前言　中國發展藍圖[1]

作者Brian Goehring是IBM商業價值研究院的認知技術負責人，他憑借自己在戰略咨詢方面將近20年的豐富經驗，為IBM的認知客戶和實踐領域提供支持。他還從美國普林斯頓大學獲得了認知研究證書。Brian的聯系方式：goehring@us.ibm.com。

作者Anthony Marshall是IBM商業價值研究院的全球戰略研究總監，負責領導公共和私營部門相關問題的思想領導力的研究。

Anthony的聯系方式：LinkedIn賬號bit.ly/AnthonyMarshall, Twitter賬號@aejmarshall，電子郵件anthony2@us.ibm.com。

人工智能引領未來

中國的人工智能（AI）和認知計算技術發展迅猛，很快將成為這一領域的全球領導者。在短短幾年內，中國對人工智能的投資大幅增長；預計到2030年，人工智能核心產業規模將超過一萬億元，帶動相關產業規模超過十萬億元。[2]中國在2018年共計申請三萬項人工智能公開專利，較五年前大約增加了十倍。中國的人工智能專利數量在2015年就已經超過美國，位居全球第一。[3]更重要的是，在巨額投資的推動下，人們紛紛做出人工智能投資，借此最大限度地加強經濟影響，促進經濟發展。

在本項調研中，我們對中國地區來自18個行業的485名高管進行了訪談，汲取總結了他們獨到的見解，描繪了實用發展藍圖，以期推動實現人工智能引領的認知未來。

一、摘要

人工智能將使經濟形勢和各行各業實現根本性轉變。與過去很多其他類似的顛覆性技術一樣，盡管人們對人工智能及其相關技術的最終效應期望甚高，但最終有些企業會借勢而起，而有些企業則走向沒落。為確保利用人工智能實現發展，廣大中國企業及其他經濟利益相關方紛紛投入巨資來發展一系列技術，成果豐碩，業績驚人。根據中國政府推出的國家計劃，2020年，中國核心人工智能產業規模將增至1500億元，2025年增至4000億元，2030年更是有望突破萬億大關。[4]

在過去的三年里，IBM商業價值研究院攜手經濟學人智庫、牛津經濟研究院及其他一些機構開展研究，共同探索人工智能或認知計算的自然、經濟和商業影響。在本項中國地區的研究過程中，我們征詢了485名中國首席體驗官、政府單位領導和教育機構負責人的意見。其間，我們還對一組特定的商業領袖群體進行了訪談，將其稱為“認知創新者”。這一群組在很多人工智能相關指標方面得分較高，我們綜合審視了他們的與眾不同之處。我們從職能層面深入分析了認知技術對企業的影響，同時根據中國企業領導者的具體態度，以及他們認為人工智能將會對自身企業和中國整體經濟局勢產生的最重大影響，確定了職能部門在人工智能投資方面的優先順序。

我們采用兩步走方法：首先，從可能的投資回報率或價值創造角度，對應優先投資人工智能的一系列職能領域進行排序；或者說劃分優先順序[此排序根據我們采訪的中國首席執行官（CEO）觀點得出]；其次，按照相關領域領導者的觀點分別對每一個職能領域的特定活動進行排序。例如根據首席財務官的觀點，對財務職能領域的活動進行排序；根據首席人力資源官的觀點對人力資源職能領域的活動進行排序，以此類推。

在2017年進行的快速開展認知創新[5]和加速企業重塑[6]兩項研究中，我們分別就認知創新者的全球趨勢和全球職能領域的優先順序開展了討論。

二、什么是人工智能？為何如此重要？

人工智能或認知計算是集理解、推理、學習和互動能力于一體的新一代信息系統，這些系統不斷積累知識，學習和了解自然語言。與傳統可編程系統相比，人工智能可以與人類進行更自然的互動。特定的人工智能技術（例如機器學習、深度學習和自然語言處理）可以與強化的預測性分析和描述性分析相結合，并通過機器人技術及其他形式的自動化技術獲得補充，因此人工智能或認知計算可以推動實現全新形式的客戶互動、戰略性創新和業務轉型（見圖2）。

人工智能在促進經濟增長和提高經營效率方面的預期效益極為可觀。盡管人們對潛在影響充滿擔憂，但采用人工智能技術顯然會帶來大量機遇，不僅可以增強人們的專業知識，還能為人們提供其他途徑無法帶來的數據和無法企及的洞察。

