认知催化剂：运用人工智能重塑企业与体验

A认知 催化剂IBM 商业价值研究院运用人工智能 重塑企业与体验全球最高管理层调研 （第 19 期） BIBM 如何提供帮助本调研报告根据 2017 年 4 月至 6 月间对全球 3,069 位最高层主管 (CxO) 的访谈编制而成。本项调研是 IBM 商业价值研究院 (IBV) 持续开展的第 19 期最高管理层系列调研的一部分。2017 年，我们已与最高层主管开展了 7,000 余次对话。在本次调研中，我们深入考察了广大最高层主管对于支持企业数字化重塑TM 的人工智能 (AI) 技术的看法。欢迎访问 ibm.com/globalcsuitestudy IBM 为客户提供咨询和系统整合服务，帮助他们设计和采用先进技术打造认知型企业。如欲了解 IBM 认知与分析产品/服务的更多信息，敬请访问 ibm.com/gbs/cognitive。如欲了解有关支持认知工作负载的认知解决方案和云平台的更多信息，请访问 ibm.com/cognitive 1近在眼前人工智能 (AI) 和认知计算可以带来哪些助益？自动执行企业流程、配置聊天机器人、嵌入更多传感器、支持员工发展、挖掘深刻洞察来塑造创新的客户体验？一些领先企业正逐步落实相关工作，而且不止于此，他们还积极重塑企业，不停寻找相关的机遇。他们意识到，每一次互动乃至每一个新的网络节点都是全新的数据源 - 塑造新模式的新切入点。反过来，每一种新模式揭示的都是尚未成型的概念、未曾探索的方向以及不曾发掘的机遇。随着可能性艺术成为一门新的发现科学，曾经无法想象的创新近在眼前。 2接受改变？相较于三年前，最高管理层对于颠覆性业务趋势的态度发生了逆转。一般而言，目前最高层主管不太愿意接受来自行业外部的竞争压力，因而选择与业外合作伙伴结盟共同寻求创新。这必然会引发一些有趣的问题。颠覆威胁是否不断削弱？企业会不会更愿意“保持自身的固有发展方向”？据我们发现，答案取决于企业选择的数字化重塑TM 路线，以及是否以高级分析和数据作为数字化重塑的基础。认知计算是指采用人工智能技术、分析和数据来理解、推理、学习和互动的新一代信息系统。认知系统能够不断构建知识，学习和了解自然语言，与传统可编程系统相比，更能与人类进行自然互动。AI 解决方案具备认知系统的部分（但却不一定是所有）智能特性。例如，自动化技术取得重大进展，从单纯地移动数据发展为指挥控制复杂系统，包括执行基于判断的、支持 AI 的互动。在本报告中，我们使用术语“AI”统称此类技术，使用“认知”指代一系列相关能力。 我们所说的人工智能和 认知计算的含义 3我们对受访主管进行了分类，主要依据当前利用 AI 技术自动执行或自动开展业务流程的情况，以及未来两到三年的相关技术投资计划（见图 1）。通过对广大受访高管的回答进行分析，我们发现，广大企业在能力、战略以及未来趋势展望方面均存在显著差异。 我们将其分为四个群组：重塑者、谋算者、渴望者和观望者。图 1进展情况34% 的企业计划推进 AI 技术发展重塑者• 已采用 AI 技术并计划未来做出重大投资谋算者• 已采用 AI 技术但计划未来做出少量投资渴望者• 正在计划做出首次 AI 技术投资观望者• 目前尚未采用 AI 且未计划做出投资未来 2-3 年投资 AI 技术的可能性目前通过 AI 技术实现的自动化水平11%23%38%28% 4• 重塑者（占受访高管 11%）采用战略方法，通过 AI 技术支持企业发展；他们积极解决复杂问题、将智能注入各个流程并投资打造焕然一新的美好未来。他们从企业设计方法角度出发，积极转变业务模式和运营模式，参与生态系统，推动开展创新。重塑者与更广泛的合作伙伴网络开展协作，共享资源和资产，持续推进业务重塑。 • 谋算者（占受访高管的 28%）运用 AI 单点解决方案升级所选定的活动流程；他们精于改变各个业务环节，但却很少利用这项技术来改造企业。