注:《2025—2026年中國司庫報(bào)告》:數(shù)智化價(jià)值,共創(chuàng)生態(tài)型司庫 現(xiàn)貨熱銷,邀您掃碼咨詢或點(diǎn)擊圖片,試讀報(bào)告
下文來源于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,生成式AI在國內(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。中國的比亞迪堪稱典范,將AI深度融入電動(dòng)汽車發(fā)展,從加速電池研發(fā)、優(yōu)化車輛設(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,成為全球增長體系中關(guān)鍵的運(yùn)營支撐。
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)營交付中心主管
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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。中國的數(shù)據(jù)也類似,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更多依賴簡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。
具體來說,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)專家,專注于特定能力,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)帶來的困境:國家每年流失近80萬勞動(dòng)力,壽險(xiǎn)市場萎縮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)配到客戶服務(wù)和新增長領(lǐng)域。同時(shí),通過DII在企業(yè)內(nèi)的部署,還培養(yǎng)了500多名AI數(shù)字專家。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(一種編程語言)體系并構(gòu)建新架構(gòu),為拓展新行業(yè)、實(shí)現(xiàn)增長奠定基礎(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)需明確未來所需人才的類型與數(shù)量,評(píng)估哪些流程可通過AI智能體自動(dòng)化,釋放人力并重新分配到提升客戶體驗(yàn)、助力業(yè)績?cè)鲩L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,在使用過程中糾錯(cuò)反饋。
再者是運(yùn)營模式變革。當(dāng)前,企業(yè)AI部署主要有三種類型:基礎(chǔ)型基于簡單算法,應(yīng)用于點(diǎn)或簡單步驟;局域式部署中,部分企業(yè)重視生成式AI,成立CoE(專家中心)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)鍵績效指標(biāo))出發(fā),助力打破部門與數(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,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;銷售訂單到收款環(huán)節(jié),因企業(yè)更關(guān)注客戶體驗(yàn)與市場應(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、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)的跨部門協(xié)同等場景。
埃森哲始終致力于幫助各行業(yè)客戶快速、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。
全新司庫報(bào)告:
《2025—2026年中國司庫報(bào)告》以“數(shù)智化價(jià)值,共創(chuàng)生態(tài)型司庫”為主題,系統(tǒng)梳理企業(yè)司庫體系建設(shè)的頂層設(shè)計(jì)、實(shí)施路徑與關(guān)鍵議題,前瞻研判未來發(fā)展趨勢。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,全面提升司庫的戰(zhàn)略價(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,贏得全球競爭優(yōu)勢。
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《2025—2026年中國司庫報(bào)告》
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作為推進(jìn)財(cái)資力提升工程的子項(xiàng)目,《中國司庫報(bào)告》已連續(xù) 6 年發(fā)布,持續(xù)迭代分析框架與理論模型,堅(jiān)持“模型驅(qū)動(dòng)洞察、實(shí)踐引領(lǐng)路徑”的研究理念,不斷豐富和完善司庫研究體系。自2024年起,報(bào)告正式升級(jí)為“主體報(bào)告+標(biāo)桿案例集”雙成果模式,強(qiáng)化理論與實(shí)踐的雙向賦能。
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