什么是企业 AI (企业人工智能)？

最初，商业 AI 侧重于试点项目或简单自动化。如今，随着此技术的成熟和应用的增长，各大组织正使用 AI 来：

• 分析结构化与非结构化数据集
• 改善客户体验
• 简化工作流程
• 加强网络安全
• 支持内容创作
• 实现应用程序现代化
• 改进预测
• 协助实时决策。

使用商业 AI 的目标是帮助公司更快采取措施、减少手动工作并发现可操作的洞察分析。

同时，成功应用 AI 需要的不仅仅是采用独立的应用程序或聊天机器人。企业需要合适的数据基础、有效的治理模型和员工技能培养计划。它们还需使 AI 功能和投资与特定业务需求和预期回报保持一致。

根据 IBM 商业价值研究院 (IBV) 的研究，79% 的高管表示 AI 提升了生产力，并将在 2030 年前显著提升其营收，但只有 24% 的高管能清晰看到这些营收的来源。此差距凸显出当今商业人工智能面临的决定性挑战：公司能发现生产力提高和其他优点，但很多公司需要外来帮助，以便将 AI 的使用与财务结果和长期竞争优势联系起来。

人工智能 (AI) 是指能执行通常与人类智能相关的任务的计算机系统，例如理解语言、识别模式、做出预测、生成内容和推荐行动。在业务环境中，AI 系统使用数据、算法和模型来支持或自动执行跨职能流程。这些业务职能可能包括营销、销售、客户支持、财务、采购、IT、软件开发、人力资源和供应链运营。

关键 AI 技术包括：

机器学习 (ML) 是人工智能的一个部分，它利用算法来识别数据中的模式并生成预测或分类。在业务环境中，机器学习可帮助进行需求预测、欺诈检测、定价优化、客户细分、流失预测和风险评分。

例如，零售商可能会使用机器学习模型来分析客户数据、电子商务行为、库存水平和季节性购买模式，以预测哪些产品将在特定地区销售。金融机构可能会使用机器学习来近乎实时地标记可疑交易。

自然语言处理 (NLP) 可帮助计算机理解、解释并生成文本或语音。NLP 可为聊天机器人、虚拟助理、文档摘要、情感分析、搜索、翻译与知识管理系统提供支持。

在客户支持方面，NLP 可帮助对传入的服务请求进行分类、总结先前的互动，并向人工客服推荐最佳操作。在营销领域，它可分析社交媒体对话、产品评论和通话记录等信息源，以识别新兴的客户需求。

生成式 AI 可根据提示和上下文创建新内容，例如文本、代码、图像、摘要、产品描述、报告、电子邮件和软件测试。在商业领域，生成式 AI 已越来越多被用于内容创作、市场调研、软件开发、知识发现和员工生产力提升。

与早期主要处理机密信息或进行预测的 AI 工具不同，生成式 AI 可帮助生成草稿、想法、代码、文档和建议。然而，AI 生成的输出应经过相应的人工审查、验证和治理。此要求在受监管行业中尤为重要；在此类行业中，组织必须考虑准确性、隐私性、安全性、知识产权、偏见以及与法律、法规和内部政策的合规性。

数据分析可帮助组织了解发生了什么。预测性分析则使用历史和当前数据来估计后续可能发生的情况。它们可共同支持实现更好的预测、产能规划、供应链优化、用户参与和财务规划。例如，预测性分析可帮助制造商预判设备故障，或帮助小企业根据销售趋势来估算现金流。

计算机视觉有助于 AI 系统解读图像和视频，以便从视觉数据中提取有意义的信息。它可用于医疗保健成像、制造质量控制、零售货架监控、保险索赔处理、物流管理和工作场所安保。

随着组织寻求能同时提高效率和增长的方法，AI 已成为商业战略的核心组成部分。其早期使用侧重于自动执行重复任务。现在，更先进的组织正使用 AI 来重新设计运营模式、打造新产品和改善决策。

研究表明，AI 正成为生产力和行业转型的核心。例如，93% 的高管表示：必须将 AI 主权纳入其 2026 年业务战略，而 53% 的高管则预计：到 2030 年 AI 将改变其所处行业的商业模式。此外，他们还预计到 2030 年，AI 可将生产力提升 42%，且有 67% 的受访者预计届时大部分由 AI 赋能的生产力提升均会实现。

