八大能力助力企業(yè)玩轉人工智能

1、 八大能力助力企業(yè)玩轉人工智能 企業(yè)需要具備哪些組織能力才能成功應用及部署人工智能?8項組織能力1 . 數(shù)據(jù)管理：具備捕獲、存儲、組織、標記、訪 問和治理數(shù)據(jù)的能力，以搭建可 供人工智能技術應用的基礎設 施架構2 . 信息及網(wǎng)絡安全：具備完善的信息系統(tǒng)管理架構、 前瞻性的信息及網(wǎng)絡安全部署 和應急響應機制，為人工智能及 其他新興技術的發(fā)展提供穩(wěn)定 可靠的網(wǎng)絡環(huán)境3 . 高級分析：對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析，根 據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘結果做 出預測性的判斷，獲得數(shù)據(jù)驅動 的業(yè)務洞察能力4 . 應用場景識別 ：有完善的創(chuàng)新生態(tài)圈、組織架 構、流程和數(shù)據(jù)，能夠快速識別 市場需求和有效實施人工智能 的場

2、景5 . 人工智能領導力：領導層闡明愿景，設定目標，部 署戰(zhàn)略，以積極和支持的態(tài)度自 上而下地引領人工智能的應用 與部署6 . 新興技術：在企業(yè)范圍內持續(xù)發(fā)現(xiàn)、探索新 興技術，并通過應用、智能解決 方案和數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)造價值7 . 企業(yè)創(chuàng)新管理：企業(yè)在維持已有的收入來源和 企業(yè)模式的同時，開發(fā)新的收 入來源8 . 敏捷開發(fā)：一種實驗式的開發(fā)方式，跨職 能團隊采用迭代、循序漸進的方 法，共同協(xié)作，有效推進人工智 能解決方案的落地八項組織能力主要圍繞人為因素及技術因素在這八項組織能力中，圍繞人為因素的 能力包含:人工智能領導力、敏捷開發(fā)、 企業(yè)創(chuàng)新管理;圍繞技術因素的能力包 含 :高 級 分 析 、數(shù)

3、 據(jù) 管 理 、新 興 技 術 、信 息及網(wǎng)絡安全、應用場景識別。數(shù)據(jù)管理、信息技術及網(wǎng)絡安全在人工 智能發(fā)展道路上至關重要調研結果顯示，受訪企業(yè)高管認為這八 項能力對于推動人工智能發(fā)展都是重 要甚至非常重要的(平均分35/5)。在八項能力中，數(shù)據(jù)管理是受訪企業(yè)最 重 視 的 能 力( 平 均 分 4 . 3 / 5 )，人 工 智 能 學習、分析的基礎是海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)管 理能力的重要性不言而喻。然而，目前 大部分受訪企業(yè)的數(shù)據(jù)管理競爭力普 遍 不 強( 平 均 分 3 . 3 / 5 )，面 臨 著 許 多 問 題，例如信息化基礎差導致數(shù)據(jù)采集失 敗、無法篩選有效數(shù)據(jù)、設備缺乏互聯(lián) 導致信息

4、孤島等。因此，許多受訪企業(yè) 正在不斷培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)收集、清洗、 儲存、訪問、保護能力，為人工智能的技 術和應用發(fā)展奠定堅實的基礎。受訪企業(yè)認為信息技術及網(wǎng)絡安全能 力的重要程度略低于數(shù)據(jù)管理(平均分 4 . 3 / 5 )，數(shù) 據(jù) 的 質 量 和 安 全 是 未 來 發(fā) 展 人工智能的瓶頸之一，是保障人工智能 戰(zhàn)略長遠健康發(fā)展的鑰匙。值得一提的 是，為了應對新冠肺炎，許多企業(yè)不得 不采取互聯(lián)辦公的模式，保障員工的安 全，這無疑增加了信息技術和網(wǎng)絡安全 風險，值得重視，企業(yè)應及時采取風險 規(guī)避措施。此外，受訪高層對“高級分析”、“人工智能 領導力”和“應用場景識別”能力的重要性 也表示高度肯定(

5、平均分4.14.2/5)。信息技術與媒體行業(yè)的總體競爭力最高我們調研了各行業(yè)企業(yè)對其組織能力 水平的自評，信息技術與媒體行業(yè)在總 體能力的評估中平均競爭力最高。信息 技術與媒體行業(yè)巨頭和獨角獸企業(yè)們在 深耕人工智能市場方面積累了成熟的經(jīng) 驗，擁有海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和較完善的基 礎 設 施 ，再 加 上 5 G 浪 潮 迅 猛 來 襲 ，都 使 得該行業(yè)企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展方面具備 良好的組織能力。緊隨其后的是金融業(yè) 和制造能源業(yè)。我們期待人工智能在這 三個行業(yè)中的光明前景。醫(yī)療健康業(yè)、 零售業(yè)、基礎設施及與運輸業(yè)競爭力則 稍顯弱勢，但差距不大，如果有針對性 地提高相關能力，在人工智能的成功部 署與應用

