当代世界数字化转型与人工智能应用

数字化转型在当代世界

数字化转型远不止更新公司的IT系统；它是整个组织战略的转变。实际上，它意味着利用技术创造新的业务流程、客户互动和整个组织文化，以适应不断变化的市场条件。成功的数字化转型，正如某机构所言，是“组织运营方式的基本重新布线”，其目的是系统地运用技术来提高客户满意度，同时降低运营成本。本质上，数字化转型不是一次性项目，而是一个持续的旅程。事实上，在转型后的公司中，最近的研究表明近90%的公司声称已经开始了数字化旅程，而更先进的公司认为这是需要与首席执行官讨论的事项。这种转变也得到了研究的支持，该研究声称针对数字化转型的投资资本在2022年飙升至1.6万亿美元，并预计在2026年达到超过3.4万亿美元。

数字化转型横跨整个企业，从面向客户的流程到工厂车间，其范围不断扩大。数字化转型是包罗万象的。它结合数据、流程、人员和文化以创造新价值。正如某行业指南所强调的，转型路线图应“由业务成果而非技术引导”。拥有清晰、以业务为重点的数字战略的组织将胜过那些将其视为一系列IT解决方案的组织。一项大型研究发现，超过80%的数字成熟企业拥有清晰的数字战略，而只有15%的早期阶段公司拥有。主要而言，成熟的组织将数字计划视为业务转型。

演进：从自动化到智能平台

数字化转型经历着不断演变的时代。在互联网前时代，即20世纪中期，数字化转型始于自动化流程，如大型机。随着微芯片和半导体的出现，企业开始数字化转换手动数据。在从1990年代到2000年代的互联网后时代，全球连接性被引入，同时企业软件数字化工作流程，催生了电子商务和CRM系统等。2010年代的移动和云热潮，以及大数据，再次改变了游戏规则——企业开始应用高级分析来改进数据驱动的决策，同时创建新的数字渠道。今天，我们发现自己处于人工智能和生成式人工智能时代。

高级机器学习、智能自动化和高级自动化重塑行业的可能性是无限的。清晰的突破，例如2022年末的ChatGPT，已经“推动了我们工作、互动和生活方式的更多变化”。这新一轮的生成式人工智能正在推动企业重新思考它们如何处理产品开发、内容创作和服务交付。从使用人工智能工具辅助设计工作流程到构建具有类人交互性的自助数字界面，公司正在探索将智能直接嵌入客户体验的方法。每个阶段都教会我们相同的核心教训：数字化转型不能被视为一个项目；相反，这些是持续的过程，需要永无止境、长期的改进。

数字化转型作为新的战略业务举措

关键的一点是最近的研究指出，战略推动成功，而非技术。在一项案例研究中，某机构和某中心得出结论，公司在进行数字化转型时需要“清晰且连贯的数字战略”。这表明高管需要成为发起数字变革并领导变革的人。许多成熟公司设有专门的职位，如“首席数字官”或“首席人工智能官”，他们直接向首席执行官汇报。相比之下，那些采取以IT为主导、由首席信息官领导公司数字化转型的公司则中途停滞。分析师强调，数字举措必须源于业务目标，例如推动真正的变革。例如，某中心的白皮书解释说，数字化转型“（DX）本身是一种广泛的业务战略”，应服务于具体的业务目标，包括但不限于：运营效率、收入最大化或扩展到新市场、产品引入或创新——而不是为了技术而技术的方法。

正如多次所见，成功的业务转型要求公司文化也发生转变。根据某机构和其他专家的说法，组织的文化必须拥抱接受风险和创新能力，否则任何DX举措都注定失败。这不仅仅取决于IT。为了使数字化转型成功，所有部门的人员都需要以新的方式适应和协作。

为了促进变革，高绩效公司的企业领导者加强了再技能培训工作，并投资于建立拥抱变革的文化。证据表明，数字成熟的公司更有可能从DX中获得积极的业务成果。此外，员工更喜欢为有前瞻性思维的企业工作。

与转型相关的组织问题

尽管潜力巨大，但数字化转型很少容易。公司在过程中面临许多常见挑战。以下五个因素往往最阻碍发展：

集成难度和遗留系统

一些老牌组织仍然依赖遗留的、已有数十年历史的信息技术基础设施，如ERP系统、专有数据库、本地设备、专用硬件等来运营业务。这些遗留系统由于较旧的设计架构，难以与新的云解决方案和人工智能应用程序集成。公司非正式地表示“遗留系统不是为AI设计的”，最好地解释了数据碎片化的存在。IT团队在集成所有内容方面面临巨大问题，因为需要“包装”旧应用程序，并构建API和中间件来创建链接。集成项目通常昂贵且耗时，导致可衡量的数字化转型进展显著延迟。

