【报告】人工智能专题二：毕马威：《2025智能科技以人工智能驱动数智化转型新蓝图》（附PDF下载）

毕马威：
《2025智能科技：以人工智能驱动数智化转型新蓝图》

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毕马威发布的《智能科技：以人工智能驱动数智化转型新蓝图》，基于 12 个月综合研究（覆盖 500+AI 实施案例、1390 名决策者调研、30 亿级数据建模），聚焦科技企业 AI 转型，从行业现状、价值潜力、实施路径及关键建议四大维度，提供系统性转型指南，助力企业把握 AI 驱动的颠覆性机遇。

一、行业现状：AI 应用态势与核心挑战

（一）企业对 AI 的期望与投入

1. 高期望与增长导向88% 的科技企业认为拥抱 AI 将提升竞争优势，62% 计划增加 AI 预算占比（74% 预计占比超 10%），且与其他行业聚焦 “降本” 不同，81% 的科技企业将 AI 作为 “收入增长核心驱动”，68% 预期 AI 投资回报率（ROI）超 10%，凸显科技行业对 AI 的战略重视。

2. 落地成效初显，但 ROI 证明承压已有 47% 的企业通过 AI 实现降本，37% 实现降本增效，34% 加快数据驱动决策，但 63% 的企业面临 “证明 ROI” 的压力，股东对 AI 投资的短期回报要求迫切，反映出 “技术潜力” 与 “商业价值落地” 间的差距。

（二）AI 应用的核心目标与瓶颈

1. 应用目标：效率与能力双提升企业部署 AI 的核心目标集中在 “提高运营效率（40%）”“提升决策能力（38%）”“优化数据管理（38%）”，其次是减少风险（37%）、提高收入（36%），体现 AI 从 “基础运营优化” 向 “核心价值创造” 延伸的趋势。

2. 关键挑战：技能、安全与协同难题

• 人才缺口
  ：33% 的企业面临 “员工 AI 技能不足”，熟练的 AI 开发与应用人才稀缺，制约规模化部署；
• 安全与隐私
  ：36% 的企业担忧 “安全和数据隐私问题”，AI 处理敏感数据时的合规性与风险管控难度高；
• 组织阻力
  ：28% 的企业存在 “员工对变革的抵抗”，27% 受 “数据孤岛” 影响，部门协同与数据打通成为关键障碍；
• ROI 衡量与资源限制
  ：24% 难以量化 AI 投资回报，22% 受预算限制，21% 缺乏领导层支持，导致部分企业仍停留在 “实验性用例” 阶段，无法跨越 “试点 - 规模化” 鸿沟。

二、价值分析：生成式 AI 的潜力与机遇量化

毕马威美国 “生成式 AI 机遇量化” 研究（覆盖全球 1700 万家企业、7200 万员工）显示，生成式 AI 仅在 “劳动生产率” 层面，就能为企业息税折旧摊销前利润（EBITDA）提升 4%-18%，科技行业作为核心受益领域，价值潜力集中在以下维度：

（一）按职能划分的价值机遇（单位：十亿美元）

• 服务与数据分析
  ：54.4 亿美元，为最大机遇领域，AI 可自动化数据清洗、洞察生成、报告撰写等任务，提升分析效率与精准度；
• 产品 / IT
  ：21.6 亿美元，覆盖代码生成、质量测试、产品性能优化等，减少研发周期与成本；
• 后台运营
  ：17.2 亿美元，包括供应链资源分配、财务流程自动化（如发票处理）、人力资源招聘筛选等；
• 网络与风险
  ：14.5 亿 - 11.9 亿美元，AI 可实现智能网络监控、欺诈检测、合规风险预警，降低运营干扰；
• 其他职能
  ：市场营销（9.5 亿）、销售（5.8 亿）、财务（7.0 亿）等领域，AI 通过个性化营销、客户需求预测、财务预测优化创造价值，总计潜在价值达 1480 亿美元。