6、上未來依然可期。1. 數(shù)據(jù)管理：具備捕獲、存儲、組織、標記、訪問和治理數(shù)據(jù)的能力，以搭建可供人工 智能技術應用的基礎設施架構在2018年至2025年之間，全球數(shù)據(jù)總量 將從32.5ZB迅猛增長到180ZB，快速增 長的數(shù)據(jù)總量對企業(yè)的數(shù)據(jù)管理能力 提出了更高的要求。數(shù)據(jù)是人工智能項 目的核心，盡管人工智能技術本身具有 很強的學習、判斷、分析和決策能力，但 要保證高精度，需要依靠大量高質量的 數(shù)據(jù)進行訓練并優(yōu)化算法。因此，數(shù)據(jù) 管理能力往往是影響人工智能項目優(yōu) 劣的一個重要因素。在本次調研中，企 業(yè)高管也紛紛表示，數(shù)據(jù)管理能力是他 們最看重的組織能力。數(shù)據(jù)獲取并非易事數(shù)據(jù)的獲取、清洗、儲存、訪問

7、權限設 置以及對數(shù)據(jù)提供者的隱私保護等，都 是企業(yè)在人工智能應用過程中面臨的 重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的獲取作為數(shù)據(jù)治理基 礎若受到阻礙更會直接延緩人工智能 的發(fā)展。例如，醫(yī)療健康行業(yè)企業(yè)希望 收集患者個人數(shù)據(jù)進行人工智能建模和 訓練，但此類數(shù)據(jù)非常分散，且涉及患 者個人隱私，企業(yè)真正可獲取的相關數(shù) 據(jù)十分有限，這就在一定程度上影響了 企業(yè)發(fā)展高階人工智能。數(shù)據(jù)管理對象多元化部分受訪高管表示，如何使數(shù)據(jù)資產化 也是目前面臨的一大難題。企業(yè)內部各 部門、各業(yè)務系統(tǒng)之間在數(shù)據(jù)層面的“橫向貫通”存在著數(shù)據(jù)不完整、定義不 規(guī)范、標準不一致等諸多問題，在企業(yè) 內部形成了一個個“數(shù)據(jù)孤島”，數(shù)據(jù)價 值難以發(fā)揮。此外

8、，當前企業(yè)數(shù)據(jù)管理 和應用的主要對象仍以結構化數(shù)據(jù)為 主，但隨著社交媒體、人臉識別等新興 技術的進一步成熟，圖像、語音、視頻等 非結構化多元數(shù)據(jù)將會在越來越多的 應用場景中被深度應用并發(fā)揮業(yè)務價 值，目前部分企業(yè)尚不具備系統(tǒng)化地采 集、保存和處理多元化數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)隱私是企業(yè)面臨的商業(yè)風險之一多位企業(yè)高管表示數(shù)據(jù)隱私是企業(yè)面 臨的商業(yè)風險之一。人工智能技術對大 數(shù)據(jù)的依賴意味著發(fā)展人工智能可能 會涉及客戶隱私和敏感數(shù)據(jù)，尤其是在 與第三方企業(yè)的合作中如何保護客戶 數(shù)據(jù)，這是當前部分企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。 目前大中華區(qū)市場消費者對數(shù)據(jù)隱私 的重視程度與西方國家相比較低，從而 導致企業(yè)收集數(shù)據(jù)的難度也

9、較低，但以 后這一門檻會逐漸升高。企業(yè)需要嚴格 遵守國家和政府出臺的個人信息隱私保 護法規(guī)，在進行數(shù)據(jù)信息收集時，嚴格 履行告知義務。部分領先企業(yè)已經(jīng)制定 了完善的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，例如，根據(jù)保 密程度對數(shù)據(jù)進行分級，對保密程度較 高的數(shù)據(jù)僅進行本地部署，或對信息進 行處理后再上傳到云端。數(shù)據(jù)管理活動生態(tài)化隨著大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)管理范 圍正在從企業(yè)內部向生態(tài)化轉變。企 業(yè)需要與終端設備提供商、基礎設施提 供商、網(wǎng)絡服務提供商、數(shù)據(jù)服務提供 商、數(shù)據(jù)服務零售商等一系列利益相關 方共同構建大數(shù)據(jù)生態(tài)服務體系。這一 發(fā)展趨勢在此次新冠肺炎防控中被進 一步強化。網(wǎng)格化管理的需求將推動醫(yī) 聯(lián)體、醫(yī)共體、

