AI采用现状与成熟度 - 超过50%的公司尚未实现AI采用的全部效益[1] - AI成熟度与收益存在高度相关性 其中处于实验阶段(Stage 2)的公司占比32% 转型阶段(Stage 5)仅占8%[2][5] - AI投资回报率随成熟度显著提升 实验阶段77%公司达到预期回报 转型阶段75%公司回报超预期[6] AI成熟度阶段特征 - 初始阶段(19%)：仅认识AI潜力但无战略举措[5] - 实验阶段(32%)：开展小规模试点项目评估可行性[5] - 定义阶段(21%)：AI已整合至业务流程提升运营效率[5] - 优化阶段(20%)：持续改进AI系统性能与扩展性[5] - 转型阶段(8%)：AI推动行业级业务变革[5] 主要挑战与变化 - 早期阶段(Stage 2-3)37%公司面临现有系统集成难题[4][7] - 后期阶段(Stage 4-5)数据获取成为首要挑战 分别占20%和29%[7] - 其他障碍包括：高影响力用例认知不足 技术人才短缺 监管指引不明确[4] 成功标准差异 - 销售部门75%关注成本节约 54%侧重客户满意度[14] - 合规部门84%重视员工满意度 80%强调生产力[14] - 财务部门57%看重流程效率 55%聚焦成本节约 53%关注生产力[14] 战略建议与行业动态 - 需重新定义成功标准 从成本节约转向战略增长与收入提升[2] - 创新中心通过快速原型设计加速AI从概念到落地的进程[9] - Protiviti设立AI Studio提供技术测试平台与专家指导[9] 研究方法与样本 - 调查覆盖1000+受访者 来自科技 制造 建筑 政府等多行业[12] - 受访者职能涵盖IT 运营 财务 合规等领域[12] - 系列调研将持续关注AI准备度 数据挑战 治理风险等主题[11]