2025企业人工智能趋势报告：企业AI采用、挑战与战略重点对比分析

企业人工智能采用、挑战及战略重点的比较分析。 执行摘要 企业人工智能已从炒作走向了现实。虽然2024年许多组织仍在探索，但到了2025年，它们正从探索阶段过渡到实际应用。 采用和扩展已成为最新的障碍。决策在很大程度上仍由高层推动，但开始延伸到中层管理，这表明了更广泛的组织承诺。值得注意的是，金融、医疗保健和保险等受监管的行业正引领采用潮流，显示出合规性强的行业现在是人工智能转型的前沿。 与此同时，AI规模化的挑战正在转变。数据质量、合规性和集成如今已成为比成本和人才更主要的进步障碍。组织正将其AI应用案例扩展到简单的效率提升之外，转向决策智能、知识获取和客户参与等真正产生影响的领域。交付模式正日益混合化，反映了企业需要在采用速度、控制性和定制化之间取得平衡的需求，以确保AI既实用又具有变革性。 我们的首席执行官的致辞 谢伊·莱维，联合创始人兼首席执行官 虽然内部倡议常常停留在试点阶段，但与专家合作的企业能够实现规模化发展。通过这种方式，它们正在重塑整个行业。 人工智能真正的潜力在于变革。 我們最新一期的企業人工智能趨勢調查證實了我們每天所見：組織正超越探索階段，但挑戰依然存在。數據質量、合規性、信任和整合構成障礙。與業務運營的全面整合仍舊難以實現。 然而，这一转变标志着一个转折点。人工智能不再被视为一个孤立的创新项目。如今，它是具有远见企业的运营原则，是关键的投资回报驱动因素。让我们探讨我们是如何到达这里的，以及未来将有何发展。 人工智能从“也许”变为“必备” 数据讲述了一个引人入胜的故事：企业正一头扎进AI的深水区。挑战已从概念层面演变为运营层面。 本报告比较了2024年12月和2025年8月的研究结果，以展示愿景的演变以及成功的样貌。 领导力与组织参与 人工智能决策依然处于核心地位，但正开始向外扩展。 2024 所有受访者均为拥有5000名以上员工的企业的高级管理人员。人工智能（AI）是一个纯粹由高管参与讨论的话题。 What this means: 人工智能正从一项自上而下的创新倡议转变为领导者们的内在责任。 2025 65%的受访者仍然担任领导职务，但越来越多的部门负责人和运营领导者现在对人工智能战略有发言权。 行业代表：领先监管领域 What this means: 这些行业在严格的合规要求和高风险的环境下运营。它们加速采用人工智能，表明人工智能受到的监管限制较少，但正被积极用于欺诈检测、风险建模和患者护理优化。 2024 电信、科技、金融、医疗保健和制造业的均衡组合 2025 金融（27%）、医疗保健（21%）和保险（18%）目前引领采用。 客户360度洞察与关系分析自动化合规及KYC/AML监控欺诈与投资组合智能加速投资者报告 金融服务 科学、监管和商业内容的知识统一发现智能领域与医疗管理自动化商业规划与提案生成 生命科学 自动化理赔处理规模化欺诈检测动态风险评估流失与理赔趋势的预测分析 保险 从实验到落地，人工智能的成熟度 成熟曲线显示了明显的进展迹象。探索比例降至19%，而扩展比例上升至36%。 只有16%的企业已将其人工智能完全整合到运营中。 16% What this means: How Unframe helps: 这种探索的减少反映了从实验到执行的转变。企业正超越“创新剧场”，转向可持续、可重复的商业价值。完全整合的减少表明，随着组织经历规模化，挑战也随之增长。 我们的定制化AI解决方案通过直面集成和可扩展性问题，使从试点项目到企业级推广的跨越更加轻松高效。 规模扩展的障碍已从成本转向数据。 不到一年，扩展人工智能所面临的障碍已经发生了变化。 2024 2025 55%的州将数据质量仍视为扩展人工智能的最大障碍 What this means: How Unframe helps: Unframe直接与您现有的系统集成，从数据存储地获取数据。通过确保源头的数据就绪状态、质量及可用性，您将获得可靠且易于访问的数据，而无需增加额外复杂性或造成中断。 预算已不再是主要障碍。各团队正应对可信赖数据及生态整合相关的问题。AI模型的强大程度取决于为其提供的数据——而企业正在大规模学习中。 决策智能已成为战略优先事项 优先事项正从运营改进转向更高价值的情报。 66% 的公司优先考虑生产力和知识获取。 66% 决策智能正成为企业人工智能的核心优先事项，66%的公司将生产力和知识获取列为首要关注点。虽然客户体验和效率仍然重要，但重点已转向使信息更易于获取和采取行动。