10、遠程醫(yī)療的發(fā)展，未來 行業(yè)內的數(shù)據(jù)會更加多元化、生態(tài)化。2. 信息及網(wǎng)絡安全：具備完善的信息系統(tǒng)管理架構，前瞻性的信息及網(wǎng)絡安全部署和應急響 應機制，為人工智能及其他新興技術的發(fā)展提供穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡環(huán)境隨著數(shù)字業(yè)務的增長，全球企業(yè)遭受網(wǎng) 絡攻擊的風險呈指數(shù)級增長。在全球報 告中，21%的受訪者表示，其組織曾在 2018年遭遇網(wǎng)絡安全漏洞，導致未經(jīng)授 權的訪問。企業(yè)正在為網(wǎng)絡安全漏洞付 出沉重代價:全球報告表明，20%的企 業(yè)損失超過5,000萬美元，且69%的企 業(yè)認為人工智能將是應對網(wǎng)絡攻擊的 必要手段。隨著歐洲發(fā)布通用數(shù)據(jù)保護條例 (GDPR)，大中華區(qū)兩岸三地均從政策 層面將信息安全納入

11、國家/地區(qū)戰(zhàn)略。 以中國大陸和香港為例，2017年6月1日， 中華人民共和國網(wǎng)絡安全法正式實 施，網(wǎng)絡安全有法可依、強制執(zhí)行，網(wǎng)絡 安全市場空間、產業(yè)投入與建設步入持 續(xù)穩(wěn)定發(fā)展階段。香港則成立了網(wǎng)絡安 全及科技罪案調查科，負責處理網(wǎng)絡安 全問題。信息及網(wǎng)絡安全被視為最重要的人工智能組織能力受訪企業(yè)認為信息及網(wǎng)絡安全是企業(yè)最 有競爭力的組織能力(平均分3.5/5)，有 35%的企業(yè)認為該公司的信息及網(wǎng)絡安 全能力較為一般，還有巨大提升潛力。 從行業(yè)維度來看，金融服務產業(yè)在該能 力上一騎絕塵(平均分3.9/5)，制造業(yè) 及能源行業(yè)其次(平均分3.8/5)。在訪 談中，多數(shù)企業(yè)均表示，盡管兩岸三地

12、 政府都有相關政策文件強調信息及網(wǎng) 絡安全的重要性，但可落地執(zhí)行難度較 大。外資背景的組織通常嚴格遵循歐洲 通 用 數(shù) 據(jù) 保 護 條 例 ( G D P R ) 來 控 制 未來可能存在的政策風險，本地企業(yè)則 摸著石頭過河。人工智能與信息及網(wǎng)絡安全相輔相成盡管人工智能作為數(shù)字化工具的一種， 受到信息及網(wǎng)絡安全的限制，但由于人 工智能在防御領域的天然優(yōu)勢，使得 人工智能反哺網(wǎng)絡安全成為企業(yè)關注點。69%的全球企業(yè)認為人工智能將是 應對網(wǎng)絡攻擊的必要手段。欺詐檢測、 惡意軟件檢測、入侵檢測、網(wǎng)絡評分風 險和用戶/機器行為分析是改善網(wǎng)絡安 全的五個最高人工智能用例，成為人工 智能網(wǎng)絡安全防護的突破

13、口。51%的全 球企業(yè)正在廣泛使用人工智能進行網(wǎng) 絡威脅檢測，以極大程度提升網(wǎng)絡風險 預測及應對能力。根據(jù)實驗統(tǒng)計，人工 智能發(fā)送推文的速度比人類快六倍，成 功率是人類的兩倍，人工智能技術將傳 統(tǒng)網(wǎng)絡安全分析師從不堪重負的手工操 作中釋放出來。疫情正在改變人們的工作方式，并迫使 企業(yè)改變自身的運營模式，在互聯(lián)辦公 的新常態(tài)下，企業(yè)更多依賴于互聯(lián)網(wǎng)云 上解決方案或升級原有的遠程解決方 案，但同時也增大或引入了新的外部安 全威脅和網(wǎng)絡安全風險，包括遠程訪 問、BYOD等。根據(jù)報告編寫委員會收 集到的資料，疫情爆發(fā)后，網(wǎng)絡釣魚、勒 索軟件和社會工程攻擊出現(xiàn)頻率顯著增 加。同時，我們發(fā)現(xiàn)已出現(xiàn)新型釣魚

