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[導(dǎo)讀]創(chuàng)新和韌性成為企業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)型、尋求增長突破的核心能力 上海2025年7月24日 /美通社/ --?埃森哲(紐交所代碼:ACN)最新發(fā)布的《2025中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》發(fā)現(xiàn),中國企業(yè)在更廣、更深的維度上開始規(guī)模化應(yīng)用人工智能(AI),并逐步提升了云、安全等企業(yè)核心技術(shù)...

創(chuàng)新和韌性成為企業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)型、尋求增長突破的核心能力

上海2025年7月24日 /美通社/ -- 埃森哲(紐交所代碼:ACN)最新發(fā)布的《2025中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》發(fā)現(xiàn),中國企業(yè)在更廣、更深的維度上開始規(guī)模化應(yīng)用人工智能(AI),并逐步提升了云、安全等企業(yè)核心技術(shù)能力,持續(xù)推動企業(yè)重塑。然而,在生成式人工智能落地過程中,只有少數(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了顯著價(jià)值。

本次研究發(fā)現(xiàn),46%的受訪中國企業(yè)正在規(guī)?;瘧?yīng)用生成式AI,將其嵌入大部分的業(yè)務(wù)和流程,AI技術(shù)已經(jīng)從客戶服務(wù)、營銷等應(yīng)用場景延伸至研發(fā)設(shè)計(jì)、制造、供應(yīng)鏈等更復(fù)雜的領(lǐng)域。但僅有9%的受訪企業(yè)由此實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效率、收入和利潤提升等顯著成果。

埃森哲全球副總裁、大中華區(qū)主席朱虹表示:"在全球經(jīng)濟(jì)格局加速演變、波動性和不確定更大、企業(yè)業(yè)績承壓的環(huán)境下,創(chuàng)新和韌性成為了中國企業(yè)尋求突破的著力點(diǎn)。隨著數(shù)字技術(shù)日益深入各個應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)流程,企業(yè)只有不斷重塑轉(zhuǎn)型,加快探索新前沿,夯實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ),升級運(yùn)營并釋放技術(shù)與人才融合的潛能,方能最大化將價(jià)值落地,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的增長。"

埃森哲連續(xù)八年跟蹤中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,今年調(diào)研了來自七個行業(yè)的160余家中國企業(yè)。研究指出,面對諸多不確定性時,中國企業(yè)繼續(xù)加大創(chuàng)新投入,持續(xù)重塑業(yè)務(wù)和職能,開創(chuàng)全球競爭力。在經(jīng)濟(jì)波動加劇、海外運(yùn)營擴(kuò)大的新格局下,中國企業(yè)需要在組織架構(gòu)、協(xié)作模式和業(yè)務(wù)流程等方面提升運(yùn)營成熟度,進(jìn)一步打造企業(yè)整體韌性。

研究指出,企業(yè)對于AI的探索和應(yīng)用離不開關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)能力的建設(shè)。過去一年,中國企業(yè)在打造數(shù)字核心維度取得了明顯進(jìn)步:有33%的受訪企業(yè)已經(jīng)意識到,AI與云的深度融合可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新;有58%的企業(yè)表示能夠根據(jù)業(yè)務(wù)變化靈活、快速地更新安全策略和工具。最新的埃森哲全球變革脈動調(diào)研也顯示,有53%的中國企業(yè)正在通過AI連接和融合多個流程,比全球平均水平高出11個百分點(diǎn)。

同時,研究表明,企業(yè)需要繼續(xù)補(bǔ)足在人才、數(shù)據(jù)等方面的短板,才能加速AI的規(guī)?;瘧?yīng)用,并更好地響應(yīng)業(yè)務(wù)需求,增強(qiáng)企業(yè)韌性。僅有15%的受訪企業(yè)認(rèn)為其在數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一且用戶可合理使用方面表現(xiàn)優(yōu)異;有33%的中國企業(yè)能夠通過數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)實(shí)時、自主地優(yōu)化運(yùn)營;只有34%的企業(yè)對現(xiàn)有組織架構(gòu)進(jìn)行了重新設(shè)計(jì),以適應(yīng)AI驅(qū)動的協(xié)作模式和崗位調(diào)整。

朱虹補(bǔ)充道:"對照過往近十年的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程,我們發(fā)現(xiàn),領(lǐng)先企業(yè)在應(yīng)對內(nèi)外部挑戰(zhàn)時候更具韌性,也能更積極地適應(yīng)和擁抱人工智能時代。在新格局下,企業(yè)必須盡快開啟系統(tǒng)性變革,在企業(yè)系統(tǒng)、組織模式和治理結(jié)構(gòu)上真正塑造強(qiáng)大的韌性和能力。"

