AI+大家談 |  高露潔-棕欖CXO談「業務優先」 AI 落地三步法

Diana Schildhouse

高露潔-棕欖（Colgate-Palmolive）首席數據、分析與洞察官

成功躋身 2025 DataIQ 100 北美榜，成為數據分析與 AI 領導力領域極具代表性的人物。無論是在其所在組織內部，還是在更廣泛的數據社群中，她都發出了屬於自己的鮮明聲音。

過去幾年，她穩居榜單前十，並在 2023 年登頂榜首。Diana Schildhouse身上有一種罕見的特質：既具備敏鋭的商業頭腦，又擁有紮實的技術素養，能夠在紛繁複雜的信息中直擊要害。

高露潔棕欖：

以AI重構消費企業創新全鏈路

作為擁有兩百多年曆史的全球消費產品巨頭，高露潔棕欖長期以數據和消費者洞察為核心導向，數十年間持續沉澱市場研究資產，早在生成式AI普及之前，就已將傳統機器學習技術深度應用於產品定價、促銷策略、品類規劃、營銷效果評估等核心業務環節。

近年來，為進一步釋放員工生產力、強化核心業務競爭力，企業沒有盲目鋪開全場景AI佈局，而是錨定產品創新、營銷內容生產等具備明確可量化商業價值的核心賽道，推動生成式AI與業務流程的深度融合，走出了一條傳統消費企業的AI落地新路徑。

脱離業務的 AI 項目，都是耍流氓

在高露潔-棕欖，Diana 並沒有將數據和 AI 視為一項並行的附加舉措，而是將其打造為一項核心業務職能，直接影響了產品在全球範圍內的研發、營銷以及消費者體驗方式。

Diana樂於分享第一手洞見，揭示 AI 驅動轉型背后真正需要付出的努力。Diana負責領導高露潔-棕欖的全球分析與洞察職能。團隊的目標簡單而雄心勃勃：將數據、分析和 AI 深度嵌入到企業思考、運營和增長的每一個環節。要超越孤立的應用場景，構建一種能夠推動創新的文化與能力——不僅體現在產品的設計、營銷和銷售方式上，也體現在其與全球消費者建立連接的方式上。

Diana的方法論源於橫跨戰略、財務和消費者洞察領域的 25 年職業生涯，始終立足於與營銷及商業團隊的緊密協作。從在美泰（Mattel）領導分析工作——在那里Diana組建了公司首個數據科學團隊並建立了企業級規劃能力，到在西菲爾德（Westfield）和迪士尼（Disney）制定戰略，Diana親眼見證了只有當轉型與業務優先級緊密掛鉤時，變革才能真正落地生根。

以上經歷進一步強化了Diana對「業務優先」數據理念的信念：即讓技術能力與真正重要的業務成果——增長、效率和客户影響——保持一致。

關鍵在於整合。數據必須成為企業日常運轉節奏的一部分，不是附加項，而是催化劑。這始於提出正確的問題，與最終使用解決方案的團隊共同創造，並交付直觀、相關且可執行的工具。成功與否不在於公司構建了什麼，而在於它帶來了怎樣的業務影響，以及贏得了怎樣的內部支持。

通過追蹤組織最關心的成果——收入、利潤、投資回報率（ROI）——來讓這種影響變得可見，並通過慶祝勝利來積累勢頭與信任。

正是這種「清晰定位—高效交付—深度參與」的循環，加速了數據應用的普及，讓數據在企業的各個層級真正「活」了起來。

以AI為核心驅動力，

重塑產品創新全流程

高露潔棕欖沒有將生成式AI僅僅定位為效率提升工具，而是將其視為支撐企業長期增長的核心戰略抓手，與自身以創新為核心的增長戰略深度綁定。

團隊將專門挖掘消費者未滿足需求的AI系統，與負責產品概念生成的專屬AI模型打通，在業務人員的全程引導下，僅需數分鍾就能完成全新產品概念的完整輸出，包括對應的產品文案、視覺參考方案，比如新型牙膏風味的完整創意方案，不僅大幅超越了傳統人工梳理研究資料的產出效率，更極大拓展了產品創意的覆蓋廣度。

為解決傳統產品概念驗證環節樣本少、周期長、成本高的痛點，高露潔棕欖自主打造了「數字消費者孿生」工具，能夠全天候模擬真實消費者對新產品概念的反饋，支持同時並行測試數十個創意方案，打破了過去創新團隊在測試前不得不將大量創意篩選壓縮到少數幾個的限制。儘管企業仍將真實消費者的反饋作為產品最終落地的核心判定標準，但這套工具已經大幅壓縮了產品早期迭代的周期，在應用初期的對比測試中，AI生成的產品概念在多項評估指標上的表現已經達到甚至超過純人工開發的方案。

安全推進AI民主化，

讓技術賦能全體員工

爲了讓AI能力覆蓋到更多業務崗位，高露潔棕欖搭建了內部專屬AI樞紐，將大語言模型、圖像生成等AI能力全部部署在企業內網環境中，所有調用數據全程留存在企業安全體系內，徹底規避了核心業務數據外泄的風險。

所有員工在獲得AI樞紐訪問權限前，必須完成專項培訓，內容涵蓋「人類主導AI應用」的核心原則、企業負責任AI使用規範，以及實用提示詞設計、合規用例篩選的實操技巧。此前企業已經落地的數據分析能力普及項目，已經在員工中建立了濃厚的技術學習氛圍，AI相關的培訓推廣得到了全員的積極響應。

AI樞紐還內置了自動反饋與價值追蹤機制，持續收集用户使用感受，量化AI在各業務環節的價值貢獻，目前已有數千名員工反饋，AI工具顯著提升了自身的工作產出質量與創意豐富度。

不同於多數企業將生成式AI侷限在個人效率提升、實驗性探索的淺層次應用，高露潔棕欖的實踐直接將AI嵌入從消費者洞察挖掘、產品概念生成到市場反饋驗證的完整創新鏈路，通過傳統機器學習與生成式AI的能力互補，實現了核心業務流程的全維度優化。這套「技術提效、人類主導、安全可控」的落地模式，為廣大消費企業提供了可直接複用的AI商業化落地參考，也為全行業的數字化轉型升級探索出了兼顧創新速度與風險平衡的可持續路徑。

★ 寫在最后 ★

展望未來，Diana認為最有效的數據領導者，是那些能夠將複雜性轉化為清晰度的人。隨着 AI 規模的擴大和期望值的提升，「我們的角色是去神祕化、去翻譯，並以能夠跨越職能部門共鳴的方式倡導價值，而不僅僅侷限於數據團隊內部。」

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