文化障碍

人为因素通常是最大的障碍。组织变革很少立即受到欢迎——它自然带来一些阻力。对大型公司的研究揭示了缺乏明确定义的目的、缺乏高管支持、僵化的态度和“不允许失败”的政策常常阻碍数字化。在一项研究中，由于变革和组织惯性导致的主动脱离被列为最重要的障碍之一。解决文化问题需要积极沟通——包括清晰且有说服力地解释变革发生的原因及其如何影响人们，组建多功能团队，并设定与DX一致的目标，例如根据数字成就支付奖金。这些策略强调自下而上和自上而下的文化变革，因为组织领导者积极推动转型，同时参与者参与员工驱动的举措。

数据质量和成熟度

分析、AI和ML算法的使用以及实时决策需要利用数据的DX。不幸的是，许多公司尚未达到数据成熟。业务绩效和数据成熟度水平有很强的相关性：治理良好的数据（数据冠军）比那些治理和利用数据差的公司获得更快的增长和更高的弹性。当数据管理不善时，很难将其转化为有意义或可操作的内容。没有干净一致的数据，即使是最好的AI模型也会失败。这是一个典型的“垃圾进，垃圾出”案例——这也是数字化转型停滞的最大原因之一。没有目录、谱系、隐私控制或适当的治理，扩展分析变得越来越困难。公司必须投资于数据清理，构建单一事实来源，然后在AI/ML功能化并交付结果之前进行数据管理培训。

尽管数据冠军在IT转型上的支出是数据成熟度较低组织的两倍，但仅将资金投入数据收集是不够的。除了投资，成功还需要一个总体规划。某中心强调，76%的数据冠军拥有旨在通过收集的数据产生价值的策略，而只有46%的落后者在制定策略。

集成挑战

在大型组织中，数字技术很少在孤岛中运行。将新平台（无论是云服务、AI应用程序还是物联网设备）集成到本地和遗留应用程序的环境中是多方面的。集成挑战包括不兼容的数据格式、安全模型和变更管理流程。单个修改，例如部署新的CRM或AI引擎，可能影响数十个后端系统。这是数字化转型可能陷入困境的关键原因。过时的系统不是为现代集成而构建的，试图使它们协同工作会造成重大延迟。DX本应允许公司运营更快并消除无数手动任务，但如此多深度集成的系统减缓了组织接受变革的能力。这些公司投资于更复杂的结构，将过时系统与更现代的解决方案互连，创建专门单位开发方法将不匹配的系统粘合在一起，并重组整个公司以监督融合的IT和业务单位的适应。这样的技术协作部门被授权提供跨组织的长期计划，可以有效改变工作流程而不会使进行中的过程复杂化。

数据保护和合规性

由于数据量增加和潜在攻击面，保护敏感的公司和客户数据已成为具有数字色彩的问题。有法律要求维护隐私，如GDPR和CCPA，以及针对金融和医疗保健的行业特定法规。分析也被各种组织用于安全目的。这可以被视为双刃剑AI；安全威胁可以通过AI大规模缓解，但更大的AI依赖也可能通过暴露漏洞（如模型泄漏或数据漂移）创造新威胁。领导者必须建立定期安全审计，在采用安全设计原则的框架内。安全和运营效率通过高级系统和分析得到增强。在数字化转型战略范围内，数据AI现在被集成到更深层次。在一项AI调查中，超过一半的受访组织报告称他们已经实施了用于网络安全的人工智能功能。这些包括监督和检测内部异常，这表明安全与数字化转型现在联系多么紧密。

AI和ML在核心业务功能中的应用

下面，概述了AI和ML在业务中的使用位置，为每个提供当代示例。这些示例强调AI不仅仅是工具；它象征着多功能、跨组织的转型驱动力。

A. 运营和自动化

AI在自动化中的应用在制造和运营领域已经发展得相当成熟和精细。复杂的机器视觉系统检查物品的准确性远超任何人类。现代视觉系统通过自动排序和识别缺陷部件来增强质量保证。另一个进步是数字孪生：创建设备或生产线的虚拟对应物，以便在实际修改之前调整和完善其操作。借助AI，数字孪生可以预测维护和优化流程；早期采用者报告了停机时间显著减少和设备寿命延长。从自主机器人到新兴的自适应控制系统，最先进的工厂正在装备这些技术。一项研究指出，“自优化制造正通过闭环系统和自主AI驱动机器人实现，而人类操作员则得到AI操作员助理的支持，实时解决问题。”随着AI处理预测性维护等常规任务，人们可以专注于他们最擅长的事情——批判性思考、解决意外问题和推动创新。