舉例來說，在上班途中，車輛檢測到您突發的健康狀況，并立即將實時數據傳輸給附近的醫療專家；然后車輛根據最新研究成果優化治療選擇，將您送到設備最齊全的醫院，使您立即獲得世界一流的治療。同時它還與保險公司安排預先審批，通知離事發地點最近的家庭成員、朋友和/或雇主。[7]

再如個人虛擬助手，一旦發現未來幾天的天氣狀況可能會嚴重影響旅程，便會立即根據您的興趣和喜好重新制訂假期計劃，并充分考慮途經地區的其他惡劣天氣狀況，評估天氣對航空、鐵路和公路交通出行方案的潛在影響。[8]

三、中國的認知創新者

正如前文所指出的，為了更有效地理解企業的特定態度和行動，使企業盡可能發揮人工智能投資的效益，我們確定了一小部分在認知技術采用方面表現出眾的受訪者。我們發現，這些受訪者在以下五個特定方面獲得了最高評分：

1.對認知技術及其理念的熟悉程度

2.創新領導力

3.關于認知能力對自身組織的重要意義的認識

4.行業對采用認知計算的意愿

5.能夠通過行動表明他們已經開始認知之旅

這組認知創新者規模相對較小，大約占受訪高管的10%。相較于其他競爭對手，他們堪稱高績效的典范，占比小但績效極為出眾。換言之，從收入增長和運營效率的角度而言，33%的中國認知創新者已成功趕超競爭對手，而在所有其他中國受訪者中，業績出眾者僅占10%。

中國的認知創新者幾乎一致認為，他們亟須對員工角色和技能做出重大調整。事實上，為了采用認知計算技術，他們已經開始培養所需的大量技能。正因如此，認知創新者通常能夠從結構化數據和非結構化的數據中挖掘出重要價值（見圖3）。

中國認知創新者主要將認知技術視為業務發展的推動力量，他們將客戶保留率、收入增長以及客戶滿意度視為采用認知技術的主要理由；他們將認知能力視為推動產生新收入和顯著改善客戶體驗的核心要素（見圖4）。

四、打造認知型企業

人工智能或認知技術的整體影響遠遠超過各部分之和。人工智能和認知計算將促進業務職能部門轉型，推動企業實現快速發展。為了探究這一影響，我們根據調研結果將企業分為13個主要職能部門，分屬前端、中端和后端部門（見圖5）。

在前端部門，自主學習的人工智能系統可促進實現深層客戶互動，并伴隨每一次互動不斷提升、學習和改進。如此，認知系統可以幫助加強與客戶的密切關系，進而提升客戶滿意度和保留度。系統往往隸屬于更廣闊的工作流環境。在工作流環境中，營銷人員或銷售人員可以利用最新或現有的客戶細分市場，營造極致個性化體驗。

在中端部門，人工智能已經開始為員工提供海量數據。鑒于領導者不再依靠員工進行數據管理和分享，而是生成即時（有時甚至是意想不到）的洞察，因而可以更快、更有效地做出決策。

在后端部門，人工智能通過認知自動化裝置自動執行重復性任務，支持員工發展并提高工作效率。在后端部門人工智能的輔助下，企業將可以塑造并提升對各共享職能部門中數據、流程、操作、真實成本及業務價值的洞察和控制。毋庸置疑，這樣勢必可以減少乃至完全消除人為錯誤，同時也為改善合規流程創造了機遇。

一家中國銀行機構采用認知機器人開展客戶互動以改善客戶體驗

該銀行在大堂入口設置了一臺認知機器人，用于確定客戶需求，進而引導客戶前往不同的銀行窗口辦理業務。另外，這款機器人還具有互動能力，可以根據情境與客戶進行對話，向客戶介紹不同的理財產品，引導客戶做出購買決策。

一家中國領先的大型家電制造商通過構建認知設備場景營造融合式用戶體驗

這項解決方案采用自然語言處理（NLP）（由Watson提供支持）幫助用戶識別喜愛的電影、查詢天氣狀況以及掌握最新新聞資訊。另外，它還可以通過人臉識別技術幫助用戶連接Facebook，完全不必觸摸鍵盤。這家制造商的目標是運用Watson來幫助提高用戶的生活品質。