14、方 式，黑客利用與疫情相關的域名或把疫 情信息作為文檔附件“誘餌”，引導用戶點 擊進入釣魚網(wǎng)站，實施攻擊。網(wǎng)絡安全 作為企業(yè)實施人工智能目前最關心的能 力和最迫切的需要，決不能被忽視。3. 高級分析：對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘結果做出預 測性的判斷，獲得數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務洞察能力人類技術發(fā)展突飛猛進，社會運作的效 率不斷提高，信息的不對稱性也大大減 少，從而促使企業(yè)的競爭環(huán)境越來越復 雜。企業(yè)需要具備快速應對市場變化的 能力，預測和戰(zhàn)略規(guī)劃也成為了企業(yè)經(jīng) 營“求穩(wěn)”的重要手段。針對不同的應用 場景，人工智能可以結合機器學習、深 度學習、數(shù)據(jù)挖掘、預測模型等技術， 提高企業(yè)的

15、高級分析能力，賦能管理層 做出更加高級且復雜的思考和判斷，從 多方面找到解決問題的策略，進行需求 預測，及時修正企業(yè)的發(fā)展方向，也就 是我們常說的讓企業(yè)“擁有智慧大腦”。企業(yè)的高級分析能力現(xiàn)狀在針對成功部署人工智能所需的8項組 織能力的調查中，高級分析以平均4.2/5 被視為第三重要的組織能力，但在其競 爭力自評中，大中華區(qū)企業(yè)的平均分只 有3.2/5，是8項組織能力中重要性和競 爭力差距最大的一項能力。許多受訪的商業(yè)領袖強調，其所在企業(yè)已經(jīng)在構建 數(shù)據(jù)中臺以整合企業(yè)內外部的數(shù)據(jù)，但 能從中獲得的業(yè)務洞察十分有限。一方面，企業(yè)受限于行業(yè)特性、規(guī)模大 小和業(yè)務范圍，所能獲得的數(shù)據(jù)量不 同，現(xiàn)有的

16、數(shù)據(jù)也更多是在運營過程中 產生的與核心業(yè)務相關的結構化數(shù)據(jù)， 對文本、圖像、音頻等非結構數(shù)據(jù)的收 集有所欠缺，無法滿足發(fā)展人工智能所 需的數(shù)據(jù)基礎。另一方面，即使企業(yè)投 入大量資金建立了信息系統(tǒng)，但由于各 個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫結構不同，如果沒有數(shù) 據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師等 專業(yè)人才來對數(shù)據(jù)進行組織、分析和維 護，很難產生大量有商業(yè)價值的業(yè)務洞 察，也不足以輔助管理層進行決策。然 而，目前市場上存在人才缺口，招聘數(shù) 據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師等 人才難度大，競爭激烈。多數(shù)企業(yè)仍持 觀望態(tài)度，阻礙了企業(yè)高級分析能力的 提升。整合的數(shù)據(jù)，靈活的分析，借助商業(yè)智 能提高企業(yè)的高級分析能力在高

17、級分析人才匱乏的市場環(huán)境下，為 了提高企業(yè)的高級分析能力，不少企業(yè) 選擇了商業(yè)智能(Business Intelligence， 簡稱BI)解決方案。以微軟的Power BI為 例，企業(yè)可以借助微軟的人工智能技 術，幫助非數(shù)據(jù)科學家的業(yè)務人員、管 理人員準備數(shù)據(jù)，構建機器學習模型， 并從結構化和非結構化數(shù)據(jù)中快速找 到見解。通常技術人員會按照各個部門 的業(yè)務需求事先做好數(shù)據(jù)儀表盤，前端 業(yè)務人員也可以在靈活的操作頁面中洞 察分析、生成報表和制定決策。這一過 程可以培養(yǎng)員工利用數(shù)字化工具解決 問題的思維，進而提高工作效率，增強 企業(yè)自身的數(shù)字化“生產力”，為企業(yè)人 工智能的發(fā)展做好鋪墊。高級分析

18、賦能人工智能，人工智能反哺 高級分析不同于商業(yè)智能側重于回顧，比如分析 歷史數(shù)據(jù)，高級分析能力更強調用前瞻 的視角，對未來做出預測。在培養(yǎng)企業(yè) 的高級分析能力時，數(shù)據(jù)工程師一般會 負責構建數(shù)據(jù)收集管道、維護數(shù)據(jù)架 構、改進數(shù)據(jù)基礎應用程序等工作，而 數(shù)據(jù)科學家的主要職責是結合業(yè)務需 求，組織和分析大量數(shù)據(jù)，建立預測模 型，并以通俗易懂的方式將數(shù)據(jù)分析結 果呈現(xiàn)給相關利益方，輔助決策?？墒牵S著數(shù)據(jù)爆炸式增長，要想提升 高級分析預測的準確性，可以借助人工 智能的機器學習技術自主且高效地學 習數(shù)據(jù)，從而不斷優(yōu)化修正預測模型。 同時，人工智能的自然語義理解技術也 有助于降低數(shù)據(jù)分析的門檻，可以極大

