【對(duì)話】埃森哲：自主化AI構(gòu)建重塑優(yōu)勢(shì)，釋放商業(yè)價(jià)值

注：《2025—2026年中國(guó)司庫(kù)報(bào)告》：數(shù)智化價(jià)值，共創(chuàng)生態(tài)型司庫(kù) 現(xiàn)貨熱銷(xiāo)，邀您掃碼咨詢(xún)或點(diǎn)擊圖片，試讀報(bào)告

下文來(lái)源于2025財(cái)資生態(tài)節(jié) 埃森哲大中華區(qū)董事總經(jīng)理、智能運(yùn)營(yíng)交付中心主管 衣娟的分享，視頻回放可前往小程序：財(cái)資知識(shí)云觀看，立即點(diǎn)擊前往觀看

近年來(lái)，生成式AI在國(guó)內(nèi)生態(tài)領(lǐng)域飛速發(fā)展，滲透到研發(fā)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)等各行各業(yè)。在亞太地區(qū)，AI的應(yīng)用更是各具特色。中國(guó)的比亞迪堪稱(chēng)典范，將AI深度融入電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展，從加速電池研發(fā)、優(yōu)化車(chē)輛設(shè)計(jì)，到實(shí)現(xiàn)智能工廠自動(dòng)化與自動(dòng)駕駛，AI已成為其打造未來(lái)出行方式的核心驅(qū)動(dòng)力。而在新加坡的公共服務(wù)領(lǐng)域、日本的智能產(chǎn)業(yè)以及澳洲的銀行保險(xiǎn)與電信行業(yè)，AI也在發(fā)揮著日益重要的作用，成為全球增長(zhǎng)體系中關(guān)鍵的運(yùn)營(yíng)支撐。

人物介紹PROFILE

衣娟

埃森哲大中華區(qū)董事總經(jīng)理、智能運(yùn)營(yíng)交付中心主管

01

AI的變革力量

埃森哲于2024年底的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，到2038年，生成式AI有望釋放4.5萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，十分誘人。同時(shí)，86%的受調(diào)研企業(yè)高管在加大生成式AI的企業(yè)級(jí)部署，67%的高管發(fā)現(xiàn)AI在增加收入方面比單純降本效果更顯著，亞太區(qū)63%的高管計(jì)劃在2025年進(jìn)一步加大AI投資與部署。然而，從結(jié)果來(lái)看，僅29%的企業(yè)高管表示該公司AI部署達(dá)到規(guī)模化，其中僅13%認(rèn)為實(shí)現(xiàn)了顯著的企業(yè)級(jí)經(jīng)濟(jì)效益。中國(guó)的數(shù)據(jù)也類(lèi)似，分別為25%和17%。為何機(jī)遇巨大，實(shí)際成效卻出現(xiàn)斷崖式下跌？這背后是企業(yè)在AI部署中面臨的諸多挑戰(zhàn)。

回顧AI的發(fā)展歷程，幾年前的AI更多依賴(lài)簡(jiǎn)單算法和人工輸出規(guī)范結(jié)果，以人為主導(dǎo)，AI的作用有限。但如今的生成式AI已實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)到規(guī)模的跨越，更邁向了自主式AI（如AI代理）的新階段。以往，企業(yè)借助AI處理海量數(shù)據(jù)，能快速輸出結(jié)果；而AI代理則像虛擬員工，接到任務(wù)后可自主理解需求、推理步驟、調(diào)用不同智能體協(xié)同工作，最終呈現(xiàn)成果。

具體來(lái)說(shuō)，AI智能體可理解為多個(gè)智能體的串聯(lián)與并聯(lián)。以處理保險(xiǎn)單據(jù)為例，當(dāng)下達(dá)處理單據(jù)并錄入系統(tǒng)、發(fā)送郵件的任務(wù)后，具備協(xié)調(diào)能力的AI智能體會(huì)先理解任務(wù)與預(yù)期結(jié)果，隨后調(diào)動(dòng)超級(jí)智能體和效用智能體。超級(jí)智能體如同行業(yè)專(zhuān)家，專(zhuān)注于特定能力，如數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)交互等；效用智能體則負(fù)責(zé)更細(xì)分的工作，如圖片識(shí)別、語(yǔ)言翻譯。三者協(xié)同，就能完整高效地完成任務(wù)。