这些发现反映出一个更广泛的转变：商用 AI 正从实验转向执行。各大组织不仅仅是在询问：“我们可在哪些方面实施 AI？”更是在问：“我们如何在管理成本、安全、信任和治理的同时，利用 AI 创造竞争优势？”

随着新技术进入市场以及现有技术不断改进，人工智能在商业领域的应用前景不断扩大。部分示例包括：

AI 通常会用于自动执行重复性任务，例如数据输入、发票匹配、电子邮件分类、报告生成、日程安排、文档审查和员工入职。此类自动化可帮助员工将更少时间用在耗时的任务上，而将更多时间用于更高价值的工作。

现代人工智能驱动式自动化也超出了单个任务的范畴。IBM watsonx Orchestrate 一类的工具旨在帮助员工协调跨应用程序、系统和团队的工作。watsonx Orchestrate 并非作为独立聊天机器人运行，而可通过串联任务、数据和业务应用程序来帮助简化工作流，以便帮助人们更快完成工作。

AI 被广泛应用于客户支持领域，以帮助企业更快做出响应、提升服务质量并打造个性化客户体验。人工智能驱动式聊天机器人可回答常见问题、将复杂问题转接到合适的人工客服，并提供全天候支持。

更先进的 AI 系统可汇总客户历史记录、分析情绪或与客户关系管理 (CRM) 平台相集成。此功能可通过帮助员工在响应之前了解客户需求来提高客户参与度。

例如，服务智能体可能会利用 AI 来查看客户近期购买的商品、未解决的工单、支持历史记录以及联系该公司的可能原因的简明摘要。如此，便可提供更快、更相关的支持。

营销团队利用 AI 工具分析客户数据、识别细分群体、测试新消息、生成营销活动创意并优化营销战略。AI 可帮助团队了解哪些受众最有可能转化、哪些渠道表现最好，以及哪些消息会在电子邮件、搜索、电子商务、社交媒体和 LinkedIn 中引起共鸣。

生成式 AI 可通过撰写产品文案、广告变体、社交媒体帖子和营销活动简报来支持内容创作。预测性分析可帮助预测营销活动效果、客户终身价值和需求。通过负责任地使用 AI，它可帮助团队根据数据做出更明智的决策。

AI 可通过改善需求预测、库存规划、物流路线制定、供应商风险监控和定价分析，帮助企业优化供应链运营。

供应链十分复杂，而中断因素则可能源自天气、地缘政治事件、劳动力短缺、运输延误或需求突变。AI 系统可分析内部与外部数据集，以检测模式并提出行动建议。例如，某一公司可能会使用 AI 来识别面临延误风险的供应商、预测区域需求或在物品缺货之前重新平衡库存。

这在零售、制造、医疗保健和消费品等行业尤其具有价值，而在这些行业中，需求的可变性和运营复杂性会影响收入、成本和客户满意度。

AI 可帮助网络安全团队检测异常、识别可疑行为、确定警报优先级、调查事件并更快地应对威胁。

随着组织使用更多的云服务、互连设备和 AI 工具，安全团队必须管理越来越多的警报、事件和遥测。AI 可通过识别哪些事件最有可能表明存在实质性风险来帮助减少警报疲劳。它还支持欺诈检测、身份保护和漏洞管理。

然而，AI 也会带来新的风险。员工可能会将敏感数据分享给未经授权的工具，攻击者可能会利用生成式 AI 编制更具说服力的钓鱼信息，而 AI 模型本身也可能会成为目标。因此，企业需要人工智能治理、访问控制措施、监控以及明确的策略来实现负责任的 AI 使用。

软件开发人员正使用 AI 来编写代码、生成测试、解释旧版系统、编制 API 文档、排查错误并实现应用程序现代化。

该市场正从简单的代码补全转向人工智能驱动型工程系统，而这些系统可为软件开发生命周期提供更多支持。例如，IBM Bob 是一款专为用作 AI 开发合作伙伴而设计的工具，它可帮助团队规划、编码、测试、记录、实现现代化以及管理软件交付。它支持企业开发需求，例如 Java 现代化、了解 COBOL 和 RPG 应用程序、DevOps 自动化、策略感知型开发和成本透明度。

对于大型组织，此现代化改造十分重要，因为很多任务关键型系统仍然运行在旧版代码和混合环境中。通用编码助手可帮助完成常见的编程任务，但企业通常需要更深入的上下文、可审计性、治理以及对复杂应用程序资产的支持。IBM Bob 旨在帮助团队减轻认知负荷、提高一致性，并在不牺牲质量的情况下支持现代化。

