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不妨想一想，
在消费级市场，人工智能的应用可谓如火如荼。2024年，美国居民生成式AI的渗透率已高达40%，从智能语音助手到各种个性化建议服务，AI深刻地改变了人们的日常生活。然而，在企业应用领域，技术厂商们热衷于在模型打榜上一较高下，沉迷于技术炫耀，而真正决定经济转型成败的企业战场，却仍处于早期拓荒阶段。
TMGM平台消息：
麦肯锡2025年的报告揭示了一个更为尖锐的矛盾：高达92%的企业计划增加AI投入，但仅有1%的领导者认为公司的AI应用达到了"成熟"状态，即完全融入工作流程并能驱动显著的业务成果。当下，许多企业对AI的应用还停留在表面，仅仅用于自动生成会议纪要或美化报表。
尽管如此，
真正的疑问摆在本站面前：如何让AI从边缘走向核心，成为像电力、自动化设备那样的生产要素，直接参与价值创造？这是企业在数智化时代必须破解的难题。
TMGM外汇财经新闻：
01
TMGM外汇消息：
阻碍AI成为企业关键生产要素的
六大挑战
TMGM外汇快讯：
1、高层领导力与承诺：转型成败的最关键因素
在企业AI转型过程中，高层领导力的缺失是首要难题。许多企业的高层管理者对AI的战略价值认识不足，仅仅将其视为一项技术项目，而非能够重塑企业业务模式和竞争优势的核心驱动力。他们缺乏长远的AI发展规划，在资源分配上往往偏向于短期见效的传统业务，对AI项目的投入不够持续和稳定。此外，高层之间对AI的认知和目标不统一，导致跨部门协作困难，难以形成推动AI落地的强大合力。企业内部的组织架构和文化也可能成为阻碍，传统的层级式管理模式使得决策流程缓慢，无法迅速响应AI时代的变化需求。
从某种意义上讲，
破局之道：企业高层必须从战略高度重视AI，将其纳入企业的核心发展战略。高层管理者应亲自牵头成立AI转型领导小组，明确AI在企业各个业务领域的目标和愿景，制定详细的实施路线图。要打破部门壁垒，促进跨部门协作，建立有效的沟通机制和协同工作流程。高层能够定期召开AI专项会议，审视项目进展，化解遇到的疑问。还能够通过引入外部专家进行培训和交流，提升整个管理团队对AI的认知水平和战略规划能力。
2、数据质量与治理：企业AI落地的黄金矿藏
据相关资料显示，
数据是AI应用的基础，然而企业在数据方面面临着诸多挑战。首先是数据质量疑问，大量的数据存在不准确、不完整、重复等疑问，即所谓的"垃圾数据"。这些数据可能来自企业内部不同的业务系统，由于缺乏统一的数据标准和规范，导致数据无法有效整合和共享。其次，数据治理体系不完善，企业缺乏对数据的全生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节。数据稳妥和隐私保护也是主要疑问，随着数据合规要求的不断提高，企业需要在数据利用和稳妥保护之间找到平衡。此外，数据孤岛现象严重，各部门之间的数据相互隔离，无法形成数据资产的协同效应。
尽管如此，
破局之道：企业必须建立完善的数据治理体系，制定统一的数据标准和规范，确保数据的一致性和可用性。这需要成立专门的数据治理团队，负责数据的管理和监督工作。在数据采集环节，要明确数据的来源和质量要求，采用数据清洗和校验技术，去除垃圾数据。在数据存储和处理方面，利用大数据技术构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。应加强数据稳妥和隐私保护，建立数据访问权限控制和加密机制，确保数据合规利用。为了打破数据孤岛，要促进部门之间的数据共享和协作，通过数据接口和数据交换平台，实现数据的流通和整合。
可能你也遇到过，
3、技术与业务融合：避免技术驱动而脱离业务需求
反过来看，
