AI应用现状与挑战 - 多数企业AI应用停留在"+AI"阶段 仅通过局部环节叠加智能化工具实现有限降本增效 [3] - 50%企业引入AI出于"不安全感" 缺乏清晰认知和底层逻辑变革 [3] - 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 [8] "+AI"模式的局限性 - 企业重技术轻应用 缺乏系统性框架 难以将AI深度嵌入业务 [9] - AI试点项目难以转化为实际生产力提升和业务转型 [8] - 缺乏转化提升衡量标准 复用机制不完善 决策基于直觉而非科学验证 [8] "AI+"模式的核心特征 - 将AI作为核心驱动力 从架构设计到交互逻辑均围绕AI能力展开 [12] - AI从工具跃迁为引擎 驱动企业战略和模式创新 [12] - 数据融合决定AI应用能力上限 如中国太保融合医疗气象物联网多场景数据 [12] 行业实践案例 - 金融行业：上海银行通过机器学习优化信用风险评估 实现贷前审批和贷后预警精准优化 [18] - 健康行业：美年大健康运用AI技术重塑全流程服务 实现从体检服务向全生命周期健康管理转型 [18] - 汽车行业：零跑汽车聚焦智能驾驶与智能座舱 开发深度适配特定场景的专家模型 [18] - 零售行业：欧莱雅构建本地化数据中台 形成趋势识别虚拟试妆等多场景能力 [19] AIM²模型框架价值 - 提供"五级六维"体系 涵盖战略组织数据技术应用与商业六个维度 [15] - 设立L1-L5五个成熟度等级 定义从"+AI"到"AI+"的战略演进路径 [15] - 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特性 [17] 生态化发展趋势 - 蚂蚁数字医疗健康通过AI健康管家构建医疗服务闭环生态 实现跨业务跨系统协同决策 [13] - 企业逐渐演进为"企业即智能体" AI成为驱动自我进化的核心引擎 [13] - 生态合作成为提升AI能力重要路径 如上海银行与科技公司合作引入智能投顾风控系统 [18] 生产力变革成效 - 中国太保将AI从效率工具升级为数字员工 系统性重塑运营模式 [12] - 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 [19] - AI让企业运转逻辑发生根本改变 创造出新的价值点 [12]