相较于重塑者，谋算者更为保守，不太愿意与合作伙伴开展协作、共享资源，也不愿意从外部寻找创新灵感。• 渴望者（占受访高管的 23%）仍在策划首次 AI 尝试。面对产业融合、网络风险不断攀升及消费者人口结构不断变化的严峻局势，渴望者计划运用这些技术彻底改革企业。渴望者希望通过 AI 技术推进整个企业转型，继而转向生态系统。 • 观望者（占受访高管的 38%）尚未采用 AI 技术。其中极少数企业已经受到近期颠覆性力量的冲击，但在很大程度上，依然打算继续对 AI 技术进行观望。 5图 2把握局势重塑者预测出其他企业 无法预见的趋势重塑者谋算者渴望者全球平均水平64%42%38%预计更多来自企业 外部的创新48%预计专注新市场预计更多来自其他 行业的竞争压力68%53%49%64%30%22%41%49%30%重塑者的远大目标与自身目前在业内的领先地位相辅相成，越来越多的重塑者期望进入新市场，同时也预料到新进驻行业的竞争对手会带来颠覆性竞争压力。他们希望与合作伙伴建立更广泛的合作，共同携手开展创新（见图 2）。总而言之，重塑者对未来发展的展望与谋算者截然不同。 在本项调研中，我们主要对已经采用 AI 和认知技术的两大群组进行了研究：重塑者和谋算者。我们还将渴望者纳入考察范围，以便了解他们在未来几年采用 AI 技术的意向。观望者群体并未列入分析范畴，因为他们已明确表示不太可能立刻采用 AI 技术。“必须持续重塑自我、调整业 务并领先其他企业率先实施 技术。”Christian Hebich， 全球解决方案集成与服务主管 Roche Diagnostics，瑞士 6广阔前景重塑者实力雄厚，领导企业突出重围。重塑者成为高绩效创新型企业的概率是谋算者的两倍。其中，70% 的重塑者表示他们的收益增长和盈利能力高于业界同行，90% 表示他们引领行业创新潮流。尽管表示行业受到严重颠覆影响的重塑者是谋算者的两倍以上，但重塑者相信他们具备相应的能力来应对未来变化。相比之下，渴望者纵然同样遭受严重冲击，但他们准备不足，难以应对混乱局面（见图 3）。 重塑者不会重新采用传统的垂直一体化业务设计。相反，他们坚定地认为，更开放、更广阔、更数字化的业务生态系统必将带来全新的可能性，帮助创造价值及进军新市场。在本调研报告中，我们通过三个章节深入剖析了重塑者采用的方法：战略： 重构企业 业务模式： 追求个性化 运营模式： 见证未来图 3重塑者谋算者渴望者一切准备就绪重塑者做好妥善准备，随时迎接颠覆力量受到严重颠覆性影响制定了完善战略以应对颠覆力量过去曾十分成功地管理变革50%22%72%54%40%81%53%44%46% 7认知型企业基于数据而运转。重塑者无时无刻不在探寻更多这类最宝贵的资产，不断重构企业，以便深入挖掘尚未掌握或者数量不多的数据。这种对于数据的渴望体现在两个重要方面。首先，重塑者青睐以更广阔的合作伙伴协作网络为特色的业务设计。其次，他们多倾向于利用更广泛的新兴技术开发数字化平台。在二者的共同作用下，重塑者逐渐进入理想状态 - 数据充足，唾手可得。此类企业的高管们纷纷期望从战略角度重塑企业。足有 70% 的重塑者依靠数据制定业务战略，而谋算者的比例则为 51%。利用新兴数据源来适应市场变化的重塑者是谋算者的两倍以上。重塑者收集数据、提出假设、探索崭新模式，继而重新确定发展可能性。依据发展战略，他们不断探索新的最佳机遇。战略： 重构企业 8数据搜索生态系统合作伙伴是收集最广泛的数据集的重要渠道，包括揭示各种潜在新模式的情景数据和异构数据。物联网 (IoT)、智能自动化和区块链等新兴技术层出不穷，随之产生大量数据。随着数字化企业不断吸取所有这些信息，实现真正突破和新运营模式将成为可能。 当然，合作伙伴并不总是乐于共享数据。若能克服犹豫或他人的反对，必将能够获得诸多益处。倘若建立深层的协作关系，势必更有利于开放交流数据；而这正是重塑者乐见其成的伙伴关系。“人工智能可将过去的非结构化 工作模式转变为未来的智能工作流程。”