技术与业务融合不足是企业AI应用中的常见疑问。一方面，技术部门往往过于关注技术的先进性，而忽视了业务的实际需求，导致开发出的AI化解方案无法真正化解业务疑问，难以在实际工作中落地应用。另一方面，业务部门对AI技术的理解有限，不能准确地表达自身需求，或者提出的需求不切实际，超出了当前技术的能力范围。此外，技术和业务部门之间的沟通存在障碍，双方利用不同的语言和思维方法，导致需求传递不准确，项目开发过程中频繁出现变更和调整，影响项目进度和效果。
简要回顾一下，
破局之道：促进技术与业务的深度融合需要建立有效的沟通机制和协作模式。在项目启动初期，技术部门和业务部门就应共同参与，深入了解业务流程和痛点，明确AI应用的目标和价值。能够通过开展跨部门的研讨会、工作坊等形式，让技术人员走进业务一线，亲身体验业务执行，同时让业务人员了解AI技术的优势和局限性。在需求分析阶段，采用敏捷开发的方法，分阶段进行需求确认和方案迭代，确保技术方案能够随着业务需求的变化而及时调整。建立跨部门的项目团队，由技术、业务、管理等方面的人员组成，共同负责项目的实施和推进。企业能够引入业务技术分析师（BTA）这一角色，作为技术和业务之间的桥梁，帮助双方进行有效的沟通和需求转化，确保AI技术能够真正为业务赋能，提升企业的核心竞争力。
说到底，
4、人才与技能：持续的人才获取、培养和保留是核心挑战
说出来你可能不信，
AI时代对人才的需求发生了深刻变化，企业面临着严重的人才短缺疑问。一方面，既懂AI技术又熟悉行业业务的复合型人才稀缺，这类人才需要掌握机器学习、数据分析、自然语言处理等AI技术，同时还要了解企业所在行业的业务流程和市场规律。另一方面，现有员工的技能水平难以满足AI应用的需求，许多员工缺乏数据思维和数字化技能，对新兴的AI插件和技术感到陌生。此外，随着AI技术的迅速发展，知识更新换代加快，员工需要不断学习和提升自己的技能，否则就会被时代淘汰。在人才竞争激烈的市场环境下，企业还面临着人才流失的风险，如何吸引和留住优秀的AI人才成为一大难题。
更重要的是，
破局之道：企业应制定全面的人才战略，加强人才的获取、培养和保留。在人才获取方面，除了从外部招聘优秀的AI人才外，还能够与高校、科研机构建立合作关系，开展产学研合作，提前培养符合企业需求的人才。设立实习基地、奖学金项目等，吸引优秀的学生毕业后加入企业。在人才培养方面，建立完善的培训体系，为员工供给定制化的AI培训课程，包括技术培训、业务培训和数据思维培养等。能够采用线上线下（300959）相结合的方法，利用内部讲师、外部专家等资源，提升员工的技能水平。鼓励员工参与AI项目实践，在实际工作中积累经验，提升能力。
概括一下，
5、合规与信任：建立负责任的AI框架
TMGM外汇专家观点：
随着AI技术的广泛应用，合规与信任疑问日益凸显。在合规方面，企业需要遵守国内外关于数据隐私、知识产权、反垄断等方面的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、我国的《数据稳妥法》等。不同国家和地区的法规存在差异，增加了企业AI应用的合规难度。此外，AI决策的不透明性也引发了信任疑问，许多企业和访客对AI系统的决策过程和结果缺乏了解，担心AI会出现偏见、歧视等疑问，影响决策的公平性和可靠性。例如，在招聘、信贷审批等领域，AI算法如果存在偏见，可能会对特定群体造成不公平待遇。同时，AI系统的稳妥性也是一大挑战，面临着数据泄露、恶意攻击等风险，一旦发生稳妥事故，将给企业和访客带来巨大损失。
TMGM外汇行业评论：
