把手工程，因為剛纔我們看到第二大挑戰是企業的文化，你在推廣的主力，如果沒有最高層的支持這個推廣沒有辦法持續，而且這個推廣不是半年或者一個小時就可以解決的，而是一年兩年三年可持續地推廣。

第二個重要的事情，我們需要有數據驅動的智能技術，當然每一個人都有技術，但是你的技術能否複用，你的技術能否有效讓你很快地把數據運用起來，這個很重要。等下分享一個案例，他們是亞洲的保險公司，它可以建設一套，但是可以複用到不同的國家。

第三個也是剛纔嘉賓和領導們分析過的，就是人。對我們來説這是一個變革的管理，剛纔説第一大數據是人才。科學的人才，幾年前在哈佛論壇上就説到本世紀最熱門的行業是數據科學，這種人的工資非常貴，另外他們很有想法，他們喜歡的工作環境和我們傳統的不一樣，就變成這個缺口非常大。有這個人才本身還不夠，這個不只是數據科學和數據運用的問題，而是企業運用到工作流程中去，是一個變革是一個文化的問題。

接下來分享三個案例，圍繞這三個點跟大家説一下。

案例1：這個是亞洲的跨國保險公司，大家知道保險業是上百年的企業，有很多的保險公司都是幾十年幾百年的老店，這家保險公司進入這個市場部到十年，他們進這個市場的時候不能用老的一套，必須有代理人去賣保險，必須差異，他們的差異戰略從最高層戰略定下來就是讓保險更容易和消費者做生意，而不是讓消費者或者客户按照保險的流程來走，而是讓保險公司的流程按照客户來走。他們通過數字化，通過AI（實現）。實際上我們在做這個項目的時候，他們已經在新加坡有一個AI公司，服務全亞洲不同的國家，已經部署好幾十個模型到不同的國家，但是他們的CEO覺得不夠，請我們去做戰略規劃，希望在一兩年之內部署200個AI模型。分析來看，從整個集團的CEO一直往下COO一直到他們每一個國家的CEO都是一條線，同一個理念要推廣這個。

案例2：全球客户瑪氏。我們是用數字化的技術幫他們建生產線，他們的生產線之前有一個很大的問題，他們每一包糖都有重量，50g、100g，如果放的糖太少會被消費者投訴，爲了不要少就多放，問題是累計起來就是好幾百萬好幾千萬的成本，他們要解決的問題就是能否通過智能化數字孿生的算法來解決成本問題，所以我們建了這個系統，傳感器將數據實時上雲，實時監控，實時讓我們調整整個生產線。這個是數據驅動智能化平臺的案例，這個非常成功，包括在中國也有落地。

案例3：企業文化和人才的栽培。我們以我們公司作為例子，因為我們CEO有一個非常好的理念，我們是諮詢公司，我們自己必須成為我們自己服務的最佳案例，我們給企業做諮詢的時候，我們的能力必須能體現出我們自己也是OK的。所以我們這家公司有未來人才平臺，這個未來人才平臺能讓我們全球70余萬的顧問專業人士能在上面尋找到我們應該上的人工智能、機器學習的算法課程，首先不是人都需要成為數據科學家，但是每一個顧問需要知道數字化轉型是怎麼回事，因此每一個員工在上面根據他們的職業發展規劃推薦適當的課程，讓他們在上面學習。這就是我們在數字化的轉型，我們的數字化轉型旅程大概10年就開始，我們能用自己的服務讓我們轉型。

今天的分享就到這里，我們現在正在做一個新的研究，關於AI成熟度的研究，我們的這個報告會在今年11月發佈，到時再跟大家分享，謝謝大家。