生成式人工智能全球研究报告：竞争优势构建策略

01 前言：通往生成式AI的未来之路
本报告探讨了企业如何利用生成式AI（GenAI）技术提升生产力和业务效率。报告基于对全球1600家组织的调查，分析了企业在GenAI战略部署、实施挑战及成功关键要素方面的现状和趋势。报告核心观点包括：GenAI技术具有巨大潜力，但企业在实施过程中面临数据合规、价值转化、系统集成和人才短缺等挑战；成功部署GenAI需要完善的治理框架、战略规划、技术整合和专家指导。

02 企业正取得早期成功
自ChatGPT 2022年11月推出以来，GenAI展现出巨大潜力，企业通过GenAI实现创新、提升运营效率。然而，39%的企业在系统集成方面遇到挑战，34%面临成本过高问题。成功GenAI实施的关键领域包括：提升数据使用信任度与合规性、实现价值转化、系统集成和人才获取。

03 成功GenAI实施策略
成功部署GenAI需关注四大要素：
a. 全面治理：95%的企业缺乏GenAI治理框架，76%关注数据隐私与安全，仅5%具备LLM偏见和隐私风险评估系统。
b. 战略部署：93%技术决策者不完全理解GenAI，47%在概念到实践转化中遇阻，37%难以证明ROI。
c. 技术整合：47%企业缺乏实施工具，41%存在系统兼容问题，52%难以有效利用公共数据集。
d. 专家指导：51%企业担心缺乏内部技能，北欧地区技能短缺问题更突出。

04 GenAI采用率持续增长
54%企业已开始部署GenAI，11%实现企业级全面集成。86%企业计划投资GenAI，20%员工日常使用GenAI工具。区域差异明显：北美（美国领先）、亚太（中国领先）采用率较高；行业方面，电信、零售、保险、银行和生命科学领域进展最快。

05 获取竞争优势蓝图
成功GenAI项目需明确四大战略方向：加速创新（决策流程集成）、数据保护（隐私安全）、可信结果（可解释性）、强化治理（生命周期管理）。SAS作为数据AI领域领导者，提供GenAI治理平台SAS Viya，支持模型集成、决策加速和合成数据生成。

06 SAS Viya平台
SAS Viya通过API管理LLM、Copilot加速业务任务、Data Maker生成合成数据，帮助企业实现GenAI与现有流程的融合，同时保障合规与决策能力。