（二）按任务复杂度的价值分布

• 低复杂度任务
  ：占比最高，可通过 ChatGPT、Copilot 等 “开箱即用” 工具快速落地（如基础文案生成、数据录入），无需定制化开发，适合快速提升基础效率；
• 中复杂度任务
  ：需与企业数字生态耦合（如产品开发中的需求分析、供应链动态调度），需构建定制化解决方案，平衡效率与业务适配性；
• 高复杂度任务
  ：聚焦高价值场景（如 AI 驱动的产品创新、跨生态协同），需搭建 “治理框架 + 组织变革体系”，支撑规模化落地，长期价值最大但实施难度最高。

三、实施路径：AI 转型的 “赋能 - 融合 - 演进” 三阶段

毕马威提出 AI 转型需分三阶段推进，从 “基础能力建设” 到 “全价值链融合”，最终实现 “商业模式演进”，且需同步提升 “企业 - 职能 - 基础” 三层能力：

（一）第一阶段：赋能（夯实基础，快速启动）

• 核心目标
  ：搭建 AI 基础能力，验证高价值用例，建立员工 AI 素养；
• 企业层面
  ：明确 AI 战略优先级，成立转型办公室（管理资金、跟踪 ROI），动态调整项目路线图；
• 职能层面
  ：选择 “低复杂度、高回报” 用例（如研发端代码生成、运营端数据清洗），快速落地并验证价值；
• 基础层面
  ：构建 AI 技术栈（选择云 / 芯片基础设施），优化数据质量，部署通用模型（如开源 LLM），加强网络安全防护；
• 案例参考
  ：某澳大利亚科技企业通过 AI 工具提升代码质量（开发效率提升 30%），简化后台办公任务（邮件草拟、PPT 生成自动化），但需加强领导层支持与跨团队协同，计划 3 年内扩展 AI 能力并实现收入增长。

（二）第二阶段：融合（嵌入流程，优化价值流）

• 核心目标
  ：将 AI 深度融入端到端工作流程，打破数据孤岛，实现 “人机协同”；
• 企业层面
  ：重塑运营模式，将 AI 与战略目标（OKR）对齐，增强员工对 AI 的信任（如透明化算法决策）；
• 职能层面
  ：聚焦关键运营价值流，如 “产品管理 - 工程 - 客户参与”（AI 驱动需求预测与个性化体验）、“预测性运营”（供应链自动调度、网络自我修复）、“现代支持服务”（AI 客服与问题自动响应）；
• 基础层面
  ：打造 AI 开发 “工厂”，训练行业域模型（如科技行业专属代码生成模型），整合生态数据，升级量子技术规划；
• 案例参考
  ：某日本科技企业将 AI 集成到人力资源（人才识别）、财务（收入预测）流程，通过大语言模型（LLM）优化产品交互，但需解决 “数据治理（海量数据管理）”“伦理风险（算法偏见）”“系统整合（与遗留系统兼容）” 三大难题，计划 5 年内实现 AI 与运营、研发的深度融合。

（三）第三阶段：演进（生态协同，重塑商业模式）

• 核心目标
  ：以 AI 驱动生态协同，探索 AI 原生商业模式（如 “服务即软件” 新型 SaaS），实现企业级变革；
• 企业层面
  ：构建 AI 生态系统战略，重塑商业模式（如基于 AI 智能体的服务订阅），协调跨生态变革；
• 职能层面
  ：部署跨组织 AI 智能体（Agents），实现 “企业 - 合作伙伴” 协同（如智能生态编排、跨企业工作流自动化），探索新体验（如 AI 原生产品创新）；
• 基础层面
  ：利用生态数据竞争，部署经 AI 优化的芯片与混合云，结合量子技术提升 AI 性能，构建 “可信 AI 平台” 保障合规。