B. 客户支持

AI技术在客户服务领域的应用正在从根本上改变企业的运营方式。虚拟代理和聊天机器人可以在任何给定时间通过电话解决订单问题并处理低级别客户查询。现代AI系统的VoIP和自动化技术的一个很好演示是某财富50强公司实现了AI聊天机器人自动化目标。该聊天机器人现在能够在聊天机器人参与会话期间提供超过7万个问题的响应。鼓励减轻人工支持的使用而不对客户参与产生不利影响。公司认为，使用自动化覆盖问题每年增加客户总价值170万。聊天机器人和类似的语音技术已大幅提高生产力。通过应用语音自动化，所有客户呼叫都被准确分类和总结。总体而言，应答系统支持远比处理复杂问题的人工代理更多且速度更快的查询。

此外，AI在找出技术系统故障方面正成为一个大帮手。当工程师收到关于站点宕机的工单时，AI可以快速拉取日志、列出最近更新并突出显示服务器或网络的任何异常。在某云提供商处，这种分析在几秒钟内发现了一个错误设置的负载均衡器，并建议回滚更改。该修复阻止了更多客户注意到问题。某汽车制造商在AWS Bedrock上使用了类似设置；其AI抓取日志、标记奇怪模式并将其与配置调整联系起来，将发现问题的时间减少了70%。

C. 销售和客户关系管理

集成AI技术正在改变销售部门和CRM系统，使定位和预测更好、更准确。一个主要应用是潜在客户评分，AI模型检查数十年的旧销售数据（客户行为、习惯、互动、人口统计）以排名哪些潜在客户最有可能转化为付费客户。某美国最大银行报告称，在使用由Einstein AI驱动的某Salesforce潜在客户评分后，转化率增加了260%，营销合格潜在客户激增300%。

例行跟进也通过虚拟销售助理自动化，他们根据公司的客户档案发送定制电子邮件或建议追加销售。销售预测是另一个重要领域；高级ML算法可以纳入宏观经济指标、天气或本地事件以更好地预测需求和收入。因此，零售商和制造商改进了他们的库存倾销策略和配额设置。总之，销售团队更好地在时间上得到指导并针对正确的客户，这得益于AI驱动的CRM工具。正如某行业报告所指出的，采用AI驱动潜在客户管理的销售团队经历了生产力的急剧提高，包括潜在客户转化率提高47%和整体生产力提高28%。

D. 营销和数据分析

AI通过实现更广泛的个性化，为营销人员的工具箱带来进一步创新。营销和分析如何协同工作的一个很好的例子是推荐引擎：约35%的某中心收入归功于AI驱动的产品推荐（某流媒体服务也报告用户消费的AI推荐内容极高）。ML算法模型用于识别客户中的微细分以进行定制活动，并通过在线购买历史和行为分析定位他们。广告印象在AI驱动的程序化广告平台上跨多个渠道在预算内实时竞价。

另一方面是内容创作，其中营销文案、社交媒体帖子和图像可以使用AI生成。某可乐和其他品牌已使用AI开发广告文案和设计AI生成的口号。虽然公司通过审查AI输出采取谨慎 approach，但采用该技术的公司报告了高效率和生产力收益。同时，营销分析团队致力于从客户数据中获取洞察，预测未来产品趋势，并使用AI工具计算某些活动的投资回报率。简而言之，AI为营销人员提供了更精确定制内容、在活动运行时衡量其表现以及根据有效内容随时调整策略的工具。

E. 金融和风险管理

金融功能是最早利用AI技术的领域之一。在贷款和合规中，文档处理以及风险评估使用技术得到简化。一个值得注意的案例是某机构的COiN（合同智能）。它自动化了超过12,000份商业贷款合同的检索和解释，每年节省约360,000律师小时。以类似的方式，银行使用机器学习应用程序基于申请人的更广泛数据评估信用风险，而不是仅仅依赖手动承保。

欺诈检测是另一个关键用例。信用卡公司和银行使用AI在交易发生时检测异常活动。现代欺诈检测系统监控整个网络的交易流，并 pinpoint 手动监督会遗漏的微小偏差。这允许检测复杂欺诈，同时大大减少误报的发生。

在投资中，金融公司使用AI进行投资组合优化、算法交易和市场分析。社交媒体、新闻和经济指标用于构建数据集，对冲基金和交易台的机器学习模型在其中寻找交易信号。即使AI模型不完美，它们在识别复杂模式方面也胜过人类分析师。在保险领域，它们支持从远程信息处理数据进行风险评估和使用图像分析更快处理索赔等任务。

AI/ML技术在金融行业的使用导致决策精度和效率提高。最近的一项行业调查显示，使用AI的组织期望看到改进的风险调整回报和增强的损失预测，例如更准确和更快速地预测贷款违约和欺诈损失。