19、地方便業(yè)務人員快速、有效地進行數(shù)據(jù) 探索與數(shù)據(jù)分析，綜合提升企業(yè)的高級 分析能力。簡單來說，企業(yè)的高級分析能力和人工 智能應用的發(fā)展呈螺旋式上升的形態(tài)， 而提升企業(yè)的高級分析能力需要大量 的資金投入。如果企業(yè)管理層沒有清晰 的數(shù)字化戰(zhàn)略，就很難在中長期利益和 短期利益之間做出選擇，間接對企業(yè)人 工智能的發(fā)展也產生了阻力。4. 應用場景識別：有完善的創(chuàng)新生態(tài)圈、組織架構、流程和數(shù)據(jù)，能夠快速識別市場需求 和有效實施人工智能的場景人工智能飛速發(fā)展，不論是傳統(tǒng)行業(yè)， 還是勢如破竹的新興產業(yè)，市場格局都 發(fā)生了巨變。人工智能屬于面向未來的 新技術，應用場景是人工智能發(fā)展的主 要驅動力，處在市場中的每一

20、個行業(yè)、 企業(yè)都在主動投入?yún)⑴c人工智能場景 構建，在產業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)落地開花。應用場景識別是推動人工智能發(fā)展的 關鍵能力之一隨著企業(yè)在人工智能發(fā)展道路上的不 斷積累，企業(yè)的創(chuàng)新模式不再是單純的 技術驅動，而是技術業(yè)務雙重拉動，最 終實現(xiàn)新興技術賦能業(yè)務增長。調研結果顯示，受訪企業(yè)一致認為， 能夠快速并準確地識別應用場景對于 人工智能的成功發(fā)展也是至關重要的 (平均分4.1/5)。技術是業(yè)務的助推 器，如何從業(yè)務需求的角度出發(fā)，尋找 技術賦能的應用場景，成為企業(yè)業(yè)務增 長的重要能力。41%受訪企業(yè)認為自身 在應用場景識別能力上競爭力較高 (平 均分45/5)，而17%的受訪企業(yè)認為自 身目前在應用

21、場景識別能力上競爭力不 足 (平均分12/5)，尚有一些上升空間。 橫向比較七大行業(yè)，在當前5G技術的全 面普及和加速商用大背景下，信息技術 與媒體行業(yè)在該能力上遙遙領先于其 他行業(yè) (平均分3.9/5)。人工智能必須面向應用場景現(xiàn)階段，人工智能逐漸向人類社會靠 近，向通用人工智能過渡，由技術和應 用場景互為推動，協(xié)同發(fā)展，旨在更好 的解決社會問題，例如企業(yè)的運營成本 逐步增加、消費者訴求和行為模式轉變 等。這一趨勢正在越發(fā)的清晰，能夠正 確識別人工智能的潛在應用場景是每 個行業(yè)、每個企業(yè)必將面臨的課題。新冠肺炎迫使企業(yè)挖掘人工智能創(chuàng)新 應用場景，是挑戰(zhàn)也是機遇新冠肺炎開始得始料不及，全民“閉

22、門 不出”帶來了多方面的影響，包括消費需 求萎縮、勞動力資源減少或成本上升、 企業(yè)延遲復工復產、全球供應鏈沖擊 等。對各行各業(yè)都造成了巨大沖擊，特 別是線下零售、餐飲、交通、文旅等行 業(yè)面臨嚴峻挑戰(zhàn)。以中國大陸為例，根 據(jù)中國旅游研究院測算，預計2020年全 年國內旅游收入負增長21%。雖然疫情一定程度上阻礙了經(jīng)濟的發(fā) 展，但也為傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展人工智能和數(shù) 字化轉型提供了機遇。部分企業(yè)把握住 疫情催生出的新需求和市場空間，開拓 了人工智能的創(chuàng)新應用場景。以中國大陸 為例，已經(jīng)有超過五分之一的企業(yè)表示 已在其業(yè)務中應用了大數(shù)據(jù)和人工智能 技術來減輕疫情危機對其業(yè)務的影響。在 零 售 行 業(yè) ，為

23、了 保 持 “ 社 交 距 離 ” ，零 售 企業(yè)嘗試引進無人售貨機，打造無接觸 零售模式。利用大數(shù)據(jù)定位消費者，根 據(jù)個性化需求投放商品，支持消費者遠 程購買并付款;醫(yī)療企業(yè)使用人工智能 深度學習算法提升核酸檢測效果，并且 通過自然語言處理能力整理非結構化數(shù) 據(jù)，加速疫苗和新藥研發(fā)。同時，人工智 能在供應鏈端也發(fā)揮了重要作用，例如 智能物流倉群、以無人科技為代表的最 后一公里配送等，在疫情嚴重的地區(qū)，物 流配送機器人能夠代替人直接把物資從 站點送到醫(yī)院，有效防止了疫情蔓延。5. 人工智能領導力：領導層闡明愿景，設定目標，部署戰(zhàn)略，以積極和支持的態(tài)度自上而 下地引領人工智能的應用與部署與其他新