日本明治保險(xiǎn)的案例就很有說(shuō)服力。作為日本第三大壽險(xiǎn)公司，明治保險(xiǎn)面臨老齡化社會(huì)帶來(lái)的困境：國(guó)家每年流失近80萬(wàn)勞動(dòng)力，壽險(xiǎn)市場(chǎng)萎縮6%，且難以招募新保險(xiǎn)人才。在此背景下，其首席執(zhí)行官?zèng)Q定通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，于是設(shè)定了每年進(jìn)軍新領(lǐng)域、增長(zhǎng)5%的目標(biāo)，并邀請(qǐng)埃森哲助力企業(yè)級(jí)AI部署。埃森哲為其3萬(wàn)多名保險(xiǎn)人員全員配備AI數(shù)字代理平臺(tái)，直接釋放出500多名員工，將他們調(diào)配到客戶(hù)服務(wù)和新增長(zhǎng)領(lǐng)域。同時(shí)，通過(guò)DII在企業(yè)內(nèi)的部署，還培養(yǎng)了500多名AI數(shù)字專(zhuān)家。此外，明治保險(xiǎn)還對(duì)傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，升級(jí)到Java（一種編程語(yǔ)言）體系并構(gòu)建新架構(gòu)，為拓展新行業(yè)、實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)奠定基礎(chǔ)，成為AI賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型的成功范例。

02

制勝之道：以AI驅(qū)動(dòng)企業(yè)重塑

企業(yè)要實(shí)現(xiàn)AI驅(qū)動(dòng)的重塑與轉(zhuǎn)型，具體該從哪些方面入手呢？主要有四個(gè)關(guān)鍵方向。

首先是流程重塑。傳統(tǒng)企業(yè)流程多為靜態(tài)規(guī)范，依賴(lài)人工操作，即便有自動(dòng)化環(huán)節(jié)，也基于固定范式算法提供簡(jiǎn)單服務(wù)，AI應(yīng)用多為點(diǎn)式。而向AI自主自動(dòng)化轉(zhuǎn)型，需在企業(yè)層面拉通部署多個(gè)智能體，讓其像虛擬人一樣替代部分人工崗位，實(shí)現(xiàn)流程的智能化升級(jí)。

其次是員工隊(duì)伍轉(zhuǎn)型。企業(yè)需明確未來(lái)所需人才的類(lèi)型與數(shù)量，評(píng)估哪些流程可通過(guò)AI智能體自動(dòng)化，釋放人力并重新分配到提升客戶(hù)體驗(yàn)、助力業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的崗位。同時(shí)，企業(yè)要加強(qiáng)員工技能培訓(xùn)，讓他們能駕馭AI，在使用過(guò)程中糾錯(cuò)反饋。

再者是運(yùn)營(yíng)模式變革。當(dāng)前，企業(yè)AI部署主要有三種類(lèi)型：基礎(chǔ)型基于簡(jiǎn)單算法，應(yīng)用于點(diǎn)或簡(jiǎn)單步驟；局域式部署中，部分企業(yè)重視生成式AI，成立CoE（專(zhuān)家中心）組織中心并設(shè)生成式AI首席執(zhí)行官，但未實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)拉通；最新的則是AI自適應(yīng)自主觸發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)全部門(mén)數(shù)據(jù)、流程與AI部署的拉通，AI可自主學(xué)習(xí)、完成任務(wù)并持續(xù)優(yōu)化，同時(shí)更新底層數(shù)字核心。

最后是數(shù)字核心更新。數(shù)字核心至關(guān)重要，若不打通更新，企業(yè)級(jí)AI自主化部署將舉步維艱。數(shù)字核心包含四個(gè)層級(jí)：底層是具備韌性、可組合且安全的云基礎(chǔ)設(shè)施，用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)；中間層是企業(yè)級(jí)AI與數(shù)據(jù)部署，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)拉通與AI智能體跨部門(mén)協(xié)同；第三層是端對(duì)端的數(shù)字平臺(tái)，需與伙伴形成大循環(huán)；頂層則是人的參與，企業(yè)管理層與員工在各操作層面發(fā)揮作用，共同驅(qū)動(dòng)企業(yè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

