人工智能正在重新定义企业、行业和经济。人工智能的优势在于它所解释的数据，以及能够切合业务需求进行数据分析的人员。
破解低代码工具落地难题，三大关键战略，助力智能体 AI 从前沿创新，转化为创造可量化财务成果的强大引擎。
阅读报告，了解如何将分散的 AI 实验转化为企业范围内的竞争优势的三大支柱，以及客户可以采取的具体行动，让基础设施成为推动 AI 愿景落地的强大引擎。
广泛应用生成式 AI 的组织，将 90% ROI 归功于数字化转型成效。打造盈利更强、效率更高的 AI 驱动型企业，离不开整体 IT 资产的协同赋能，而非仅仅依赖 AI 技术。
86% 零售与消费品行业高管认可 AI 已构筑了可量化的竞争优势。阅读报告了解 AI 如何重塑竞争格局，打造品牌新优势。
IBM IBV 与 Oracle 联合发布，揭示了行业领先企业如何围绕智能体 AI 重塑运营模式，从而实现能力突破。
助力客户革新人力资源运营，使其更高效、更敏捷，并全面优化员工体验。
本数据故事展示了如何帮助客户借助智能体 AI 重新定义客户服务与销售策略。
获取在 AI 驱动的银行转型时代，引导客户发展的关键洞察与实用策略。
报告揭示了组织在何时需要首席 AI 官（CAIO），CAIO 成功所需的关键要素，以及如何实现更高的 AI 投资回报率。
基于 AI 智能体的工作流程即将快速扩展，各类组织正将 AI 投资重点重新聚焦于核心业务功能。帮助客户成为“AI 优先”组织，在收入、利润与创新表现上实现突破性提升。
本数据故事聚焦于智能体 AI、模块化供应链、技术所有权和战略规划等关键议题，这些变革力量不仅增强了可预测性，也通过以人为本的安全机制提升了运营保障。
营销与销售转型从未停歇，唯有在运营架构上实现质的飞跃，方能持续领跑。
研究深入剖析了 AI 驱动的财务自动化趋势，并详述 CFO 如何通过自主化工作流程与现金流优化战略，实现更高效的财务管理。
智能体 AI 正在重塑采购工作流程——助力领导者提升 20% 的生产力、实现 11% 的盈利增长，并加强与供应商的合作关系。
本报告汇集了来自 AWS 与 IBM 首席信息安全官（CISO）的专业洞察，提供切实可行的洞察与方法论框架，助力企业评估当前安全风险，并制定更具弹性的未来发展路径。
研究揭示了领先的财务组织如何运用 AI 重塑运营流程，并指出这些实践在价值创造中的关键着力点，以及企业如何借助 AI 优化财务运营，提升效率与洞察力，加速业务增长。
本数据故事展示了先进的 AI 部署如何减少停机时间、加快问题解决速度、提升客户满意度并带来更佳回报，从而助您提供切实有效的解决方案，为客户创造真正的价值。
AI 销售生产力数据案例，汇集了前沿洞察，助您自信地为客户提供建议，深入了解 AI 如何重塑销售流程—从自动化决策到加速销售周期。
将 AI 融入 ERP 系统的企业正在从激烈的竞争中脱颖而出。通过系统性和前瞻性的部署，企业的投资回报率提升了 27%，营业利润率提高了 9%。
AI 智能体具备前瞻性洞察、体验定制与创新引擎的能力。从机械化执行到灵活协同，AI 智能体正重塑流程管理。
从打造差异化客户体验，到实现预测性维护与车载数字服务，领先制造商正积极拥抱 AI，重塑价值链，提升盈利能力。
IBM IBV，Oracle 和 Accelalpha 合作出品，阐明由云基础设施支持的 AI 助手和代理如何帮助客户优化流程、加快决策速度并推动业务增长。
探索十大行业如何重新定义 AI 的应用，并助力客户释放这项技术的全部商业潜力。
现在正是探索生成式 AI 和自动化可为组织释放哪些潜力的绝佳时机。
生成式 AI、可持续发展和劳动力技能提升等举措是组织建立战略优势时的首要考虑因素。对于企业级开发和部署，混合云是首选的转型引擎。
企业高管们正在竭力应对 AI 对企业的影响。AI 的快速发展有望颠覆传统业务模式，并改变员工的日常工作方式。
作为网络安全领域中的一项宝贵资源，时间的重要性已远超以往。在当前预算紧张、人才难寻的时代，我们如何阻止网络攻击者的全天候威胁？
可持续发展的组织可以降低成本、提升品牌价值并吸引投资。如今，组织比以往更加需要利用数据来识别可持续发展机会，并评估这些目标的进展情况。