24、興技術一樣，人工智能是否能 為行業(yè)升級帶來巨大價值，能夠掀起怎 樣的商業(yè)革新，取決于領導層的支持與 幫助。高層領導者首先需要闡明愿景并 設定目標，確保將人工智能放置在公司 整體戰(zhàn)略部署的關鍵環(huán)節(jié)，從而進行最 優(yōu)化的投資分配和員工時間投入，達到 自上而下的領導。在八項能力的競爭力排名中，人工智能 領導力排名最低本次調研中關于八項能力的重要性排 名，人工智能領導力以4.1/5的平均分位 列第五，而在人工智能各項組織能力水 平的自評中，人工智能領導力以3.2/5 的平均分位列最后。63%的受訪企業(yè)表 示，其公司的人工智能領導力處于一般 及以下水平。許多企業(yè)領導者已經(jīng)意識 到，僅僅靠敏銳的商業(yè)頭腦已經(jīng)

25、不足以 協(xié)助領導層深度了解人工智能所帶來的 影響。隨著人工智能技術變得越來越復 雜，企業(yè)領導者必須能夠預見變革，并 發(fā)起、策劃、支持、管理人工智能應用，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在商業(yè)風險，并保證 人工智能的落地與企業(yè)的長期發(fā)展目 標保持一致。發(fā)展人工智能領導力至關重要的兩大 因素很多受訪企業(yè)高層表示，目前在人工智 能領導力上存在兩大問題，一是缺乏能 夠推動人工智能戰(zhàn)略優(yōu)先級的決策型 領導，缺少有前瞻性、明確目標和戰(zhàn)略 視野的人，領導梯隊出現(xiàn)斷檔現(xiàn)象;二 是企業(yè)在推動數(shù)字化變革時，領導層對 新事物和新技術的認識不足，接受程度 較低，處于持續(xù)的猶豫和觀望當中。因 此，雖然很多企業(yè)已經(jīng)開始推進人工 智能領導

26、力的發(fā)展，但是收效卻不盡人 意。對企業(yè)而言，及時填補領導梯隊的 空檔，是發(fā)展人工智能的當務之急;對 于高層管理者而言，擁有積極開放的態(tài) 度是推動人工智能戰(zhàn)略發(fā)展至關重要 的一部分。企業(yè)領導者需要把握時代發(fā)展脈搏，賦能 員工實現(xiàn)轉型為增強企業(yè)的人工智能領導力，企業(yè)管理 者一方面需要提高自身對人工智能的認識 程 度 ，把 握 戰(zhàn) 略 發(fā) 展 方 向 ，做 好 掌 舵 人 ;另 一方面需要在企業(yè)中建立起信任文化，賦 能員工助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型。在本次 調研中我們了解到，部分企業(yè)的決策層管 理者對人工智能的認識還比較有限，包括 對人工智能技術本身、技術與行業(yè)的結合 點以及未來發(fā)展趨勢等。這種現(xiàn)狀會極

27、大 限制企業(yè)的人工智能能力發(fā)展。安永2019全球首席執(zhí)行官展望報告的結果 顯示，近五年在企業(yè)中新設“首席創(chuàng)新官” 和“首席數(shù)字官”已經(jīng)變成一個新趨勢。同 時，企業(yè)家們還認為創(chuàng)新能力是與企業(yè)持 續(xù)增長相關最需要提升的能力之一。企業(yè) 管理者應具備創(chuàng)新思維和前瞻性戰(zhàn)略眼 光，緊緊把握時代發(fā)展脈搏，關注技術發(fā) 展趨勢，將創(chuàng)新精神納入戰(zhàn)略管理議程中， 設立人工智能發(fā)展愿景，并通過設置相應 的具體目標或績效指標，確保決策執(zhí)行。另一方面管理者應認識到，只有愿景是 不夠的，還需要與員工分享這一愿景， 共同將其變?yōu)楝F(xiàn)實。首先，管理者可以 在企業(yè)內部建立起擁抱人工智能的文 化氛圍，鼓勵員工參與決策;其次要建 立員

28、工之間的信任文化，在這種文化 中，員工認同自身價值，可以自信地表 達意見并積極獲取他人反饋;最后，管 理者需要及時發(fā)現(xiàn)和安撫員工的不安 情緒。本次調研中多位受訪高管表示， 部分員工對企業(yè)數(shù)字化轉型存在抵觸 情緒，員工認為正在使用的傳統(tǒng)工具和 工作方式并沒有任何問題，不愿花費時 間和精力學習新工具，又擔心新興技術 會威脅自己的工作崗位，致使企業(yè)的變 革很難推動下去。管理者需要積極與企 業(yè)各層級和部門進行溝通，分享企業(yè)轉 型路徑和愿景，鼓勵員工具備成長性思 維，主動擁抱變化。6. 新興技術：在企業(yè)范圍內持續(xù)發(fā)現(xiàn)、探索新興技術，并通過應用、智能解決方案和 數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)造價值在當今的數(shù)字世界中，新興技術