AI 辅助开发可通过使机构知识更易于获取来帮助提高开发者的技能水平。当 AI 解释代码、生成文档并推荐安全模式时，初级开发者便可更快学习。高级开发者可将更多时间用于架构、安全性和业务逻辑。

AI 在财务与后台运营中的应用程度日益上升，因为大量结构化数据使得自动化变得切实可行。例如，在订单到收款流程中，AI 可通过识别异常情况、建议操作和改进控制，为开具发票、应收账款、收款和订单管理提供支持。

财务团队还可利用 AI 进行预算编制、预测、异常检测、合规支持和情景建模。采购团队可分析供应商绩效、合同条款、市场定价和支出模式，以识别节流机会。

在医疗保健领域，AI 可支持临床文档、成像分析、患者排程、索赔处理、人口健康分析和运营预测。AI 可帮助识别患者数据中的模式，但医疗保健组织必须实施强有力的治理、隐私控制措施和人工监督。

对于银行、保险、政府和其他受监管行业，情况也是如此。AI 解决方案必须能进行解释、安全、可审计且符合法律与道德要求。

当负责任地实施 AI 时，它可帮助组织：

• 通过自动执行重复性任务和减少人工操作来提高生产力。
• 通过更好的预测、调度和资源分配来优化运营。
• 通过更快、更个性化的服务提升客户体验。
• 从复杂的大型数据集中生成可操作的洞察分析。
• 利用实时建议和预测模型来改进决策。
• 通过异常检测、网络安全监控和合规支持来降低风险。
• 通过帮助团队更快地测试想法、构建应用程序和实现系统现代化，从而加快创新。
• 通过启用新的业务模式、服务和工作流程来形成竞争优势。

对于小型业务团队，AI 的价值尤为凸显，因为它无需借助庞大的部门即可完成产能扩容。小型企业可能会将 AI 用于客服聊天机器人、电子商务产品描述、簿记支持、CRM 更新、社交媒体规划或定价分析。

尽管存在机遇，但实施 AI 仍面临诸多挑战。

随着 AI 应用范围的扩大，成本管理变得愈发重要。企业在广泛扩展 AI 之前应评估定价模型、使用控制措施和投资回报率衡量。

AI 系统的用处取决于它们可访问的数据。质量低下、不完整或孤立的数据可能会导致产生不准确的建议。企业需推行数据治理、整合和安全实践，以便在保护敏感信息的同时提供相关数据。

如果工具管理不当，AI 则可能会暴露敏感数据。组织应评估数据在何处处理、谁可访问模型、保留哪些日志以及如何审查 AI 生成的输出。

AI 的采用改变了人们的工作方式。企业应提升员工技能，使其能有效使用 AI 工具。

AI 生成的输出可能不准确、有偏见或不完整。组织需制定政策，以定义可接受的 AI 用途、人工审查要求、模型监控、数据保护和审计跟踪。

将 AI 工具集成到业务运营的流程取决于组织的目标和业务环境。标准流程通常包括：

1. 识别业务需求。从既定的业务问题入手。寻找 AI 可减少摩擦、改进决策或增加收入的工作流程。
2. 优先考虑高价值的用例。重点关注具有可衡量成果的领域，如更短的客户响应时间、更低的处理成本或更高的预测准确性。
3. 评估数据准备情况。确定所需数据集是否可用、准确且安全。
4. 选择合适的 AI 解决方案。选择适合用例、数据要求、风险级别和合规需求的工具。
5. 从小规模做起，然后逐步扩大。在有限的商业环境中开展 AI 试点、衡量结果并基于证据进行扩展。
6. 从一开始就建立治理体系。尽早纳入安全、法律、合规、风险和业务利益相关者。
7. 培训员工并提升其技能。帮助团队了解何时应使用 AI、如何验证输出以及工作流程将如何变化。
8. 衡量投资回报率和价值。跟踪生产力、成本、质量、客户满意度、收入影响和风险降低情况。

商业人工智能正从孤立的工具演变为集成的运营模式。下一阶段则是将 AI 智能体、编排、可信数据、行业特定模型和治理融入日常工作中。

能成功运用 AI 的企业将超越旧流程的自动化，从而更广泛地围绕人员与 AI 系统的互补优势来重新设计工作。AI 将负责处理更多日常分析、协调与生成事宜，而人类则负责提供判断力、创造力、道德监督、关系管理和战略方向。