企业需要建立规则来跟踪和实现其目标。随着业务状况不断变化，我们可以动态更改业务规则而无需 IT 手动干预，这一点至关重要。
成熟的能力让 AI 项目脱颖而出，实现尽可能高的投资回报率。拥有六项成熟能力的领先企业表示 AI 项目的平均投资回报率为13%。
我们在调研中询问了企业高管在未来两到三年内的优先要务。高管们注重利用数据主导的洞察、智能自动化和创新来提升竞争优势。
除了应对日常挑战、反应过度危机和意外难题之外，富有前瞻性思维的高管还会利用数据驱动的创新来持续改善绩效。
开始自动化旅程后，下一项最重要的举措就是决定哪些业务流程需要自动化。 AI 驱动的智能工作流和 IT 自动化可以确定对业务绩效贡献最大的流程。
本报告揭穿了 AI 领域的五个神话，通过数据和真实案例揭示了当前企业运用 AI 的真实现状，让企业领导者及其团队能够学习和借鉴其他优秀企业的实践经验。
通过减轻日常任务负担，人工智能和自动化帮助网络安全团队将其稀缺专业知识应用于最迫切需要的环节。
组织可以通过战略方法来解决人工智能伦理道德问题，从而使自己区别于其他组织。超过一半的组织已采取措施将人工智能伦理道德纳入其现有的商业道德方法中，其中许多组织正在创建针对人工智能的伦理道德机制。
成功的 AI 部署源于明确的业务挑战，并产生切实的业务结果。实施那些与业务目标紧密一致的 AI 项目，而搁置或延迟不符合业务目标的 AI 项目，组织便可从 AI 中获取更多价值。
AI 需要可靠的数据才能实现期望的业务成果。恰当的数据集成方法、治理和工具会带来迥然不同的结果。
虚拟客服技术几乎对每一项指标都有积极影响，包括客户满意度、员工满意度以及企业收益。96% 的受访企业已经超越、达到或有望达到预期的投资回报率。
超过 85% 的先进采用者借助人工智能降低了运营成本。人工智能为先进采用者贡献了 10%-12% 的收入增长。
智能化工作流程是智慧供应链的核心 。供应链通过开展“以客户为中心”的深刻转型，并实现个性化的客户体验，建立差异化竞争优势。
借助 AI、个性化工具和动态广告，帮助营销人员准确、反复、实时地打造个性化体验，与客户建立基于信任的真实关系。
由于疫情冲击造成业务中断，AI 的采用呈持续加速之势。企业必须全面采用 AI 以解决不断增加的问题 ，将 AI 深度整合至不断发展的业务运营模式和工作流程之中。
随着自动化、AI 及其他技术日益普及，人机互动的方式也随之改变。近 80%的企业表示，将在三年内由智能机器做出复杂决策或任务关键型决策。
董事会成员认为自己还没有为应对 AI 道德问题做好准备。要想解决道德问题，必须建立合作关系和联盟，大家携手加以解决。
本书以人工智能为背景，全面细致地介绍了认知计算的概念，进而结合九个行业的实践成果，深入探究了认知计算的实际应用，对各行业的思想者、经营者和技术领导者都非常有启发性。
最繁荣的数字公司积极利用 AI，率先尝试用数字技术探索前沿领域，成为数字赢家。
90%的采购主管积极打造新型业务模式，从而提高运营效率、推动创新，并最终实现收入增长。
人工智能是一系列技术和构成要素。人工智能计划应与要实现的具体业务价值紧密联系在一起，帮助企业实现目标。
越来越多的企业积极采用人工智能改善客户体验 。人工智能在客户互动方面为企业带来广泛的变革。
人工智能为客户体验战略、设计和开发提供了一种全新方法。50% 的受访企业已经开始采取行动部署人工智能。
随着越来越多的企业开始采用与人工智能相关的技术，人工智能逐步远离炒作，开始实际发挥作用。
中国的人工智能 (AI) 和认知计算技术发展迅猛，很快将成为这一领域的全球领导者。我们对中国地区来自 18个行业的 485名高管进行了访谈，汲取总结了他们的独到见解，描绘了实用发展蓝图，推动实现人工智能引领的认知未来。
人工智能和认知计算可以带来哪些助益？行业领先者正积极重塑企业，不停寻找新的机遇。
随着人工智能的发展，自动化技术迈上了新台阶。智能自动化借助技术进步，改变了企业的运营模式。
智能自动化通过使用机器理解周围环境、与人类及其他机器互动、学习获得的经验，支持未来决策。
