2024年AI加速数字员工智能化落地

——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议 易观分析2024年9月 Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护 数字员工的定义与概念01 数字员工的价值与意义 提 升 企 业 运 营 效 率 数 字 员 工 可 以2 4 / 7不 间 断 地 工 作 ， 无 需 休 息 、 休 假或 受 生 物 钟 影 响 ， 能 够 同 时 处 理 多 个 任 务 ， 并 且 可 以 快速 切 换 任 务 ， 不 会 出 现 疲 劳 或 注 意 力 不 集 中 的 情 况 。 有 效 降 低 成 本 投 入 数 字 员 工 可 以 长 期 使 用 ， 并 且 ， 数 字 员 工 可 以 替 代 多 个人 工 岗 位 ， 进 一 步 降 低 了 企 业 的 人 力 成 本 。 同 时 ， 数 字员 工 可 以 通 过 预 设 的 程 序 和 算 法 进 行 工 作 ， 无 需 进 行 复杂 的 培 训 ， 大 大 节 省 企 业 的 运 营 成 本 。 更 有 效 保 障 工 作 质 量 与 稳 定 性 数 字 员 工 不 会 受 到 情 绪 、 疲 劳 、 压 力 等 因 素 的 影 响 ， 能够 始 终 保 持 高 度 的 专 注 和 准 确 。 同 时 ， 数 字 员 工 可 以 通过 严 格 的 程 序 控 制 和 数 据 校 验 ， 避 免 人 为 错 误 的 发 生 。 数字员工定义 数字员工是一种由人工智能、机器学习、自动化流程等技术驱动的虚拟劳动力。它们能够模拟人类员工的行为和决策，处理大量的数据和信息，执行各种重复性、规律性的任务。 数字员工是以“AI+RPA +数据+机器人”等多重技术深入融合应用创造的高度拟人化的新型工作人员，特点是人格化、智能化、自动化，具备主动感知、主动交互的能力，可覆盖更多的业务场景，能够像“人”一样成长。——金蝶 数字员工又称数字化劳动力，是通过数字化技术打破人与机器边界、充分激活劳动力潜能的第四种企业用工模式，即“人机耦合”。——麦肯锡 数字员工是利用人工智能、机器学习、自然语言处理等多重技术深入融合创造的高度拟人化虚拟助手，具有认知、理解、分析、对话等能力，并拥有一定“智商”，可以自主或协助处理相关工作，帮助企业提高工作效率、减少人力成本、降低人为误差等。——小冰 一种软件机器人，可以模拟人类在数字系统中的操作，执行重复性、规则性的任务，提高业务流程的效率和准确性——UiPath 数字员工分类 数字员工分类 表面上看，这就是数字员工的进化过程，为什么不是→而是＋呢？ 原因在于，低代码和RPA是AI Agent落地的重要辅助，在全自动的AI Agent到来之前，这些相对成本更低，且效果更可控，也就是说对于企业而言，仍然需要根据业务场景和目标来形成数字员工的有效组合。 02 数字员工发展趋势 趋势1：数字员工进一步提升智能水平，成为超级智能体，具备更强的学习和推理能力，处理更复杂的任务 更强的学习能力 更强的推理能力 处理更复杂的任务 •自主学习 通过分析历史业务数据、用户行为数据等，发现其中的规律和模式，从而更好地适应不同的业务场景和用户需求 •逻辑推理 超级智能体具备强大的逻辑推理能力，可以分析复杂的业务逻辑，找出问题的关键所在，并提出合理的解决方案 •多任务处理 数字员工具备同时处理多个任务的能力，能够在不同的业务场景中快速切换，提高工作效率•复杂问题解决面对复杂的问题，超级智能体能够运用强大的学习和推理能力，将复杂问题分解为多个子问题，分别进行处理，然后整合结果，提出完整的解决方案•跨部门协作超级智能体还能够与企业内部的不同部门进行高效的协作，打破部门之间的壁垒，实现信息共享和业务协同 •持续学习 