杭州認知網絡科技有限公司將世界一流的醫護服務引入中國鄉村

杭州認知網絡科技有限公司成立于2016年，坐落于中國杭州市，是一家醫療保健信息服務提供機構，專門面向小型鄉村醫院和診所的腫瘤醫師，提供基于云的服務。在提供精準化、個性化癌癥治療目標的驅使下，杭州認知網絡科技有限公司可以提供大量癌癥醫護的相關知識和經驗，而在經驗豐富的優秀醫師極度匱乏的情況下，通過其他方式根本無法達成這一目標。杭州認知網絡科技有限公司有望大大簡化和加速診斷及治療過程。[9]

五、中國高管眼中的企業內部認知技術投資優先領域

全球受訪高管普遍預計，認知計劃將會帶來15%的投資回報。與此同時，最新IDC支出指南顯示，到2019年，全球認知平臺支出將從2016年的30億美元大幅攀升至310億美元。[10]

不過，為進一步具體剖析人工智能的投資情況，我們將根據首席執行官設定的認知投資最高預期回報或者其他某種戰略原則，按照他們在應用認知或人工智能技術方面確立的部門優先級，對整個企業中的職能部門進行排序。在第二層分析中，為了在職能部門內部確定投資優先級，我們會根據負責各項獨立職能的高管所提供的數據對職能活動進行排序，例如首席風險官為風險與合規職能排定的人工智能投資優先級，以此類推。

在對整個企業進行優先排序時，中國高管將產品開發部門放在首位。有趣的是，在全球性同類調研的中國區域部分，受訪者卻將產品開發部門排在最后。受訪中國高管將制造部門、風險部門和財務部門分列第二至第四位（見圖6）。

產品開發部門

廣大中國主管相信，認知計算可以提升原型開發能力并促進實現大規模測試；可以通過大幅縮短與設計更改有關的驗證流程時間，幫助有效改進設計。

制造部門

人工智能或認知計算可以幫助制造部門發掘暗數據（通過各種計算機網絡操作獲取，但完全未用于輔助做出決策的數據）、提供故障報告及高度智能自動化流程中蘊含的寶貴洞察；可以整合基于物聯網的新型傳感器數據源，開展更細致的實時分析，提供更深入的洞察，幫助提高現場工程師的工作效率；可以通過更全面、更深刻地分析設備數據，大大減少生產中斷情況。

風險部門

通過采集大量相關數據（包括監管規定信息與公司政策信息），人工智能可以幫助風險管理人員更有效地評估不同類型的風險；認知計算可以通過挖掘模棱兩可的數據，找到人們可能遺漏的未知風險指標，繼而預測合規缺陷。

財務部門

人工智能或認知計算有助于財務部門緩解風險，積極防范欺詐，加速并改進新供應商盡職調查流程。該項技術不僅有助于縮短支付周期，還能夠通過自然語言處理、機器學習和自動報告大幅改善監管合規決策，從而增加留存現金。

信息安全部門

認知計算有助于透過大量結構化和非結構化數據，更快速、更可靠地檢測欺詐或其他活動。這樣可以節約數以千計的員工工時，通過加快威脅檢測速度、縮短問題解決時間，讓有關人員能夠專注開展業務的關鍵計劃。

創新部門

人工智能有助于企業提出假設、確立并驗證新觀點、加速和深化場景構想到孕育的全過程，實現出乎意料的關聯效應。關聯效應可能包括：購買現有專利；促進企業家開發新產品和新服務，更出色地發揮企業資產的經濟效益；利用其他地區或行業部門的新投資。

客戶服務部門

人工智能或認知計算可以通過自動處理海量信息，幫助加深對客戶的了解，助力企業與客戶建立更深層次的聯系。如此一來，公司不僅能夠辨別客戶態度、需求和愿望，而且還能夠更有效地預測和解決問題，從而達到更高水平的客戶滿意度。

IT部門

在全球樣本中，受訪高管普遍將IT部門排在首位，但是中國高管僅將其排在第八位。認知計算和人工智能有助于IT部門加速解決方案設計、進一步拓展員工的專業技能，還能夠支持更迅速、更有效地計劃、開發和測試企業軟件，實現更高的敏捷性。