首席人力资源官，信息技术美国70% 的重塑者与合作伙伴密切协作，共同开发新产品和新服务。此外，在很大程度上，重塑者比谋算者或渴望者更愿意与合作伙伴共享资源、人员乃至有形资产（见图 4）。 图 4发现趋势重塑者最乐于共享资产重塑者谋算者渴望者56%我们在很大程度上与合作伙伴共享人员（资源和技能）我们在很大程度上与合作伙伴共享有形资产 37%33%51%40%27% 9AI 技术是“基石”对于重塑者和渴望者而言，AI 技术是发展基石；一经部署，便可充分利用各类新兴技术。相比之下，谋算者采用的新技术却十分有限，因为他们更倾向于单纯投资成熟技术（见图 5）。 图 5全面融合AI 支持技术融合重塑者谋算者渴望者物联网云计算移动技术机器人流程自动化增强现实机器人虚拟现实3D 打印区块链84%81%77%57%56%55%54%46%37%40%65%48%8%13%8%14%9%5%73%71%80%43%28%32%26%17%22%很可能投资下列其他技术 10E. & J. Gallo Winery： 整合技术，既提高产量又节约用水为什么重塑者和渴望者如此开明积极地采用新兴技术？从某种程度上而言，这些技术可以丰富和拓展用于分析、理解和发现的数据源及数据类型。 移动、云计算和 IoT 领域的技术融合（将两项或更多技术融入单一设备或流程）已经相当成熟。目前，这一趋势主要体现在消费设备（如智能手机）和业务应用（如连接 IoT 的制造设备传感器）中。技术融合促进数据整合；反过来，数据整合又可以推动发掘新机遇，帮助重塑业务模式或提高运营效率。重塑者很可能率先充分发挥技术与数据融合的变革能力（参见 侧边栏，“E. & J. Gallo Winery：整合技术，既提高产量又节约用水”）。在美国，E. & J. Gallo Winery 希望能够根据每株葡萄藤的特殊需求进行灌溉。植株间距成为关键突破口。该酒庄利用认知算法比较从 NASA 卫星图像（精细到 1 平方米）中收集的遥感数据与土壤中嵌入的湿度传感器中的数据。该公司运用机器学习和视觉分析破译卫星图像代码，开发了一套自动化系统，严格保证为每株葡萄藤灌溉仅够维持需要的水量。这些灌溉措施不仅使酒庄产量提升 20%，而且将用水效率提高 16%。 11KONE： 转向预测型客户服务模式总部位于芬兰的 KONE 公司正在积极将客户采购的电梯、自动扶梯和自动建筑门连接至 IoT 云平台。该公司利用认知计算和高级分析，预测维护需求，并提出解决潜在问题的建议。通过从连接设备收集详细数据，并与现场运营和销售团队共享相关数据，该公司有望能够从被动型客户服务模式转向预测型模式，继而提高客户满意度。联网建筑和联网农场是未来趋势。联网汽车也是趋势之一。增强现实技术广泛应用于汽车挡风玻璃上的抬头式显示器，供驾驶员查看及自动执行装配线故障检修。区块链可有效跟踪多层级供应商网络的各个环节，检测复杂供应链或装配生产线中断情况并抢先一步阻止问题。从车辆及周边环境（全球定位卫星、嵌入道路的传感器）收集而来的数据已然成为汽车保险公司和城市规划师设计新业务模式的基础。 此类场景可生成大量有关情境、事件乃至人类情感的数据，这在过去是无法获得或无法被充分理解的。将数据输入认知系统可以转变业务和运营模式（参见侧边栏，“KONE：转向预测型客户服务模式”），另外，还可以改变企业培养人才的方式。 12人人皆是专家重塑者与谋算者之间最重要的一个区别在于他们对员工的看法。两倍以上的重塑者和渴望者预计，运用 AI 和认知技术可将员工从日常工作中解脱出来，让他们开展高附加值活动（见图 6）。 “随着日常任务实现自动化，”阿联酋迪拜经济发展部首席执行官 Mohammed Abdulla Shael AlSaadi 表示，“员工有时间思索新颖创意。” 比机器人更加出众解放员工，创造新价值 图 6重塑者谋算者渴望者我们可能会在未来 2-3 年部署机器人来执行日常任务我们