超级智能体可以不断接收新的数据和反馈，不断调整和改进自己的行为和决策，使得数字员工能够与时俱进，始终保持最佳的工作状态 •因果推理 超级智能体能够进行因果推理，理解事件之间的因果关系，通过分析大量的数据，找出事件的原因和结果，从而更好地预测未来的发展趋势，为企业提供前瞻性的决策支持 •跨领域学习 超级智能体能够进行跨领域学习，将不同领域的知识和技能融合起来，具备处理复杂跨领域任务的能力 超级智能体根据不完全的信息和概率模型，通过贝叶斯网络、模糊逻辑等技术，处理不确定性信息，提高决策的准确性和可靠性 趋势2：融入工作流程的数字员工将成为主流 单点数字员工应用存在局限性，融入工作流程的AI数字员工将成为主流，将为企业数字化经营带来更高的效率、更好的效果和更强的竞争力。企业应积极拥抱这一趋势，将AI数字员工深度融入到工作流程中，实现经营的智能化、自动化和个性化。 融入工作流程的AI数字员工将成为主流 l缺乏系统性 单点AI工具通常只能解决特定的营销问题，如智能聊天机器人用于客户服务、图像识别工具用于广告创意等。这些工具虽然在各自的领域有一定的作用，但无法形成一个完整的闭环体系。 l提高工作效率 当AI数字员工融入到工作流程中时，它可以自动完成一些重复性、繁琐的任务，如数据收集、分析、报告生成等，让工作人员能够将更多的时间和精力投入到策略制定和创意设计等更有价值的工作中。 l数据孤岛问题 不同的单点AI工具可能使用不同的数据来源和格式，导致数据难以整合和共享，这就形成了数据孤岛，使得企业无法全面了解客户和市场情况，影响营销决策的准确性。 l实现个性化经营和营销 融入工作流程的AI数字员工可以实时获取客户数据，并根据客户的行为和偏好进行跨渠道的个性化营销推荐。这种个性化的营销方式可以提高客户的参与度和转化率，增强客户对品牌的忠诚度。 l难以实现协同效应 单点工具之间缺乏协同性，无法发挥最佳效果，同时，也会导致团队忙于在各个系统和工具间切换，产生工作冗余。企业需要的是一个能够整合各个环节的一体化解决方案，以实现协同效应，提高工作效率和效果。 l提升决策准确性 AI数字员工可以通过对大量数据的分析，为决策提供实时的、基于数据的支持。当它融入到工作流程中时，工作人员可以随时获取这些数据和分析结果，从而做出更加准确的决策。 单点数字员工应用存在局限性 趋势3：数字员工成为企业核心资产之一，“混合型”员工队伍是企业人力资源的重要方向 “混合型”员工队伍是企业人力资源的重要方向 人类员工具有创造力、情感认知、人际交往等方面的优势，能够处理复杂的、需要人类智慧和判断力的任务；数字员工则具有高效、准确、稳定等方面的优势，能够处理大量的重复性、规律性的任务。 02提升员工满意度和忠诚度 “混合型”员工队伍可以为员工提供更多的发展机会和职业选择。人类员工可以与数字员工合作，学习新的技能和知识，提升自己的综合素质和竞争力。同时，数字员工的引入也可以减轻人类员工的工作负担，提高工作效率和质量，从而提升员工的满意度和忠诚度。 趋势4：数字员工开发与运营平台在线化与开放化是趋势 开发平台在线化能够汇聚大量的开发资源和数据，实现资源的共享和复用；可以实现数字员工的实时更新和升级，确保数字员工始终保持最佳状态。 开放化则能够吸引更多的开发者和合作伙伴参与，共同构建数字员工的生态系统，并促进数据的流通和共享，实现数据驱动的数字员工开发和运营。 未来伴随数字员工资产确权进一步明确，数字员工将衍生租赁和交易模式，新型AI劳动力生态由此发展。 趋势5：数字员工市场将诞生一批新业态，生态愈发繁荣 数字员工市场的发展将吸引更多的技术创新者和创业者加入，推动数字员工技术的不断进步。新的算法、模型、技术和工具将不断涌现，提高数字员工的智能水平、性能和可靠性。同时，伴随数字员工市场分工越来越细化，围绕垂直领域多样化、精细化的应用需求，将会融入更多类型企业进入数字员工平台生态当中。 