企业AI应用现状与挑战 - 多数企业AI应用仍停留在"+AI"阶段 仅通过局部叠加智能化工具实现有限降本增效 未改变底层业务逻辑 [1] - 50%企业引入AI出于"不安全感" 缺乏清晰认知和系统化框架 导致投入与收益不匹配 [1] - 95%组织在GenAI项目中获得零回报 仅5%成功将GenAI工具大规模集成到工作流程 [4] - 企业普遍存在重技术轻应用倾向 缺乏统一度量标准和复用机制 导致系统性失灵 [5] AIM²模型框架与价值 - 业界首个企业应用AI成熟度模型AIM²由上海交通大学联合产业伙伴发布 涵盖金融/汽车/健康/零售四大行业 [2] - 模型采用"五级六维"体系：五个成熟度等级(L1-L5)和六个维度(战略/组织/数据/技术/应用/商业) [8][9] - 提供从战略筛选到价值实现的漏斗式行动指南 帮助企业系统化识别和实施高价值AI场景 [9] - 考虑行业差异性 通过多维平衡指标和阶段性指标适配不同行业技术扩散周期 [11] 行业实践案例 - 金融业：上海银行通过机器学习优化信用风险管理 实现贷前审批和贷后预警精准优化 并与科技公司合作引入智能风控系统 [12] - 健康业：中国太保融合医疗/气象/物联网多场景数据 构建"保险领域数字劳动力" 将AI从效率工具升级为数字员工 [7] - 健康业：美年大健康运用AI重塑全流程服务 通过分布式数据库升级智慧体检系统 实现向全生命周期健康管理转型 [12] - 汽车业：零跑汽车聚焦智能驾驶与智能座舱领域 遵循ROI导向开发深度适配场景的专家模型 [12] - 零售业：欧莱雅构建本地化数据中台 形成趋势识别/虚拟试妆等能力反哺全球创新 并通过开放生态联合推动生成式AI概念验证 [13] - 服务业：乐刻运动通过AI巡检系统和AI客服实现人机融合 大幅提升门店营运效率 [13] AI+转型路径与趋势 - AI+要求企业将AI作为核心驱动力 从架构设计到交互逻辑全面围绕AI能力展开 实现从工具到引擎的跃迁 [7] - 蚂蚁数字医疗通过AI健康管家构建医疗服务闭环生态 实现跨业务跨系统的敏捷协同与高效决策 [8] - 未来企业将演进为"企业即智能体" 竞争力取决于AI原生逻辑下的持续学习与进化能力 [8] - AIM²推动行业整体生态优化 不仅引导企业做正确的事 更规划行业路网式发展路径 [14]