AI对16个行业及12个经济体的影响

企业盈利能力的逐渐降低可能会在未来缩减投资规模、降低创新热情、减少股东价值。幸运的是，一个新的生产要素人工智能（AI）正在兴起，它可能成为盈利能力的下一个增长点。人工智能由多种技术组成，它们可以以不同的方式组合起来，教会机器感知、理解、行动和学习。埃森哲的研究显示，到2035年，人工智能有潜力使公司的盈利能力平均提高38%，到2035年使12个经济体在16个行业的产出提高14万亿美元。但是，只有在企业怀着“以人为本”的心态，同时大胆且理智地将人工智能技术应用于其业务时，上述增长才有可能成为现实。我们的研究已经确定了8种跨行业策略，以帮助企业抓住人工智能的风口。目前企业利润率处于下降趋势，美国企业的利润率在2010年达到二战后最高水平至25%，然后又在2015年跌至-3%。大多数行业都见证了这次利润率的回落，从制造业到公用事业再到金融业，单单利润下降本身就够人们担心的了。然而，更令人担忧的是由利润下降而导致的投资规模缩小、创新热情减弱、股东价值缩水。我们为什么这么说？因为收回投资不仅会侵蚀公司的增长潜力，还会扼杀公司在一个日益混乱的环境中进行自由创新的可能。雪上加霜的是，由于无法满足市场对公司的预期，低投资和低创新会进一步导致股东权益缩水，实际上，数据表明目前的环境不利于公司增长，而且商业投资已经接近停滞，例如，美国制造业领域的投资增长率已从2012年的14.8%下降到2016年的-5.2%，同期英国的数据从2012年的的5.9%下降到2012年的-6.6%。研发支出是一个行业创新能力的关键指标，然而其增长也同样乏力，德国制造业的研发开销增长从2008年的6.6%下降到了2013年的-2.6%，意大利在2008与2013年的数据则分别为7.4%和-0.9%。尽管前景看起来黯淡，但希望就在眼前，新的生产要素人工智能不仅能带来经济增长，还能提高企业盈利能力。埃森哲将人工智能定义为一系列技术的集合，这些技术使得智能机器得以通过感知、理解、行动和学习来扩展人类的能力，从而大大提高人类的产出，海量的数据、计算机运算提高的速度、成本不断降低和技术难关的突破，让人工智能的商业前景越来越清晰。在埃森哲看来，人工智能技术不单单只是生产力的催化剂，其本身便足以构成一种生产要素，通过以下三种方式能让企业扭亏为盈：借助自动化系统优化业务流程、增加人力效率和资本投入、推动创新。但是，想要站在这一风口上，各行各业都必须将人工智能纳入其发展战略当中，去开发遵循人类社会伦理道德，并为全人类谋求福利的人工智能系统，人工智 能能提高人工的规模和效率，它本身还能随时间推移不断进化，也正是因为这些特点，使得人工智能变成了资本和劳动力的混合体，这也对投资模式、创新模式以及人力资本的发展模式提出了新的要求。美国企业利润在战后时期达到了国内生产总值（GDP）的最高水平，但现在却在下降。美国企业利润为什么下降？在这项研究的第一阶段，埃森哲研究（AccentureResearch）与前沿经济（FrontierEconomics）合作，模拟了人工智能对12个发达国家产生的影响，这些国家贡献了世界上超过50%的经济产出。我们的研究显示，至2035年前，通过改变工作的性质、创造一种新的人机关系这两种方式，人工智能可以使经济增长速度翻番。在这一新的人际关系里，人们能够掌控全局，而技术发展也会不断地适应人类的需要和需求。预计人工智能技术会使劳动生产率提高40%，并使得人们的时间使用效率更高。 人工智能对国家的经济影响：我们的模型显示，在我们所分析的12个国家中，人工智能都有可能在2035年前使毛附加值的年增长率翻倍（毛附加值通常用于估算一个国家的GDP）。人工智能影响下的劳动生产率：人工智能将显著提高发达经济体的劳动生产率，图为人工智能在不同国家劳动生产率提高的百分比差异。 对工业的价值第二阶段研究表明，人工智能拥有巨大的潜力，可以避免螺旋式上升的低利润，并为各行各业的商业发展带来一个新的增长时代。