核心观点 - 生成式AI已成为企业转型的核心驱动力，财务回报显著且见效迅速 [1] - 生成式AI的价值覆盖生产力、业务增长、用户体验和安全四大核心领域，带来多维度业务价值 [1] - 企业需通过战略对齐、资源投入与持续创新，以充分释放生成式AI的转型潜力 [3] 财务回报与落地效率 - 首年投资回报率高：74%的应用企业在首年即实现投资回报率 [1] - 收入增长显著：86%的盈利增长企业报告收入提升6%以上，其中34%的企业增幅超10% [1][16] - 落地速度迅速：84%的企业能在6个月内将生成式AI用例从概念推向生产，34%的企业甚至可在1-3个月内完成 [1] - 加速创新与市场响应：生成式AI能显著缩短创新周期并增强应对市场变化的敏捷性 [17] 多维度业务价值体现 - 生产力提升：45%的企业报告员工生产力因生成式AI至少翻倍，IT与非IT业务流程效率均显著提升 [1][42] - 驱动业务增长：63%的企业借助AI实现业务增长，77%的企业通过优化获客与线索生成扩大市场 [1] - 改善用户体验：85%的企业用户参与度提升，80%的企业用户满意度改善，金融服务和医疗等行业表现尤为突出 [1][49] - 增强安全能力：56%的企业安全态势优化，82%的企业威胁识别能力增强，71%的企业安全事件解决时间缩短 [1][50] 领先企业特征与投资策略 - 领先企业特征：头部企业（占比16%）通常将超15%运营费用投入生成式AI，69%的核心业务函数应用AI，50%拥有10个以上生产级用例 [2] - 高管支持与战略对齐：领先企业中，76%实现了技术目标与业务需求高度对齐，C级高管全面支持是关键 [2] - 团队建设：54%的领先企业将专属AI团队嵌入现有AI/ML团队以强化专业能力 [2] - 当前投资重点：企业当前优先投入方向包括业务与技术协同（47%）、人才培养与合作（46%）、数据质量提升（43%） [2] - 短期再投资计划：短期计划将AI收益再投资于新产品开发（47%）和运营利润率改善（49%） [2] - 长期战略聚焦：长期则聚焦新业务模式创新、运营效率优化等目标，不同行业存在差异化侧重 [2] 核心行动建议 - 构建高管支持体系：构建C级高管统一支持体系，明确愿景与责任分工 [2] - 从快速见效用例切入：建议从客户服务等快速见效的用例开始 [2] - 融入核心业务：应将AI融入核心业务而非单一部门 [2] - 重视数据基础：需重视数据基础设施与管理 [2] - 聚焦转型项目：应聚焦转型类项目而非短期试点 [2] - 搭建人才梯队：需搭建多层次AI人才梯队 [2] - 利用AI强化安全：建议利用AI强化企业安全能力 [2] 研究方法与样本 - 调研规模：报告基于对全球2508位企业高管的调研 [1][10] - 受访者层级：受访者为高级别、资深及C级业务领导者，包括CEO、CIO、CFO、CMO、CTO、CISO、CDO、CSO、COO、数字战略总监、IT副总裁、IT总监和创新主管等 [10][11] - 企业规模：受访企业为年收入超过1000万美元的全球企业 [8][12] - 调研范围：统计数据仅涵盖已在生产中使用生成式AI的企业 [9]