29、層出不 窮。那些在人工智能領域處于領先地位 的企業(yè)也在致力于探索區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng) 等其他新興技術的應用場景。每種技術 都有其自身的局限性和復雜性，如何找 到正確的方法將人工智能和其他新興 技術相結合是不少企業(yè)關注的焦點。打造企業(yè)的“技術雷達”在大中華區(qū)企業(yè)主管對其組織能力的 自評中，探索和應用前沿技術的能力處 于 中 等 偏 上( 平 均 分 3 . 4 / 5 )。優(yōu) 秀 企 業(yè) 應保持高度的技術敏感性，以感知技術 新動向，而技術雷達作為一個多維度、 多角度的評估工具，可以指導企業(yè)相關 領導者在人工智能項目的開展中，找到 賦能企業(yè)價值創(chuàng)造的技術矩陣。有受 訪者指出，在引入尖端技術，快速整合 創(chuàng)

30、新趨勢的過程中，企業(yè)會面臨系統(tǒng)集 成、信息孤島、數(shù)據(jù)一體化管理能力等 諸多挑戰(zhàn)。盡管這種擔憂有一定道理， 但一些先進企業(yè)在分享其技術雷達演 進歷程時，也強調這是一個持續(xù)探索的 過程，面對不斷增加的人工智能工具和 不斷擴大的服務生態(tài)系統(tǒng)，技術雷達可 以幫助開發(fā)團隊完成技術選型，確定所 需資源，以切實可行的方式交付人工智 能項目。鼓勵創(chuàng)新還是固步自封?從市場上獲取到合適的解決方案后，企 業(yè)應該調動多方資源助力解決方案成 功落地，而不是讓人工智能項目團隊孤 軍奮戰(zhàn)。很多受訪者表示，雖然人工智 能技術是企業(yè)數(shù)字化進程中的關鍵技 術之一，但在解決具體業(yè)務場景的實際 需求時，還需與其他技術相疊加，才能 充

31、分發(fā)揮其價值。例如，人工智能算法需要大數(shù)據(jù)的哺喂，而云計算中的軟件 即服務(SaaS)恰恰就是大數(shù)據(jù)的提供 者。由此可見，這些技術相輔相成，不可 分割。企業(yè)在使用新興技術時，還需具備敏捷 開發(fā)能力，以及在快速迭代中試驗和測 試的能力。這種敏捷文化會鼓勵研發(fā) 人員去嘗試那些穩(wěn)定性稍差、未經(jīng)測 試，但對企業(yè)有潛在價值的新興技術。 然而，要促使企業(yè)進一步實現(xiàn)創(chuàng)新，就 要求領導層具有遠見卓識，不要被短期 投資回報率所鉗制，這一點在開展人工 智能項目中尤其關鍵。不少受訪企業(yè)高 管提到，由于人工智能技術成熟度比較 低，項目的投資回報率相比其他數(shù)字解 決方案更不確定。發(fā)光的未必都是金子面對新一輪技術和產業(yè)變

32、革浪潮，受訪 的企業(yè)高管反復強調，要在新技術的刺 激和創(chuàng)新思維的驅動之間找到一個平 衡點，穩(wěn)步實現(xiàn)智能化轉型。盡管人工 智能是當下的熱議話題，但領導者還需 牢記自身的業(yè)務模型，找到對企業(yè)最有 價值的技術突破口。換而言之，技術實 驗固然重要，但發(fā)光的未必都是金子。執(zhí)行的重要性最后，企業(yè)的新興技術能力還與其執(zhí) 行力息息相關。很多參與調研的大中 華區(qū)企業(yè)都基于人工智能的基本概念 和應用建立了強大的商業(yè)案例，但技 術能力的局限性使得這些商業(yè)案例還 停留在理論階段，難以落地。為了加速數(shù)字化進程，企業(yè)應該及時 為能力不足的員工提供內部培訓;推 動信息技術部門和業(yè)務部門緊密合 作;并嘗試以更迅速、更靈活的方