破局之道：企业必须建立负责任的AI框架，确保AI应用符合法律法规和伦理道德要求。首先，成立专门的合规团队，负责研究和跟踪国内外相关法规，制定企业内部的AI合规政策和流程。在AI系统开发过程中，将合规要求融入到设计和开发环节，进行合规性评估和审查。为了提高AI决策的透明度和可解释性，采用可解释AI技术，让访客和企业能够理解AI系统的决策逻辑和依据。加强AI系统的稳妥防护，采用先进的稳妥技术和措施，保障数据和系统的稳妥。定期对AI系统进行审计和评估，及时发现和化解合规和信任方面的疑问，提升企业和访客对AI的信任度。
大家常常忽略的是，
6、变革管理：有效应对组织惰性、技能差距和潜在抵触
令人惊讶的是，
企业引入AI技术意味着一场深刻的组织变革，必然会面临组织惰性的挑战。长期以来，企业形成了固定的工作流程和管理模式，员工习惯了传统的工作方法，对变革存在抵触心理。部分员工担心AI会取代自己的工作，产生焦虑和不安情绪，从而对AI项目的实施采取消极态度。此外，员工的技能差距也是一大疑问，如前所述，许多员工缺乏AI相关的知识和技能，难以适应新的工作要求。组织内部的利益分配和权力结构也可能因AI变革而发生变化，一些既得利益者可能会阻碍变革的推进，导致项目进展缓慢甚至失败。
综上所述，
破局之道：有效的变革管理是推动AI项目成功实施的关键。企业应提前做好变革规划，明确变革的目标和意义，向员工清晰传达AI带来的机遇和挑战，让员工理解变革的必要性。通过沟通和培训，缓解员工的焦虑情绪，让他们认识到AI不是取代人类，而是辅助人类提升工作效率和质量，创造新的发展机会。在变革过程中，充分关注员工的需求和反馈，建立沟通渠道，及时化解员工的疑问和疑虑。针对技能差距，供给有针对性的培训和发展计划，帮助员工提升技能，适应新的工作角色。
02
有分析指出，
落地企业AI的三大先决条件
TMGM外汇报导：
1、应用/升级到新一代企业软件
新一代企业软件是企业AI落地的主要载体。传统的企业软件主要以流程管理为核心，而新一代企业软件融入了大量的AI技术，具备智能化、自动化、个性化等特点。它能够 三生有讯平台 通过对企业数据的深度分析，为企业供给精准的决策承认，优化业务流程，提升运营效率。
更重要的是，
企业在应用新一代企业软件时，首先需要明确自身的业务需求和痛点，勾选适合自己行业和规模的软件化解方案。不同行业的企业对软件的作用需求存在差异，例如制造业可能更关注生产流程的智能化和供应链的优化，而服务业则更注重客户服务的个性化和营销的精准化。在升级现有企业软件时，要充分考虑与现有系统的兼容性和数据的无缝对接，避免出现信息孤岛。同时，要注重软件的可扩展性和灵活性，以适应企业未来业务发展和技术变革的需求。
新一代企业软件还具备强大的集成能力，能够与企业内部的其他系统以及外部的数据源进行集成，实现数据的共享和协同。通过应用新一代企业软件，企业能够将AI技术融入到日常的业务执行中，让AI成为企业运营的核心组成部分，从而提升企业的竞争力。
TMGM外汇资讯：
2、加强/开展数据治理与知识治理
数据治理是企业AI应用的基础，如前所述，企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的质量和可用性。而知识治理则是在数据治理的基础上，进一步对企业的知识资产进行管理和利用。
据相关资料显示，
知识治理包括对企业内部的显性知识和隐性知识的收集、整理、存储、共享和应用。显性知识如企业的规章制度、技术文档、客户资料等，隐性知识如员工的经验、技能和创意等。通过知识治理，企业能够将这些知识转化为可复用的资产，为AI系统供给丰富的知识输入，提升AI的决策能力和创新能力。
企业在开展知识治理时，首先要建立知识管理平台，整合企业内部的各种知识资源，形成企业的知识库。然后，制定知识管理的流程和规范，鼓励员工分享知识和经验，建立知识贡献的激励机制。同时，利用AI技术对知识进行分类、检索和建议，提高知识的利用效率。通过加强数据治理和知识治理，企业能够为AI应用供给坚实的数据和知识基础，让AI更好地理解企业的业务和需求，从而实现更精准的价值创造。