供應鏈部門

人工智能或認知技術可發揮以下作用：大大加強決策洞察；提升人們對購買、交付、接收和開票商品類型、數量和質量的信任度；提供所需的營運資金，支持業務發展；幫助物流人員更有效地預測影響供應鏈的可能性、預計需要開展的行動，更準確地預測潛在問題。

銷售部門

在全球樣本中，銷售部門位列第二，而中國高管僅將其排在第十位。在銷售部門部署人工智能，不僅可以提高面向客戶的服務效率、拓展客戶賬戶管理能力、增加交叉銷售與追加銷售機遇，還能夠通過提供更豐富的情境化信息，提升潛在客戶的管理效率。

采購部門

人工智能或認知計算可以幫助提高全球采購能力，加深與供應商的合作，加速和深化分析，更有效地自動完成重復采購任務，提供更高效的退換貨服務。

人力資源部門

認知計算可以大大提高薪資和福利的管理效率，加強人力規劃。通過高級語言算法和機器學習，認知技術還可以通過社交媒體及其他渠道，提供有關潛在候選人的360度視圖，從而大幅提升招聘速度和準確度。

營銷部門

人工智能或認知計算可以處理大量數據，從而更精準地確定目標受眾，利用各種活動渠道開展營銷活動。跨越多種渠道（包括涵蓋了非結構化數據的渠道）開展更好、更快、更豐富的自動化研究，使市場研究人員能夠投入更多的時間制定和執行戰略，而不必浪費精力開展機械性任務、進行基礎分析。

一家領先的香港銀行采用認知技術為其旅行保險和信用卡部門開發了一款聊天機器人解決方案原型

這家銀行在網站上部署了原型，將聊天機器人解決方案作為首個接觸點，緩解呼叫中心客服的壓力。在聊天機器人的幫助下，這家銀行有望將現有的用戶網頁瀏覽行為轉變為基于文本的對話接口，從而大大縮短搜索信息所花費的時間。繼這款原型大獲成功之后，該銀行目前正在繼續深化認知之旅，計劃面向網站和移動應用切實推廣聊天機器人解決方案，并在不同的銀行業務中擴展用例。

六、認知中國

廣大企業可以通過“三步曲”方法來采用人工智能或認知計算：構思、設想和孕育全方位的數字戰略。

第一步：設定未來愿景

——制定為期18至24個月的數字戰略，其中包含一組確定數量的項目計劃，為更具探索性的小額投資鋪平道路；

——確立有限的目標和時間范圍；

——借鑒跨職能資源、技能集和互補式合作伙伴生態系統；

——確立企業或業務部門重塑案例、KPI和目標；

——應用有針對性的運營模型和監管方案來支持此項戰略；

——采納基于跨職能合作的新工作方式；

——整合企業文化，適應“快速失敗”思維模式。

第二步：形成概念

——對市場和目標用戶開展全面定期評估；

——依托全新的認知能力，應用以用戶為中心的方法，對其他企業員工開展培訓教育；

——創建常見用例和應用，設計專為企業量身打造的基本標準和架構因素；

——評估市場和用戶需求；

——確定人工智能或認知技術可以發揮作用的未來體驗、端到端流程和支持功能；

——根據認知能力的影響設計未來的業務和技術架構；

——完善各個計劃、業務案例及更廣泛的重塑案例。

第三步：孕育和擴展

——在快速探索和原型的基礎上，構建用例中心型方法；

——在目標市場中試用新功能來應對特定業務挑戰；

——設計并執行試點計劃，提升敏捷性，限定現有客戶和運營面臨的風險；

——測評試點對象的各項績效指標，明確展現潛在價值；

——尋求在整個企業中大規模地實施和擴展；

——運用精益監管模型，定期審查進度和價值；

——培養新的技能；

——運用迭代方法，針對新功能進行原型設計，繼而構建、測試并推出新功能；

——獲取持續的市場接受度反饋，運用相關信息決定終止還是推廣實施認知計劃；

——監控業務案例價值實現情況，根據需要做出調整。

認知中國：描繪中國人工智能發展藍圖

【調研方法】這份報告是由IBM商業價值研究院攜手牛津經濟研究院，對全球18個行業的6050位高管開展的調查，其中包括政府部門和教育機構負責人。受訪高管的角色包括最高管理層成員，例如首席執行官、首席營銷官、首席財務官、首席運營官、首席信息官和首席人力資源官；還包括客戶服務中心、信息安全、采購、產品開發和銷售等部門的負責人。