33、式 解決技術困境。無論是通過技術并購 獲取符合企業(yè)信息技術標準的新興技 術，還是通過更改遺留系統(tǒng)使之與新 興技術相匹配，企業(yè)都需要一支有執(zhí) 行力的團隊，幫助企業(yè)提升新興技術 能力。7. 企業(yè)創(chuàng)新管理：企業(yè)在維持已有的收入來源和企業(yè)模式的同時，開發(fā)新的收入來源在各種新興技術“顛覆”傳統(tǒng)管理和商業(yè) 模式的背景下，新冠肺炎的爆發(fā)無疑給 企業(yè)的外部環(huán)境增加了不確定性，加速 以人工智能為代表的創(chuàng)新技術應用，已 成為各受訪企業(yè)的普遍共識。如何構建 創(chuàng)新理念和能力并進行有效管理將成為 未來影響企業(yè)核心競爭力的重要因素。整合創(chuàng)新要素，避免形式化創(chuàng)新根據(jù)調研結果，大中華區(qū)企業(yè)創(chuàng)新管理 能力的競爭力水平處于中等偏

34、上 (平均分 3.3/5)，但相較于其他組織能力還有很大 的提升空間。部分受訪企業(yè)高管提到， 雖然企業(yè)在積極尋求利用人工智能實現(xiàn) 多維度創(chuàng)新，但在利潤回報率上的表現(xiàn) 差強人意。很多企業(yè)的人工智能創(chuàng)新草 案都趨于表面和形式，停留在“形式化創(chuàng) 新”階段。有效的創(chuàng)新策略必須和企業(yè)總體發(fā)展方 向相輔相成。領導者和創(chuàng)新團隊必須明 確創(chuàng)新戰(zhàn)略在整體戰(zhàn)略中的重要性;評 估和量化創(chuàng)新項目帶來的預期業(yè)務增長 和影響;指出創(chuàng)新應該專注的人工智能 領域;確立適當?shù)暮献骰锇殛P系以及創(chuàng) 新協(xié)作工具;并設置各創(chuàng)新階段的評估 和選擇標準。倘若明確了這些潛在要素， 創(chuàng)新將會更加契合企業(yè)的實際目標。培養(yǎng)創(chuàng)新領導力根據(jù)安永201

35、9全球首席執(zhí)行官展望報 告，近五年在企業(yè)中設立“首席創(chuàng)新官” 成為了新趨勢，企業(yè)家們認為創(chuàng)新是企 業(yè)持續(xù)增長最需要提升的能力之一。本 次調研結果也顯示，受訪者認為創(chuàng)新管 理能力對于企業(yè)成功使用人工智能是 很重要的(平均分3.9/5)。企業(yè)創(chuàng)新會涉及各級領導層:董事會需 要在決策上支持企業(yè)創(chuàng)新;高層領導需 要加強推動企業(yè)革新，而管理層的領導 需要通過將不同創(chuàng)新項目分離的方式， 來優(yōu)化創(chuàng)新結構，降低企業(yè)風險。同時， 企業(yè)也需要培養(yǎng)大量創(chuàng)新型技術業(yè)務復 合 人 才 。部 分 受 訪 企 業(yè) 透 露 ，他 們 會 通 過 完善創(chuàng)新績效、設立創(chuàng)新部門/孵化器、 舉辦創(chuàng)新大賽等方式，鼓勵員工運用創(chuàng) 新的思

36、維模式靈活工作，提升企業(yè)的可 持續(xù)競爭力。優(yōu)化協(xié)同創(chuàng)新管理人工智能領域技術迭代迅速，常規(guī)的創(chuàng) 新管理方式很難滿足企業(yè)的發(fā)展需求。 在人工智能創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境中，許多受訪 企業(yè)需要通過與傳統(tǒng)科技公司、互聯(lián)網(wǎng) 巨頭、初創(chuàng)企業(yè)或頂尖高?？蒲性核?作來實現(xiàn)創(chuàng)新。面對這種富于變化且復 雜 的 場 景 ，協(xié) 同 創(chuàng) 新 管 理 是 首 選 方 法 。如 何構建多元化的、可落地的協(xié)同創(chuàng)新模 式，成為了近幾年企業(yè)探索的核心話題， 其 中 包 含 盈 利 分 配 、知 識 產 權 管 理 、數(shù) 據(jù) 所有權管理等。企業(yè)要加強人工智能知 識產權保護意識，以及時取得法律的全 面保護。為了提高對創(chuàng)新流程的控制，企業(yè)可以選 擇合適的協(xié)作工具(例如協(xié)作軟件平臺)， 營造出多方協(xié)同工作的環(huán)境，激發(fā)創(chuàng)新思 維的多元碰撞。此外，企業(yè)可以使用結構 化的方法，根據(jù)合作伙伴的類型、規(guī)模、 意圖和參與度確立差異化的合作形式(即 開放式合作、非獨家合作以及嚴格遵守合 同式合作)。8. 敏捷開發(fā)：一種實驗式的開發(fā)方式，跨職能團隊采用迭代、循序漸進的方法，共同 協(xié)作，有效