用新一代人工智能重塑企业运营

作者 通过我们为超过2,000位客户推动390亿美元利润影响的广泛经验，我们确定，包括人才、资产与平台以及方法与流程在内的全面运营战略至关重要。我们的新研究强调，尽管许多公司已经加快了向更复杂的运营模式的转变，但只有顶尖表现者有效地利用生成式人工智能来创造显著价值。这些先行者已准备好进行变革，通过利用他们的数字核心，加速自动化和人工智能的应用，并在整个业务中放大其影响。 我们正处于一个深刻的变革时期。这是我们从2023年的报告中提出的开场白，强调了智能运营对于设定新绩效前沿的颠覆性战略至关重要。 阿伦达蒂·查克拉鲍蒂集团首席执行官，安永运营 自那以后有什么变化？生成式人工智能现在可衡量的影响——对每一个企业，在每一个行业。 尤素夫·泰约布全球通信、媒体与技术行业实践主席 为了在今天的环境中繁荣发展，组织必须经历变革性的变革，其中通用人工智能（gen AI）发挥着关键作用。而借助通用人工智能实现的智能化运营之旅，对于从这些变革中创造价值绝对是必不可少的。 我们预计，企业将在通用人工智能的助力下，开展更加有意义的改革创新，以培养可持续、成熟、智能化运营，并实现增长、生产力和利润率的显著提升。 智能运营代表了运营成熟度的巅峰，其基础是一个专为持续适应性设计的数字核心。一个专门构建的数字核心使组织能够满足其不断变化的需求，同时无缝集成最新的新兴技术。 Bhavana Rao首席增长及战略官，Accenture Operations 现在是时候准备好进行革新了。 风险所在：竞争相关性 通往智能运营之路 06 智能运营的商业案例 12了解智能运营的促成因素16 现代化的数据基础：通往通用人工智能的门户 19 实施以域为中心的数据现代化方法22 采用以人为本的革新策略25 将业务与技术团队连接起来共同拥有革新29 采用领先的过程来推动业务成果 31 展望未来：为变革而组织 What’s at stake:竞争力相关性 新技术、消费者期望、气候变化、混合工作以及其他因素正在推动组织运营方式的巨大结构性转变。这些变化以光速发生。企业必须比以往任何时候都更快、更持续地创新，以保持在不断演变的竞争格局中的相关性和竞争力。 简而言之，这就是革新的回报：竞争相关性及其所有相关内容。增长。盈利能力。创新。市场主导地位。 关于智能运营的业务案例 我们的2024年调查是根据这个问题设计的。我们采访了来自15个行业和12个国家的2,000名高级管理人员（其中57%为C级或同等职位）（图1）。我们的目标是评估企业运营在多大程度上准备好利用通用人工智能推动业务成果。 组织在四个运营准备标准下进行评估，以确定它们在智能运营连续体（图2）中的位置。被描述为“基础”的组织处于其旅程的早期阶段，而那些被评估为“准备革新”的组织已经完全现代化，采用以AI为主导的流程。 02 自动化自动化与描述性、可预测人工智能的采用 01 基础性基础资产，推动成本优化和基本服务等级协议 04 准备进行革新超自动化和大规模AI推动业务成果 03 以洞察力驱动的全面现代化的数据，旨在提升客户体验。 自我们在2023年对智能运营组织进行评估以来，许多事情都发生了变化。在过去的一年中，准备好变革的公司数量几乎翻了一番，从9%增加到16%。这些组织已经现代化了他们的数据基础，以支持强大的业务成果，实现了端到端平台的集成，并且正在高度自动化大多数流程。他们还成功地在大规模任务中应用传统人工智能以增强任务，并且正在迅速扩展通用人工智能用例以推动新的增长。 与它们的基石版相对应，准备进行革新的组织具有： 3.3x较高成功扩大高价值通用人工智能用例的可能性。 2.4x生产力的更大提升 更高的平均收入增长率 此外，一小部分但精英级的创新准备型企业——仅占2%——已经在大规模部署通用人工智能，并报告了其投资的卓越回报。 这些组织并非拥有秘密武器或特殊超能力以实现这些成果。