F. 供应链和物流

供应链管理正通过AI预测预测和分析优化变得“更智能”。零售商和制造商实施机器学习以更精确地预测需求，以便平衡库存水平并减少短缺或过剩库存的风险。例如，某零售商使用AI算法预测每家商店每个商品级别的需求，显著减少缺货和过度库存情况。

物流公司在更细粒度级别上使用机器学习和人工智能技术进行优化和规划。一个众所周知的例子是某物流公司的ORION（道路集成优化和导航）系统，它执行高级计算以提供最佳可能的订单交付路线估计。某物流公司估计全面实施后每年将节省总计1亿英里的行驶里程，这转化为约1000万加仑燃料和3亿美元的成本节约。这是通过每天分析超过20万条路线并为每个司机选择最有效的路线来实现的。

AI在仓储方面也取得进展：通过机器学习训练的机器人系统正在自动化拣选和包装过程，而AI则决定物品在库存中的最佳放置位置以及何时处理它们。甚至最后一英里也在改变：世界各地的测试程序，通常由AI物流系统管理，正在探索无人机和自动驾驶汽车交付。简而言之，AI正在提高整个供应链的效率、弹性和响应能力，从材料采购到产品交付。

嵌入式AI、集成治理和未来

随着向更广泛的企业级AI实施迈进，当公司摆脱碎片化系统和孤立团队时，新挑战出现。AI的未来在于完全集成的系统，其中数据、模型和业务流程协同工作而不是在孤岛中。企业理解需要将个别AI项目合并为统一的AI计划对齐战略。这需要称为MLOps的强大基础设施和流程。根据某中心，MLOps是一组实践，“用于在操作环境中可靠地开发、部署和维护”生产质量和可扩展的ML模型。公司发现，在没有成熟MLOps的情况下，从实验扩展到全面生产使用极其困难，因为启用模型通常不泛化或被放弃。因此，早期采用者投资于自动化的数据摄取、模型训练、验证和监控管道，以及将ML视为可重复工程范式的跨职能团队。

除了信息系统设计，伦理和治理至关重要。许多公司正在围绕AI和数据治理建立正式流程，包括分配数据所有者、映射数据使用情况以及审计模型性能以确保可靠性。特别令人感兴趣的是可解释AI（XAI）。正如某机构解释，XAI包括允许人们“理解和信任”AI输出的工具和技术。实际上，这可能涉及使用模型（或附加技术）来展示决策的特征价值归因或指示预测何时可能错误。XAI在受监管行业中是必不可少的：例如，信用评分或保险模型需要可解释作为合规任务的一部分，并向客户证明其决策的合理性。事实上，正如某机构所述，可解释性对于问责制和可审计性至关重要，这减轻了法律、安全和声誉风险。

虽然生成式AI增加了新的机会维度，但它也带有误用风险。LLM和图像生成器产生内容和驱动创造力的能力伴随着幻觉（错误输出）、IP复杂性和新的网络安全威胁。根据调查，许多公司仍处于部署GenAI的早期阶段；只有约1%的公司描述其推出为成熟，近一半在生成输出中遇到问题（事实不准确或IP问题）。企业通过建立内容验证流程（例如，使用人工审查员检查AI生成的内容）和采用“提示工程”的最佳实践来管理问题。其他实体也很活跃，例如在某地区，已提出旨在识别重要AI系统并强制执行披露和安全规则的AI法案。公司将必须保持响应，随着法律变化演变，以确保符合该法案中提供的新兴法律。

为了实施这些战略并协调举措，新的组织角色和技能正在发展。一些公司指定首席AI官或AI负责人来集成、监督和管理AI对业务单位的伦理影响。正如一位分析师描述，AI已成为“战略能力”，触及每个功能——运营、人力资源、法律，甚至营销。CAIOs还有额外任务推动跨孤岛（数据、IT、产品、法律等）的协作并满足新AI合规法律设定的要求。同时，由于增加的AI/ML培训计划，公司更积极地寻找数据科学、机器学习工程和高级管理职位的专家。现代化不仅仅是关于新系统——它还涉及培训各个层级的人员以有效地与AI合作。

最后，每个数字化转型都处理企业伦理以及合规问题。诸如数据“隐私”、偏见和算法公平性等概念现在具有现实世界的影响。模型可能由于训练数据中的算法偏见而歧视——在贷款或招聘等行业中，这是一个法律上敏感的问题。某地区的GDPR法律要求可解释性以及数据保护，并且全球正在起草新的AI特定法规。公司现在采用负责任的AI政策，将公平、透明和问责嵌入项目工作流程。这些政策包括偏见测试数据集、建立伦理审查委员会、确保数据使用的明确同意等。总结来说，仅技术本身无法实现转型；信任和治理至关重要。
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