2022-10-19-IBM-如何运用AI创造业务价值_56页_1mb

AI业务价值洞察：IBM研究院研究分析

市场现状与挑战

1. 全球AI技术采用态势：企业AI技术采用率持续增长，但从调研数据看，只有25%的企业已实现从试点到运营的转型。新冠疫情加速了企业的AI技术落地。

2. 主要障碍：技术可用性再次成为AI实施的头号障碍（2016-2020），其次是数据治理问题和技术型人才短缺。

3. 技术采纳困境：许多企业仍将AI仅用于解决孤立的业务挑战，尚未充分运用AI进行组织层面的重大转型。

核心洞察与企业价值

常见误解（神话）解析

1. AI=万能钥匙：深度学习并非解决所有问题的最佳方案，实践中需要根据不同业务问题选择合适的机器学习技术

2. AI=降低成本首选：AI能够创造的成本价值只是其业务潜力的一部分，其更重要的价值体现在营收增长、商业模式创新等方面

3. AI=速成功法：AI实施常因技术可用性和数据整合等问题而面临挑战，不存在简单的"捷径"

4. AI=虚假价值：部分企业过度神化AI的适用范围和效果，实际上AI的价值需要谨慎评估并结合战略目标实现

引例验证与价值实现

1. 效率与转型案例：

• BESTSELLER（时装零售商）通过视觉AI工具实现产品分类效率提升15%，运营成本下降48%
• Glassdoor应用AI助手提升招聘效率，优秀候选人推荐率提高13%
• 毕马威使用AI改进文档审查流程，审计效率提升300%

2. 创新驱动案例：

• ISOE钻石零售商NavTech部署AI平台，实现珠宝产品自动分类
• 英伟达构建自动驾驶计算平台，赋能汽车行业创新
• 迪拜交通局应用AI技术提前7天预测公交站故障

3. 商业价值实证：

• 来自12个行业的成功案例表明，AI能够描述中的价值通常落实在销售效率提升、客户体验改善等多个方面
• 大多数企业通过AI实现的投资回报率稳定在20%以上

实施建议与未来展望

成功实施的关键要素

1. 技术应用定位：企业应根据战略目标选择合适的AI技术组合，聚焦于可持续竞争优势的建立而非零散项目投资

2. 数据文化构建：组织需要建立数据驱动的文化，注重数据质量和治理机制

3. 人才培养：培养既懂业务又具备技术能力的跨职能团队

4. 云端能力迁移：利用云平台的弹性和算力优势降低AI应用门槛

持续挑战与应对

• 技术融合：AI+传统产业需要解决技术可用性与可解释性平衡的问题
• 基础模型运用：预训练基础模型在提升AI项目启动效率方面有重要作用
• 复合技术选择：需综合考虑迁移学习、传统SVM、随机森林等技术适用场景

IBM研究院建议，企业应结合自身战略、数据资源和技术能力进行AI全面发展，重视业务驱动而非技术迷恋，关注可持续竞争优势而非短期效应。