人工智能的经济潜力埃森哲（Accenture）与前沿经济学公司合作，从制造业到医疗保健领域，将人工智能的潜在经济影响对16个行业模式化，涵盖劣势领域。我们使用了总增加值（GVA）的增长作为衡量标准，即GDP的近似值。总增长值（GVA）是一个说明某一特定行业的商品和服务价值的指标，它可以被看作是不同行业对经济增长的贡献，我们比较分析各行业的两种不同情况（人工智能情况和普通情况），来评估人工智能未来的影响。首先，在当前假设下，基准案例显示了各行业的经济预期增长，其次，随着人工智能融入经济发展，人工智能的稳定状态也表现出经济预期增长，由于新技术大范围影响仍需要一定时间，我们把2035年作为比较的年份，我们的研究表明，在人工智能情况下，信息通信业、制造业和金融服务业是年度总增长值（GVA）增长率最高的三个行业，到2035年分别达到4.8%、4.4%和4%。在信息通信业，由于其严重依赖于科技，通过将人工智能能力与现有体系结合，至2035年可产生4.7万亿美元的总价值。例如，供应商可以开发新人工智能平台，为客户提供网络攻击保护服务。在制造业，像物联网（IoT）这样的先驱者，为智能系统的无缝集成创造了有利条件，如今的物联网技术使诸如组装线这样的物理设备能够与数字系统连接并通信，此外，人工智能还可以通过更先进的形式来缩小目前的自动化和学习形式之间的差距。我们的研究显示，人工智能在2035年将会增加3.8万亿美元的GVA，与正常情况相比增加了近45%。金融服务业可以利用科技，来帮助知识工作者从日常的重复任务中得到缓解，比如客户查询、抵押贷款审核和市场调查。总的来说，到2035年为止，该行业将受益于1.2万亿美元的额外总增加值（GVA）。即使是那些生产率增长速度慢得出奇的劳动密集型行业，总增加值增长率(GVA）也会大幅上升。截至2035年，受教育程度将从0.9%上升至1.6%，社会公益服务程度从1.6%提高到2.8%，经济产出将大幅增加（总增长值在两种情况下分别增长1090亿美元和2160亿美元）。2035年，在16个产业中，人工智能有可能将经济增长率提高到1.7个百分点。 这是2035年实际年总增长值（GVA）的增长率（%），人工智能可以大幅提高工业的经济产量，仅对制造业而言，人工智能在2035年就能使总增长值（GVA）增长近4万亿美元。 2015年实际总增长值（GVA）（万亿美元）人工智能可以提高行业利润人工智能带来的经济产出的增长对涉及多行业领域企业的盈利能力意味着什么？根据我们的研究，到2035年，人工智能会把16个行业的盈利能力平均会提高38%。埃森哲已经确定了可以逆转行业低盈利能力循环的三个人工智能渠道，这三个渠道分别是：智能自动化、劳动力和资本扩张，以及创新扩张。智能自动化：人工智能对比传统自动化有巨大的优势，比如，供应链管理这个时间就是金钱的行业，对于平均财富100强公司来说，一个缩短了一天的供应链，可以释放5000万美元到1亿美元的现金流，像特斯拉和强生这些依靠全球整合网络的公司，正要将其供应链管理放在Elementum（一家人工智能初创供应链管理平台）上精简其供应链，这家公司通过监控分析一次性事件，跟踪运输，记录制造业的产出，来提供实时供应链可见。通过每天分析超过1000万次的事件以及实时价值25万亿美元的产品，Elementum可以对早期潜在的问题提出警告并提出替代解决方案，例如，2014年，中国一家系统内存卡工厂发生火灾，给当时全球供应带来了相当大的压力，压缩了大约25%。然而大部分制造商几天后才意识到这一点，但Elementum的客户在几分钟内就对这一事件有了清晰的了解，并在价格对货品短缺做出反应之前就确保了自己的内存卡供应安全。不仅仅是生产链可以从智能自动化中受益，销售活动也需要宝贵的时间和资源去追踪潜在客户，随着人工智能的到来销售活动发生了巨大的变化，LE（LatticeEngines）公司就专注于利用人工智能使销售过程更加合理化，通过学习公司的购买模式，它可以根据热度从上到下对潜在客户进行排序，戴尔的欧洲营销部门利用Lattice的人工智能平台，将销售对象减少了50%，从而使销售效率、有效性和财政收入都翻了一番。