行 业 解 决 方 案 伙 伴 行 业 工 具 伙 伴 围 绕行 业客 户的 需求， 需要具 备 行 业Kn o w h o w的 解 决 方 案 提供 商 入 局，包 括 咨询 公 司、 以及 深 耕行 业 的I S V与S I等 A I /大 模 型 合 作 伙 伴 行 业 数 据 伙 伴 通 用 大模 型提供A I技 术能 力供 给，模 型能 力 的增强也将显 著提升数 字 员 工 的表现 为 数 字 员 工平 台企 业外部必备 的 行 业 数 据 ， 为 数 字 员 工的 训练和 培养提供 基 础 要素 趋势6：利用企业专业有数据形成深度洞察与策略是企业未来经营差异化的重要关键 通用大模型在实现AI技术普惠的基础上，也会带来企业核心竞争力的变化和调整，企业的核心竞争力不再仅仅依赖于技术的先进性，差异化能力就主要体现在对于企业专有数据的挖掘和利用，以及数据驱动决策的企业文化和组织能力升级等方面。相应地，企业也将愈发重视专有数据能力和资源的建设和积累。 l差异化竞争 在激烈的市场竞争中，企业专有数据可以帮助企业实现差异化竞争。与竞争对手相比，企业通过对自身特有的数据进行分析和挖掘，可以发现独特的市场机会、客户需求和业务模式，从而制定出更具针对性和创新性的营销策略和产品服务，使企业在市场中脱颖而出。 l建立壁垒 企业专有数据可以成为企业的重要资产，为企业建立起竞争壁垒。随着数据的积累和分析能力的提升，企业对市场和客户的理解会更加深入，这种深度理解是竞争对手难以复制的。同时，企业可以利用专有数据不断优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，进一步巩固竞争优势。 趋势7：AI应用的深化将对企业的组织能力提出新的要求，企业需要打造适用于人机协同的组织管理体系从而适应未来的发展 AI技术发展迅速，新的算法、模型和应用不断涌现。企业需要紧跟技术发展的步伐，及时了解和掌握最新的AI技术，以便将其应用到业务中。同时，AI应用的深化为企业带来了新的业务机会，同时也带来了新的挑战。核心方向就是AI技术的应用往往会对企业的业务流程产生重大影响，需要企业进行业务流程的重塑。这些业务模式需要企业具备新的组织能力和业务流程来支持。企业需要重新审视自己的业务模式，调整组织结构和业务流程，以适应新的业务需求。相应地，企业需要在技术、业务、人才和组织文化等方面进行全面的变革和提升，以适应AI时代的发展要求。AI时代企业组织能力升级 快 速 适 应 变 化 的 能 力 A I技 术的 发展速 度非 常快 ，新的 算 法 、模 型和应用 不断涌现 。 企 业 需要具 备 快 速适 应 这 些变化的 能 力 ，及时调整战略和 业 务模 式， 以充分利用A I带来的机遇。 数 据 驱 动 的 决 策 能 力 A I应用 的深 化需要企 业建 立完善的 数 据收集 、存 储、管理 和 分 析 体 系 ， 确 保 数 据 的 准 确性、 完 整性和 可 用性。 数 据驱 动的 决策能 力 还要 求企 业 培养员 工 的 数 据素养， 使他 们能 够 理 解 和 运 用 数 据 进 行 决策。 创 新 能 力 A I技 术为 企 业带来了新的创 新 机遇，但 也 要 求企 业 具备相应的创 新能 力 。 企 业 需要鼓 励员 工 提 出新的想法和创意 ， 并 为他 们提供 创 新的环境和资 源。 2024/9/24 趋势8：群体智能与组织孪生纵深，加速数实融合与元宇宙落地 数字员工应用场景 大模型所加速的生成式人工智能已经渗透到多个场景 AI驱动千行百业效率升级，大量行业场景应用价值仍待深挖 制造行业AI应用图谱 制造行业AI应用关键挑战 应用成本挑战 模型应用可靠性挑战 行业Knowhow与数据资源挑战 •与其他行业不同，工业场景相对来说数据样本量较小，AI训练相对困难，相应地，工业数字孪生可以通过仿真的形式生成大量数据，帮助AI模型深度优化，同时，也仍然需要制造企业强化自身数据积累与沉淀，从而提升AI应用现实可行性。 •工业领域，尤