购物者不再满足于“千篇一律”的体验。AI 为消费者提供所需的场景信息来更快地做出更明智的决策，从而简化购物流程。
AI 在财务领域有巨大的潜力尚待发掘。组织在财务计划与分析、记录到报告、订单到现金、采购到付款领域均可运行或优化 AI，从而推动改善运营效益。
为了应对不断变化的消费者行为，确保门店与时俱进，许多零售商正在对自己的实体店加速实施数字化转型。谈到混合购物体验，所有年龄段的消费者都希望通过与实体店员工和数字店员的互动，获得个性化、无摩擦的服务。
认知商业智能可以为金融企业化解海量数据分析挑战，创造新一代的分析体验：交互更简单、使用更灵活、分析更流畅、推荐更懂你。
将近 60% 的受访者证明，AI 对于企业的成功至关重要。 AI 可以帮助他们降低运营成本，实现有机增长。
将近 60% 的受访者证明，人工智能 (AI) 对于企业的成功至关重要。AI 可以帮助石油和天然气行业实现最重要的业务目标。
CSP 后台可将业务与洞察和智能工作流程融合起来，改善几乎所有用户的体验和效率，包括客户、员工与合作伙伴。
随着客户期望值不断变化，以及保险业从销售产品模式转变为购买产品模式，保险公司将不得不为客户提供远胜从前的体验。使用 AI 工具，能够显著提高客户满意度和忠诚度，同时节省成本。
汽车制造业应借助 AI 和数字技术为工人赋能，而不是取代他们。合理利用 AI 可以带来更出色的体验，帮助工人在工厂环境中更快乐、更高效、更安全地工作。
企业利用数据驱动，技管结合，不断提升及时预警电信诈骗行为的能力。防患于未然，将变化多端的欺诈套路扼杀在摇篮之中。
将自动化、AI、IoT、边缘计算、云、5G、增材制造和数字孪生等多种强大技术融入工业 4.0 运营，打造智慧工厂。
电子产品企业必须获得更多数据、洞察，更加接近互动和内容流，才能拥有良好的客户关系。开发利用业务平台、技术堆栈和快速创新的能量，是电子行业企业应该关注的重点所在。
我们的研究揭示了将分析和自动化技术融入并购流程的十项原则。这些原则有助于发现并缓解潜在风险，确保任何一项交易的企业资产组合增值。
“基于价值的健康服务”在利益相关方之间共享信息和技术解决方案，为个人一生的健康保驾护航。
客户更换保险产品和运营商的成本不断降低，客户忠诚度也随之下降。保险公司如何应对这一挑战？
越来越多的石油化工企业希望采用 AI 相关技术来增加收入和提高客户满意度。
消费品和零售供应链尚未实现端到端的能力。 借助智能自动化，供应链可以实现更为“整 体化”的运营。
保险公司借助人工智能创新技术方案，服务客户，抢占不断变化的保险市场。
未来三年，零售和消费品企业采用人工智能驱动的智能自动化的比例预计将超过 80%。
机器人技术与认知流程自动化结合使用，有助于减少电信企业处理流程中的过高成本。
工业品企业开始利用人工智能技术来解决运营和市场问题，以实现工业 4.0 的愿景。
在组织架构中设置 CDO 职位，有助于提高企业的数字化成熟度，有助于提升企业的财务绩效。
管理多个云环境中的应用和数据的战略和架构， 对于当今在多云环境中运营的企业而言至关重要。
首席数据官正在迅速成为全球企业最高管理层中的重要成员。反映了它在企业中的影响力，也是转型的必然要求。
在数字化变革的推动下，组织需要综合运用业务专业知识、神经系统科学和技术进步，实现创新，适应变化。
认知能力将分析提升到了全新的水平，从根本上改变了系统的构建方式及与人类的互动方式。为迎接认知时代的到来，企业必须树立正确的数据理念，建立强大的数据生态系统，培养新技能并提高现有技能。
随着企业通过分析而获得业务洞察，从而克服挑战并寻求新的机遇，其强大能力已经渗透到各行各业。领导者有效的分析和创新，为希望加入这个创新型分析精英俱乐部的其他企业提供了至关重要的经验。
分析而来的洞察力可以帮助企业更快做出更加明智的业务决策。分析的价值不再仅仅体现于获取的数据量与数据多样性 — 真实性(可信性)和速度(采取行动的速度)已然成为至关重要的价值驱动力。
在 1,226 名接受调查的受访者中，95%的受访者表示：大数据和分析能力现在是企业与竞争对手持平或超越竞争对手不可或缺的要素。