劳动力和资本扩张：人工智能可以通过把低附加值的任务转移给机器，提高工人的劳动生产率，让员工更专注于其负责的主要任务上，人工智能的应用正在扩展到那些知识和批判思维长期占据主导地位的领域，比如说商业研究，传统上这是一项非常消耗时间的任务，Conatix公司的半自动化商业智能系统最近提高了机器学习能力，使客户公司能够发现、协调、构建并且共享以前他们组织结构之外的非结构化数据和信息，通过与研究人员密切合作，Conatix算法可以根据人类的反馈调整其课程，从而提供高质量信息。人工智能还可以帮助企业实现资产利用率的最大化，重工业，如能源和制造业，需要大量的前期投资，这样的投资让他们特别容易产生停工期收入损失，以风力发电机为例：意外的停机时间需要协调设备、维修人员和备件，最后就会造成财政损失。 再比如齿轮箱故障的情况，如果每次故障都能导致多达两周的停机时间，那么增加资产利用率那无疑就会缩短停机时间，减少损失，好处十分明显。人工智能初创公司NEM利用一种基于人类免疫系统的算法来提高风力发电厂的生产效率，主要是进行预测以及预防发点失败，该平台首先分析了风力涡轮机故障的情况，以了解它们的症状，然后实时监测涡轮机，看有无类似症状，并发现潜在的问题。埃森哲研究管理董事MarkPurdy说：“人工智能作为生产的新要素，至少能够以三种重要的方式推动经济增长，首先，它可以创造新的虚拟劳动力，也就是我们所说的智能自动化。第二，人工智能可以补充并增强技能，提高现有劳动力和实物资本的利用效率。第三，与之前的其他技术一样，人工智能可以推动经济创新，人工智能会慢慢随着时间的发展成为一种推动社会大范围的结构转变的催化剂，因为使用人工智能不仅会让事情发展变得不一样，而且还会做出一些与众不同的事情。”创新扩张：人工智能正准备通过加速开发新产品来推动创新，这种创新消除多余的成本，产生新的收入来源，从而提高公司的盈利能力，新药品的开发可以作为一个典型案例，目前，药物开发主要是用由理论假说指导的发现方法，然而只有不到10%的新药最终获得批准，BergHealth公司利用人工智能追踪癌症的过程，在癌细胞和非癌细胞的数据上都有数万亿的数据点，该公司运用这种方法已经生产了一种新的抗癌药物，目前正在进行临床试验，据估计，这种新药研发的方法将使一种药物的研发成本从26亿美元减少到13亿美元。人工智能还可以在有设计目标和限制条件的情况下制造新产品，欧特克（Autodesk）利用其计算机辅助设计系统“梦想捕捉器”开创了这种新方法。“梦想捕捉器”利用人工智能算法从云端创造出成千上万的虚拟原型，并将它们的功能，成本，材料与特定标准进行比较，然后生产出一个符合理想的模型实体，最后雕刻材料，它会对那些恶化性能或者提高性能的材料保存记忆，使算法能够理解每一块材料对于整体的作用是多少，在医疗保健行业，“梦想捕捉器”被用来设计一种能加速康复和组织再生的面部植入物。工业利润潜力通过这些渠道，人工智能提供了前所未有的盈利机会，例如：在批发、零售、艺术、娱乐和医疗等劳动密集型行业中，人工智能增强了人类的劳动能力，使人们能够提高效率，将注意力集中在关键任务上，对于批发和零售行业来说，这样做可能会使利润增加近60%，从每100美元赚17美元会增加到27美元，对传统资本密集型行业而言，人工智能对盈利能力的影响同样巨大，例如，在制造业中，有缺陷的机器和空闲设备将会成为过去，因为随着时间的推移，基于人工智能的系统可以不断学习，适应并且进化，不断提高回报率，像快速原型设计或动态资源配置这样的事情可以显著缩短面市时间，降低成本。对于这个领域的最终结果会是什么？利润增长39%。 人工智能对行业利润的影响，在2035年基线和人工智能稳定状态之间的每种行业利润份额的增加此外，制造业由于对重型机械依赖较大，首先运用了人工智能技术。 我们的研究表明，在人工智能领域