它们拥有现代化、成熟的运营模式，这些模式由三个关键推动因素支撑。 智能运营的推动者 为了实现智能运营，组织必须解决如何转型人才、资产和平台，以及方法和流程的问题。我们的2024年研究显示，组织已经开始从更全面的角度重新审视企业运营的革新，并同等关注智能运营的三个推动因素。他们把这三个因素都列为优先事项。这与2023年的情况不同，当时许多组织一次只关注一个或两个推动因素。组织现在意识到，这三个推动因素就像三条腿的凳子：每一条都在支持通过通用人工智能进行革新中发挥着至关重要的作用。 在准备进行颠覆性革新的公司擅长并行开发所有三个推动因素并将它们统一应用（图3a）。 尽管所有三个推动因素对于创新至关重要，并且这三个因素都应该同步推进，但需要注意的是，智能运营连续体中的每个阶段都有一个主要的推动因素（图4a）。 例如，资产与平台是那些希望从基础操作过渡到自动化操作的公司的主要推动力。在这一阶段，一个关键的要素是为关键自动化项目建立治理模型，并包含满足业务需求的反馈循环。那些授权业务和技术团队共同创建资产和平台开发路线图的公司，是那些能够成功过渡到自动化操作的公司。 同样，方法与流程是处于变革准备阶段的组织的主要推动者。与处于洞察驱动阶段的组织相比，变革准备阶段的公司能够执行流程挖掘以及内部和外部基准测试，以推动一流的绩效。他们的流程已经从端到端进行了转换，具有高度的平台集成和超自动化。在变革准备阶段的公司中，几乎有九成（87%）在开发方法与流程方面表现出色，而处于洞察驱动阶段的公司中只有47%（图4b）。 一个现代化的数据基础：通往生成式人工智能的入口。 除了解决所有三个推动因素外，准备进行革新的组织在数据现代化方面也比其他级别的对应组织水平高得多。他们认识到拥有正确的数据策略和核心数字能力以有效利用通用人工智能的必要性。他们的数据资产这些是为通用人工智能用例设计的，它们在数据治理方面有明确的角色定义，并且能够在整个生命周期中跟踪所有数据，一直追溯到源头。我们的研究表明，现代数据基础又是另一道门槛，将准备进行革新型的公司与同行区分开来（图5）。 通往智能运营 我们的2024年研究以及来自超过1,000个完成的通用人工智能（gen AI）项目的轶事证据表明，组织在智能运营方面的投资与其扩展gen AI能力之间存在相关性。我们发现，拥有智能运营的公司能够加速其gen AI的使用，这进而推动其运营的演变，然后进一步扩展其gen AI的使用，如此循环。这是一个良性且相互依赖的循环。 我们的研究表明，拥有智能运营的组织数量每年都在增加。 但是制定一个明确的发展路线图仍然是他们面临的最大挑战之一。最佳的前进路径是什么？在旅行的每个阶段必须解决的非协商性要素有哪些？以下是组织应该采取的四个行动，以规划路线、识别差距并推进智能运营。 01 实施以域为中心的数据现代化方法 企业具备随时进行革新的能力，它们拥有集中式的数据治理和以领域为中心的数据现代化视角。这构建了一个强大的数据基础，为以AI引导的革新做好了准备。 一种评估数据基础的方法是评估三个推动力——人才、资产与平台，以及方法与流程——在日常如何与数据互动。人们是否对如何创建、处理和消费数据有清晰的理解？是否在各个职能之间连接了流程和工具，使不同的团队——销售、供应链、服务、人力资源、财务、研发——都能使用他们喜欢的工具访问相同的数据和分析？数据是否以标准化的方式结构化，内置安全和可访问性，使用允许业务中AI工具访问的通用数据格式？ 这些是一个现代数据基础的特征。这也是大多数公司面临挑战的地方。现代化数据基础需要大量的时间和资源。我们的研究显示，71% 的基础性组织拥有一个数据基础，其现代化程度不足以实现全组织通用人工智能的全面价值。 数据质量的可获取性是一个关键因素。超过三分之一的“转型就绪”组织使高品质的数据和元数据资产能够以高速获取，且这些数据不包含不一致性和冗余。这是通过在业务团队和领域专家之间分配相等责任以现代化数据基础实现的（见图6）。 “我认为理解数据治理过程至关重要。在整个组织内传达这一点需要大量的教育，这一点不应被低估，尽管它可能显而易见。 首席数据官，全球房地产服务提供商 客户故事 这家制造工具和工业设备的工业巨头，通过在正确的产品、工作方式及数字化技术优化财务管理方面下注，实现了快速增长。数字化转型和增长策略对公司的收购整合和快速发展支持至关重要。Accenture 与该公司合作，开发了一个敏捷且灵活的财务运营模型，将关键流程如采购到付款（PTP）、订单到现金（OTC）、记录到报告（RTR）和客户服务等流程进行了集中化管理。 基于SAP S/4 HANA平台的新管理服务中心现在被用于交付流程。公司还实施了一个新的数据基础——这包括对数据战略和治理的全面更新——以及一个卓越中心，以提升分析能力。利用Accenture的AI驱动SynOps平台，这位客户简化了其运营，将80%的会计流程集中化，提高了47%的效率，实现了50%的无接触交易，并产生了高达7000万美元的新业务价值。 02 拥抱人才优先的变革策略 领先的组织将人才置于变革的中心。 在人工智能时代，这意味着重塑劳动力结构，使新角色与技术发展同步适应商业需求。这意味着为工人提供全面的培训，让他们能在各自岗位上茁壮成长并充分利用通用人工智能的强大能力。这意味着重新定义工作，重新思考流程和整个工作流程，以清晰了解通用人工智能在服务客户、支持人员和实现商业成果方面可以产生最大影响的地方。 这种对人才的深厚依赖在规划基于通用人工智能的变革时往往被忽视。我们的研究显示，82%的基石型组织没有制定人才变革策略。他们没有提前规划以满足劳动力需求、获取新人才或培训及提升工人技能，以使他们为通用人工智能引领的工作流程做好准备。 与之相比，92%的“准备变革”组织拥有一个明确的人才战略，以解决劳动力规划、角色创新和持续提升技能（见图7）。这确保了他们拥有与战略优先事项相一致的人才梯队。 变革管理项目应当设计用于帮助团队适应新的工作流程并接受由人工智能驱动的流程创新。 “关键的成功指标是生产力和减少重复性任务，这样我们的员工就能有更多时间与客户相处，并专注于处理他们角色中更有趣的部分。具体项目措施包括提高代码质量和简化流程，以便银行可以缩短为客户服务的耗时。 人才战略必须超越技能发展。必须制定计划和政策，以确保员工在身体上、情感上和经济上得到保障，他们的工作具有意义，并且他们的日常目标能够激励他们。这还有额外的优势，即吸引具有不同背景和生活经验的应届毕业生，他们能够为持续的创新之旅带来认知多样性和信息丰富的观点。 一个强大的人才战略也将解决技能提升和学习问题。非技术团队的培训计划应集中在三个领域：人工智能素养计划应教授通用人工智能的基本知识，包括其能力、局限性和风险。实用应用培训应使用研讨会和沙盒环境来展示人工智能如何增强特定的业务功能，如市场营销、客户服务和运营。 Les Matheson,集团执行数字、数据及首席运营官，NAB 客户故事 汇丰银行，世界领先的金融机构之一，推出了一项全球性计划，旨在提升员工体验和提高生产力，以增加股东回报和客户满意度。这一转型要求汇丰银行对其人力资源职能进行现代化和数字化改造，以应对不同国家手动、碎片化的遗留流程带来的挑战。 SAP、ServiceNow和MuleSoft提供的解决方案用于简化人力资源流程并提高服务可访问性。汇丰银行的员工现在可以即时访问信息以做出明智的决策，并且可以比以往任何时候都更快地访问人力资源服务和支持。这些改进涵盖了核心服务，如薪资和工作队伍管理，以及人才管理、职业发展和绩效管理方面的新能力。通过更快地访问数据驱动的见解，汇丰银行领导层更好地配备了有关其团队和人员方面的战略决策能力。 安盛咨询（Accenture）协助汇丰银行（HSBC）实施技术和管理变革解决方案，包括用户体验设计、全球流程配置和本地化，以符合特定国家的法规。这次改革引入了数字