说到底，
3、接入/部署主流大模型与垂类模型
概括一下，
主流大模型具有强大的通用能力，能够处理多种类型的任务，如自然语言处理、图像识别等。它能够为企业供给基础的AI服务，帮助企业迅速构建AI应用。例如，在客服领域，主流大模型能够实现智能客服机器人，自动回答客户的疑问，提高客户服务效率。
说出来你可能不信，
垂类模型则是针对特定行业或领域进行优化的模型，在专业领域具有更精准的表现。企业能够根据自身的业务需求，勾选合适的垂类模型，如金融领域的风险评估模型、医疗领域的疾病诊断模型等。接入和部署主流大模型与垂类模型需要考虑模型的性能、成本和技术难度。
据业内人士透露，
企业能够通过与云服务商合作，利用其供给的AI模型服务，迅速接入主流大模型和垂类模型，降低部署成本和技术门槛。同时，企业也能够根据自身的技术实力和业务需求，对模型进行二次开发和优化，使其更符合企业的实际应用场景。通过接入和部署主流大模型与垂类模型，企业能够充分利用AI的强大能力，为业务创新和发展供给有力承认。
03
用友BIP企业AI，加速企业数智应用落地
然而，
华电作为一家大型能源企业，在能源生产和管理过程中面临着设备维护成本高、能源效率低、稳妥风险大等疑问。为了应对这些挑战，华电积极引入AI技术，通过携手用友BIP企业AI推动能源行业的智能化转型。
这你可能没想到，
在设备维护方面，华电利用AI对发电设备进行实时监测和故障预测，通过传感器采集设备的运行数据，运用机器学习算法分析数据，提前发现设备的潜在故障，及时进行维修和更换，避免了设备的突发故障和停机损失，降低了维护成本。在能源生产优化方面，AI算法根据市场需求、能源价格、设备运行状态等因素， 富拓外汇官网 实时调整能源生产计划，提高能源的利用效率，降低能源消耗。
据相关资料显示，
在稳妥管理方面，AI技术帮助华电对生产现场进行监控和预警，及时发现稳妥隐患，采取相应的措施进行处理，提升了企业的稳妥管理水平。通过AI技术的应用，华电在能源生产和管理方面取得了显著成效，设备故障率降低了25%，能源效率提高了15%，稳妥事故发生率大幅下降，为企业的可持续发展供给了有力保障。
必须指出的是，
利高是一家全球知名的制造业企业，在供应链管理方面面临着棘手的挑战，如库存管理不善、物流成本高、需求预测不准确等。为了提升供应链的效率和竞争力，利高携手用友引入了AI技术。
在需求预测方面，用友BIP企业AI有效助力利高，通过AI模型分析历史销售数据、市场趋势、客户订单等多方面的数据，准确预测市场需求，为生产计划和库存管理供给依据。通过AI优化库存管理，实现了库存水平的合理控制，降低了库存成本。在物流配送环节，AI算法帮助利高优化运输路线，提高物流效率，降低运输成本。
TMGM外汇消息：
此外，利高还将AI应用于供应商管理，通过分析供应商的历史数据和绩效指标，评估供应商的信用和风险，勾选优质的供应商进行合作，提升了供应链的稳定性和可靠性。通过AI技术的应用，利高的供应链管理水平得到了显著提升，库存周转率提高了30%，物流成本降低了20%，市场响应速度也得到了极大的加快，为企业的发展奠定了坚实的基础。
TMGM平台消息：
AI在企业中的落地之路充满了挑战，但也蕴含着巨大的机遇。企业当以坚定的决心、科学的方法和务实的行动，拥抱这场AI变革，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，开创属于自己的辉煌未来。
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