四、关键建议：加速 AI 价值落地的五大行动

针对科技企业 AI 转型的痛点，毕马威提出五大核心建议，助力企业突破瓶颈、实现价值最大化：

（一）构建清晰的 AI 愿景与战略

明确 AI 转型的 “终极目标”（如 “成为 AI 驱动的产品创新 leader”），评估企业 AI 成熟度（从 “实验级” 到 “规模化级”），制定分阶段路线图，避免 “盲目跟风”。需确保领导层战略一致性（当前仅 37% 企业实现 AI 战略对齐），成立专职转型办公室，动态跟踪 ROI 并调整优先级，避免资源分散。

（二）从初始阶段建立 AI 信任

信任是 AI 规模化的前提，需超越 “基础透明度”，构建 “主动治理 + 可解释性 + 安全防护” 体系：

• 建立 AI 伦理框架（如消除算法偏见、明确敏感领域应用边界），确保合规（如符合 GDPR、数据隐私法规）；
• 设计 “可解释的 AI 决策流程”，避免 “黑箱操作”，尤其在风险管控（如欺诈检测）、客户服务（如个性化推荐）等关键场景；
• 加强网络安全，针对 AI 处理的敏感数据（如客户信息、研发数据）建立专属防护机制，降低数据泄露风险。

（三）聚焦 AI 驱动的产品创新

科技企业需从 “AI 嵌入现有产品” 转向 “构建 AI 原生产品”，打造差异化竞争力：

• 以用户痛点为核心，利用 AI 重塑产品体验（如 LLM 赋能的智能交互、AI 驱动的个性化功能）；
• 建立 “创新闭环”，通过 AI 快速迭代产品（如代码自动生成、性能实时优化），缩短研发周期；
• 探索 “AI + 生态” 的新形态（如基于智能体的服务协作），避免陷入 “工具化陷阱”，突出 AI 的 “价值创造” 而非 “功能叠加”。

（四）以技术与数据支撑 AI 规模化

• 数据基础
  ：打破数据孤岛，构建 “弹性云基座” 实现数据资产化，为 AI 提供高质量训练数据；
• 技术融合
  ：关注 Agents、大模型端侧部署等新兴技术，打造 “开放实验场”（如内部 AI 沙盒），支持敏捷创新；
• 基础设施
  ：选择 AI 优化的芯片与混合云架构，平衡算力成本与性能需求，为大规模 AI 应用提供支撑。

（五）体系化构建 AI 工作流与人才转型

• 工作流嵌入
  ：将 AI 工具深度融入运营架构（如研发端 “代码生成 - 测试 - 部署” AI 闭环、销售端 “客户需求预测 - 跟进” 自动化），避免 “AI 工具与业务脱节”；
• 人才培养
  ：针对不同岗位设计 AI 培训（如开发岗聚焦模型调优、运营岗聚焦 AI 工具应用），将 AI 视为 “员工助手” 而非 “替代者”，缓解组织阻力；
• 跨行业赋能
  ：预判 AI 融合场景下的工作流演进（如智能体协同），深度理解客户能力差距，提供 “AI + 行业” 的定制化解决方案，拓展商业边界。

五、核心结论

AI 正引发科技行业 “史上最具颠覆性转型”，科技企业既是 AI 的 “使用者”（提升自身效率与创新），也是 “赋能者”（为其他行业提供 AI 技术与服务）。当前行业虽面临 “人才缺口”“ROI 证明”“安全合规” 等挑战，但生成式 AI 带来的 1480 亿美元潜在价值（按职能划分）与 “4%-18% 的 EBITDA 提升”，凸显转型紧迫性。

企业需通过 “赋能 - 融合 - 演进” 三阶段稳步推进，以 “清晰战略 + 信任体系 + 创新产品 + 技术支撑 + 人才转型” 为五大支柱，摆脱 “实验性用例” 困境，实现 AI 从 “技术潜力” 到 “商业价值” 的跨越，在智能经济中占据战略制高点。