这反映了一种日益增长的认识，即人工智能真正的力量在于帮助组织更快地洞察、理解和决策——而不仅仅是自动化他们已经做的事情。 推动这一转变的工具多种多样但相互关联。企业正通过高级报告、商业智能和分析投资于可观察性；通过企业级搜索统一数据孤岛，实现按需获取知识；并通过提取和抽象将电子表格、财务报表、PDF文件和合同等非结构化输入转化为可用洞察。在此基础上，还叠加了自动化和AI代理，它们能够利用这些洞察驱动工作流，支持及时决策和有效行动。 How Unframe helps: Unframe 能够提供这四项功能中的全部，或根据精确的业务需求组合使用，所有功能均通过一个平台实现。清晰、可靠的洞察力有助于做出更强有力、更迅速的决策，从而推动可持续增长。 用例趋势：扩展至整个企业 IT运营、客户体验和安全是影响最大的用例。 2024 What this means: 人工智能不再局限于技术团队——它正成为各部门都能使用的日常工具。 在企业搜索、决策支持和客户互动工具方面实现更广泛的覆盖。 2025 购买标准：兼容性日益重要 成本效益仍然是最重要的，但速度和技术栈兼容性已成为关键因素： 实施速度，其次是定制能力和集成能力。 What this means: 2024 企业正在成熟。随着人工智能嵌入关键运营，组织更看重无缝互操作性，而非最快上线。 与现有技术栈的兼容性已超越速度。 How Unframe helps: 通过与任何 SaaS、API 或数据库建立安全连接，Unframe 能够统一数据源，同时将中断降至最低，从而直面集成和数据就绪方面的挑战。 是自建还是购买？混合模式往往是答案。 2025年，混合动力车型主导市场： What this means: 混合式采用反映了企业对速度与控制的需求——在可能的情况下加速部署，同时在敏感或受监管领域定制解决方案。 展望新的AI法案 过去一年，企业人工智能已从实验阶段明确转向实质性规模化。 尽管新的障碍不断出现，各公司仍在推进相关实施工作。虽然成本已不像过去那样构成主要障碍，但数据质量、合规性及集成方面的挑战依然严峻。与此同时，企业的优先事项正从效率转向关注决策智能和知识获取——这些正是人工智能能够从根本上重塑组织运营方式的领域。购买者也变得更加精明，他们更看重兼容性和整合效果，而非仅仅是速度。如今，讨论的焦点已不再是是否应采用人工智能，而是如何在整个企业中负责任且有效地嵌入它。 人工智能成功的领导力检查清单 将锚定AI于可衡量的业务成果 将每一项人工智能计划都与具体的KPI挂钩（例如：收入增长、运营效率、合规性遵守或客户满意度），并每季度回顾成果，以确保与企业战略保持一致。 02 从高影响、可扩展的应用案例开始 优先关注决策智能、生产力工作流和客户参与等领域 制定路线图，快速从试点阶段推进到企业级推广 03 巩固你的数据基础 在扩展前审计数据管道的质量和完整性投资治理、血缘关系和合规准备以降低风险指派数据所有者负责持续准确性 04 无缝集成计划 选择易于与您现有技术栈集成的平台 从一开始就为集成预算 05 要求透明度和可靠性 在部署前定义最低准确性和性能阈值 实施用于检测偏见、漂移和合规性的监控工具 与用户建立反馈回路以持续改进模型 06 考虑一种现代“建设+购买”模式 若自主研发能形成值得前期投入的、有竞争力的知识产权，则应内部建设；若需快速高效地满足特定场景需求，则应购买定制化解决方案；若要平衡速度、控制力与成本，则应采用混合模式。 07 投资人机协作 重新设计工作流程，将人类专业知识与人工智能辅助相结合培训员工解读、质疑和优化人工智能输出将人工智能定位为增强工具而非替代品 08 将收养作为一项变革举措来推进 向团队清晰传达AI的“为何” 庆祝速胜以积蓄势头 运用培训和支援来化解阻力 调查方法学 本报告基于对250位来自领先企业的高级AI决策者的调查反馈。受访者来自不同的行业领域，其中多数担任高管或高级领导职务，负责制定和实施AI战略。本次调查于2025年第三季度进行，反映了在企业AI应用领域处于前沿的组织观点。 关于Unframe Unframe 是一个托管的 AI 交付平台，提供能够真正起作用的 AI 解决方案——根据您的业务需求量身定制，并在数天内交付。借助 Unframe，组织可以将高价值的 AI 应用场景转化为实际成果，无需共享数据、无需预先投入成本，也无需在结果上妥协。Unframe 总部位于加利福尼亚州的库比蒂诺，在特拉维夫和柏林设有全球业务。