埃森哲過(guò)去3年在自主生成式AI領(lǐng)域投入30億美元，在全球范圍內(nèi)開(kāi)展研發(fā)與POC（概念驗(yàn)證），與各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)合作部署。埃森哲從企業(yè)KPI（關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)）出發(fā)，助力打破部門(mén)與數(shù)據(jù)壁壘，推動(dòng)AI風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)化落地，并聯(lián)合生態(tài)伙伴為客戶(hù)提供支持。同時(shí)，埃森哲發(fā)布全球與區(qū)域研發(fā)報(bào)告監(jiān)控AI發(fā)展趨勢(shì)，提供個(gè)性化解決方案，搭建AI學(xué)院平臺(tái)與部署中心，還與頂尖學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)合作，推動(dòng)AI在社會(huì)層面的規(guī)范發(fā)展。

03

AI在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用

埃森哲在運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域深耕35年，發(fā)現(xiàn)AI能顯著提升財(cái)務(wù)效率。從客戶(hù)付款、訂單合同收款，到憑證處理、會(huì)計(jì)報(bào)告與預(yù)算編制，AI都可以發(fā)揮效能。例如，在業(yè)財(cái)拉通的走賬環(huán)節(jié)，AI效率提升最高達(dá)70%；采購(gòu)到付款環(huán)節(jié)因涉及大量規(guī)則與數(shù)據(jù)處理，AI應(yīng)用空間也很大；銷(xiāo)售訂單到收款環(huán)節(jié)，因企業(yè)更關(guān)注客戶(hù)體驗(yàn)與市場(chǎng)應(yīng)變，AI效率提升相對(duì)稍低，但仍有不小潛力。

在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，AI應(yīng)用還需考慮不同場(chǎng)景的特性。部分企業(yè)數(shù)據(jù)敏感保密，AI部署擴(kuò)展性低，不建議復(fù)制；而有些AI工具適用性高，可在多個(gè)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域拉通使用，也可部署多個(gè)智能體實(shí)現(xiàn)獨(dú)立應(yīng)用。目前，埃森哲已在財(cái)務(wù)領(lǐng)域部署50多個(gè)AI應(yīng)用，覆蓋財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)、戰(zhàn)略財(cái)務(wù)規(guī)劃，以及與稅務(wù)、資金、風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)相關(guān)的跨部門(mén)協(xié)同等場(chǎng)景。

埃森哲始終致力于幫助各行業(yè)客戶(hù)快速、負(fù)責(zé)任地推進(jìn)AI應(yīng)用，助力打造AI優(yōu)先型組織，激活績(jī)效前沿、打破數(shù)據(jù)孤島、構(gòu)建AI基礎(chǔ)，推動(dòng)負(fù)責(zé)任AI的普及與落地，拓展生態(tài)伙伴關(guān)系。埃森哲擁有豐富的資源，包括大量觀點(diǎn)報(bào)告、解決方案、學(xué)習(xí)平臺(tái)與先進(jìn)AI中心，能為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型提供全方位支持。

全新司庫(kù)報(bào)告：

《2025—2026年中國(guó)司庫(kù)報(bào)告》以“數(shù)智化價(jià)值，共創(chuàng)生態(tài)型司庫(kù)”為主題，系統(tǒng)梳理企業(yè)司庫(kù)體系建設(shè)的頂層設(shè)計(jì)、實(shí)施路徑與關(guān)鍵議題，前瞻研判未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。報(bào)告倡導(dǎo)以數(shù)智技術(shù)為引擎、以生態(tài)協(xié)同為核心理念，推動(dòng)司庫(kù)從企業(yè)內(nèi)部資金管理職能向連接產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈與金融生態(tài)圈的價(jià)值樞紐演進(jìn)。通過(guò)數(shù)據(jù)共享、平臺(tái)互聯(lián)與多方協(xié)作，實(shí)現(xiàn)資金流、信息流與商流的深度融合，全面提升司庫(kù)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值與綜合效能，助力企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中增強(qiáng)財(cái)資韌性，強(qiáng)化戰(zhàn)略支撐能力，贏得全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

《2025—2026年中國(guó)司庫(kù)報(bào)告》

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