在快速变化的商业环境中，作为密切关注企业数字化领域的CIO，看到AI都在如火如荼地发展，内心不免充满了焦虑与期待。观察到某些企业在销售领域AI定价策略的广泛应用，如亚马逊、淘宝、拼多多、京东等电商巨头通过差别定价策略精准收割老用户，同时利用千人千价的个性化定价努力吸引新用户，不禁让人思考自己的企业业务领域何时能迎来AI的广泛应用。
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然而，现实情况是，在诸如研发、采购、生产、销售、售后等这些价值链中的关键领域，企业老板们似乎仍对AI持谨慎态度，毕竟，对于商人而言，少挣一分钱与多花一分钱的心理差异巨大，这种人类固有的心理障碍或许还需数万年的进化才能彻底克服。
尽管如此，随着生成式AI技术的蓬勃发展，AI已不再是一个遥不可及的未来主义概念，而是成为了企业在复杂多变环境中保持竞争力的重要工具。尽管企业不必立即投入巨资，但紧跟技术潮流，避免被甩开一个技术代差，已在诸多企业管理者和CIO中成为共识。在企业业务数字化领域，业界也在积极探索AI的应用潜力，但成功的案例往往遵循着一系列严谨的规则，而不成功的尝试则只能烧钱试错而已。
下面笔者梳理了企业业务领域导入AI的基本思路与方法，与大家共勉。文末附《AI创造价值的6种方式及各行业应用精选案例》下载链接，给读者以参考！
01.
在企业业务领域引入AI之前，首要任务是定义明确的目标。这些目标可能包括节省成本、提高效率、优化决策等。明确的目标将指导整个AI实施策略的制定，确保AI的应用能够真正满足企业的实际需求。如果仅仅以裁员降本为目标的AI应用显然与业务部门的诉求与利益相悖，因此绝不可取。
02.
试图一次性改变所有业务流程是不现实的，也是灾难的根源。相反，企业应从一个小型、简单明了的试点项目开始，如自动化现有的某些业务活动流程。这样，企业可以在受控环境中评估AI解决方案的有效性，识别潜在风险，并在扩大规模之前进行调整和优化。
03.
数据是AI模型的基础。在将数据馈送到AI模型之前，企业必须尽可能多地捕获相关业务数据，并对其进行清理和准备，以确保其高质量、一致性和完整性。预先解决数据问题是AI成功的关键。只有输入高质量的数据，才能期望得到有价值的输出。
04.
在流程的早期阶段，企业应积极引入专业人员、财务团队和IT团队等关键利益相关者，并指派执行发起人作为代表。这些利益相关者将共同分享AI收益，并向高层管理者汇报进展。通过跨部门合作，可以确保AI项目的顺利实施和有效推广。
05.
为了最大限度地发挥AI的优势，企业应将AI解决方案与现有的CRM、SCM、ERP、MES、WMS等及其他企业应用程序进行集成。这样，AI将成为企业整体生态系统的一部分，而不是孤立存在的工具。通过集成，企业可以实现数据的无缝流动和共享，AI可以全域全链条进行大数据计算与学习，以提高AI能力，从而提升工作效率和决策准确性。
06.
为了帮助业务人员熟悉AI工具并鼓励其采用，企业应提供必要的培训和变更管理支持以及必要的AI培训成本支付。通过培训，员工可以了解AI技术的优势和特点，掌握其使用方法。同时，通过变更管理，企业可以确保员工能够顺利过渡到新的工作方式，减少阻力和抵触情绪。
07.
在业务领域，生成式AI的应用主要集中在文档处理和检查方面。由于老外的商业习惯中合同和业务文书规格复杂且条款繁多，从法律与合规角度来看这确实保证了完整性；但从交易效率和诚信角度来看，这却增加了交易成本和复杂性。因此，在文档处理和检查方面，生成式AI具有巨大的应用潜力和价值。比如：
1.文本摘要：AI可以快速阅读和理解大量的文本数据，提取关键信息，并生成简洁的摘要。这对于业务人员来说无疑是一个巨大的福音，因为他们可以迅速了解相关方响应的核心内容，而无需花费大量时间阅读冗长的文档。
2.重要性识别：AI能够识别文本中的关键句子和段落，这对于理解相业务关方响应的核心内容至关重要。通过重要性识别功能，业务人员可以更加准确地把握业务相关方的关键信息和优势，从而做出更加明智的决策。
3.评分和排名：AI还可以根据预定义的评分标准自动为业务相关方响应打分，并根据分数进行排名。这样，业务人员可以快速识别出最合适的供应商和客户，提高采购效率、回款率和业务准确性。同时，AI的应用还可以减少人为错误和主观因素的影响，提高评估的一致性和公正性。
4.人工干预（Human in the Loop）：尽管AI在业务领域的应用具有诸多优势，但在某些步骤中仍需要人工干预来验证AI的输出。例如，用户可能会被问到业务相关方响应摘要是否全面、评分框架是否合理以及是否同意优先客商列表等问题。这种人工干预的机制可以确保AI的输出更加准确和可靠。
08.
据Gartner最近的研究显示，70%的欧美公司已经在试验生成式AI用例。然而，这些试验大多仍处于初级阶段，尚未产生可落地的优秀成果。因此，可以认为老外在企业业务中的AI应用尚处探索阶段，国内厂商仍有机会迎头赶上。通过借鉴国外的经验教训并结合国内企业的实际需求，国内厂商可以开发出更加符合市场需求的AI解决方案，从而在企业业务领域占据领先地位。
尽管老外在企业业务中的AI应用尚处于探索阶段，但国内厂商仍有大把机会迎头赶上。通过明确目标、从小型试点项目开始、确保数据质量和数量、引入关键利益相关者、与现有系统集成以及提供培训和变更管理等措施，国内厂商可以成功地将AI应用于企业业务领域，提高企业的数据应用及决策的敏捷性与准确性，进而提升企业的竞争力和市场地位。
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