AI領先者的三大增長內核

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（來源：埃森哲中國）

在當前全球供應鏈承壓、外部不確定性增加的背景下，中國企業的經營韌性正面臨現實考驗。成本上升、競爭加劇、利潤收窄，已成為許多行業不得不面對的新常態。

傳統手段漸顯乏力，增長的新動力究竟在哪里？一項覆蓋全球2000名企業決策者的研究揭示了一個清晰的分水嶺：只有約8%的「領先者」企業，通過將AI深度融入核心戰略，實現了顯著優於同行的增長與回報。

埃森哲的全球調研進一步證實了這一趨勢：這些年收入超百億美元的領先企業，憑藉對AI的系統化應用，跑出了比仍處於試點階段的同行高出7%的營收增速。它們增長的祕訣，並非只是採用了某項技術，而是掌握了在變化中持續創造價值的動態能力，即三個層層遞進、有機統一的核心能力——感知、動員、重構。正是這種系統化、規模化的能力，正幫助他們構建起對手難以模仿的長期優勢。

感知力：部署AI驅動的「預測雷達」

多數企業已具備基本的數據收集能力。但領先者懂得更進一步：用AI將數據變成能預見未來的市場洞察力。

例如在動態定價與促銷上，傳統企業往往需要數周才能評估影響並調整定價策略，而AI驅動的動態定價模型則可以在幾小時內完成。該模型能實時分析成本變動、競爭態勢與不同客户羣體的價格敏感度，迅速優化全球定價策略。這就像為業務裝上了一臺高精度雷達，不僅看清當下，更能提前感知市場的每一次波動。

在這一模式的助力下，國際時尚和生活方式在線零售平臺希音（Shein）和拼多多旗下的電商平臺Temu得以實時追蹤社交媒體潮流，並採用與AI深度集成和協同的精益生產模式，持續優化業務流程。他們每天上新的商品數量高達近10000款，遠超同行。

在防止客户流失方面，AI同樣大有可為。通過分析客户行為、購買歷史和價格敏感度，AI能夠輕松預測哪些消費者可能因為漲價而選擇其他品牌。更進一步，AI還可以充當品牌的「門面」，為客户提供定向優惠和個性化溝通，進一步增強客户黏性與關聯度。

動員力：構建韌性數字核心

感知力是企業規模化應用AI的基礎，但真正行動起來，只有感知力遠遠不夠。實際情況是，許多企業受困於「數據孤島」，銷售、生產、研發數據割裂，各説各話，導致決策緩慢、前后端脱節。而領先者早已意識到：未來企業的效率，不在於分工，而在於協同。

領先者們的解法是：戰略性打造一個韌性數字核心。這不僅是技術平臺，更是將數據、AI、人才與業務流程深度整合成一個一體化中樞，讓信息自由流動，讓決策實時發生。

構建這樣的核心，本質是一次企業組織能力與治理模式的進化。它需要管理層親自推動，打破部門牆，培養跨職能的敏捷團隊與數據共享文化。只有當技術、流程與人融為一體，AI才能真正成為業務增長的催化劑。

通過打破數據孤島、實現應用與AI無縫交互的現代化改造，並採用負責任的治理模式，《財富》世界500強企業桑普拉能源（Sempra Energy）將AI驅動分析、生成洞察的時間大幅縮短（有時甚至高達90%），進而幫助企業更加高效地制定規劃，實現生產力與運營效率的提升，對市場波動做出更好準備。

在數字核心的基礎之上，企業還可以構建語義層和知識圖譜，幫助AI模型更加快速地驅動決策。

寶馬北美公司利用其EKHO平臺來回答跨部門的業務問題，將員工的生產力提升了30%至40%。例如，在EKHO的幫助下，銷售顧問在幾分鍾內便可完成數百萬種配置組合的車輛選配（過去需要數小時），成交率也得到了顯著提升。

重構力：以智能體AI重塑商業模式

在完成了感知力與動員力的打造后，企業便能邁出更具顛覆性的一步：用具有自主決策與協同能力的智能體對業務流程乃至商業模式進行根本性重構。這不再是「用AI把事情做得更好」，而是「用AI重新定義事情該怎麼做」，從而創造新的工作方式。

智能體通過模塊化設計和互操作性，獲得了高度的靈活性，能夠基於實時信息自主決策，並在目標變化時快速轉向。

在保險行業的傳統模式下，處理海量保單一直都是費時費力的工作。有限的人力不僅會導致保單的堆積，造成客户滿意度的下滑，也造成了保險企業的業務增長瓶頸。爲了解決這一問題，昆士蘭保險集團（QBE）與埃森哲合作，共同開發了一款生成式AI解決方案，依靠模塊化、並行的流程，實現了投保申請的100%處理。數據顯示，從報價到承保的業務轉化率和保費收入都得到了提升。

在這一改變的幕后，QBE還舉行了一系列董事會、高管層和全員學習會議，實施組織變革，推動覈保、理賠等核心業務流程的重塑。

要打造重構力、實現敏捷性，企業還需要在組織和個人層面雙管齊下。例如，我們的許多客户正在組建聚焦於智能體技術的卓越中心（Center of Excellence, CoE），構建核心AI能力，賦能組織，驅動協同。而在個人層面，利用AI工具，員工的工作效率也將得到大幅提升。

從跟跑到領跑，關鍵做對哪幾件事?

領先者的經驗看似簡單，但要複製成功卻並不容易。中國企業必須找到一條與自身產業特性、資源和發展階段相適應的特色化路徑。

01

超越「項目制」思維，樹立「能力建設」思維

AI不應是散點式的技術採購或實驗項目，而應被視為構建企業核心動態能力的長期投資。企業需要制定清晰的AI戰略路線圖，明確各階段要構建的具體能力（感知、動員或重構），並與業務戰略緊密對齊。

02

高度重視數據治理與人才生態的培育

高質量、打通的數據是AI的「燃料」，懂業務又懂AI的複合型人才則是「駕駛員」。企業需系統解決數據質量、標準與安全問題，並通過內部培養、外部引進以及與高校、研究機構共建生態，儲備人才。

03

思考如何將中國市場特點與AI技術深度融合

中國擁有全球最複雜的製造體系、最活躍的消費市場和最廣泛的數字化基礎。這為AI提供了無與倫比的「訓練場」和「試驗田」。中國企業可以探索基於垂直行業的工業AI解決方案、利用消費大數據驅動的超個性化服務，或構建連接上下游的智能供應鏈平臺，形成獨特優勢。

面對曠日持久的波動與顛覆，戰術性的修補已無法應對系統性的挑戰，技術本身的簡單採購也難以彌補核心戰略、組織變革與執行速度的缺失。對於中國企業而言，以AI驅動全面重塑，已是「如何做得更快、更準」的必答題。那些能率先將AI轉化為內在動態能力的企業，將不僅能生存下來，更將有能力定義下一階段的行業規則與競爭格局。未來的領跑者，將是那些與AI共同進化的組織。

本文作者

肯尼斯·R·穆尼 (Kenneth R. Munie)：埃森哲全球副總裁、全球產品戰略負責人

李俊成 (Joon-Seong Lee) ：埃森哲全球副總裁、先進人工智能中心

普拉桑特·P·舒克拉 (Prashant P. Shukla)：埃森哲技術研究高級總監、麻省理工學院數字經濟倡議項目聯合主管

原文刊載於Ivey Business Journal，譯文經編輯與翻譯，略有修改。

(埃森哲中國)

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