報(bào)告建議企業(yè)從四個方面采取行動,在穩(wěn)健運(yùn)營的同時尋求新的增長突破。

  • 以創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)再突破創(chuàng)新與全球拓展正日益成為中國企業(yè)新增長戰(zhàn)略的關(guān)鍵源泉。將AI能力系統(tǒng)化融入企業(yè)商業(yè)模式、戰(zhàn)略決策和業(yè)務(wù)流程,能夠幫助企業(yè)更高效地預(yù)測未來場景,把握戰(zhàn)略方向,快速響應(yīng)內(nèi)外部變化,加速推出新產(chǎn)品和服務(wù)。
  • AI驅(qū)動的數(shù)字核心AI驅(qū)動的數(shù)字核心可以將傳統(tǒng)IT系統(tǒng)升級為能夠動態(tài)感知、智能決策和自主進(jìn)化的技術(shù)體系。企業(yè)需要打造靈活的架構(gòu),將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為知識,并能在不同區(qū)域市場、合規(guī)要求等情況下對核心業(yè)務(wù)模塊、數(shù)據(jù)資源及技術(shù)能力實(shí)施差異化部署,實(shí)現(xiàn)技術(shù)和業(yè)務(wù)的協(xié)同發(fā)展。
  • 打造自適應(yīng)的韌性:現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)治理和先進(jìn)AI部署能夠幫助企業(yè)制定具有前瞻性的成本和效率目標(biāo),實(shí)時監(jiān)控企業(yè)運(yùn)營,提升響應(yīng)速度和預(yù)測能力,實(shí)現(xiàn)全鏈條的協(xié)同。全球布局的企業(yè)則需要持續(xù)優(yōu)化其供應(yīng)鏈,增強(qiáng)當(dāng)?shù)嘏涮啄芰?,并利用AI實(shí)現(xiàn)供需、產(chǎn)能、庫存的實(shí)時監(jiān)控與快速決策,靈活調(diào)配資源。
  • 重塑人才與組織:面對AI智能體廣泛應(yīng)用的趨勢,企業(yè)不僅需要建立靈活的人才機(jī)制,也應(yīng)當(dāng)使各類智能系統(tǒng)能夠更好地嵌入流程主干,在深層次上考慮人與AI的協(xié)同進(jìn)化和相互信任。

關(guān)于本次研究 

埃森哲《2025中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》構(gòu)建了跨行業(yè)的評估框架,包含6個維度、18個二級指標(biāo)和30個三級指標(biāo)的指標(biāo)體系,深度研究并評估企業(yè)的重塑進(jìn)程。本次研究調(diào)研了七個行業(yè)的163家中國企業(yè),包括高科技制造、汽車、工程機(jī)械、新能源、消費(fèi)品、零售業(yè)、化工。

關(guān)于埃森哲

埃森哲注冊于愛爾蘭,是一家全球領(lǐng)先的專業(yè)服務(wù)公司,致力于幫助世界領(lǐng)先的企業(yè)、政府和其他組織構(gòu)建數(shù)字核心、優(yōu)化運(yùn)營、加速營收增長、提升社會服務(wù),快速且廣泛地創(chuàng)造切實(shí)的價(jià)值。作為一家以人才和創(chuàng)新驅(qū)動的企業(yè),我們擁有約79.1萬名員工,為120多個國家的客戶提供服務(wù)。技術(shù)是當(dāng)今變革的核心,我們依托云、數(shù)據(jù)和人工智能方面的領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢,憑借翹楚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)技能以及全球交付能力,并通過強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)關(guān)系推動全球技術(shù)變革。 埃森哲戰(zhàn)略&咨詢、技術(shù)服務(wù)、智能運(yùn)營、工業(yè)X和Song事業(yè)部擁有廣泛的服務(wù)能力、解決方案和知識資產(chǎn),我們基于共享成功的文化和創(chuàng)造360°價(jià)值的承諾,幫助客戶重塑轉(zhuǎn)型并建立長久互信的關(guān)系。我們?yōu)榭蛻?、員工、股東、合作伙伴以及社會創(chuàng)造360°價(jià)值,并以此為衡量自身的標(biāo)準(zhǔn)。

埃森哲在中國市場開展業(yè)務(wù)近40年,運(yùn)營和辦公地點(diǎn)分布在北京、上海、大連、成都、廣州、深圳、杭州、香港和臺北等城市。

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