埃森哲《技术展望2025》可能无限,信任惟先 技术展望 2025 | AI 自主宣言 2 AI自主宣言: 可能无限,信任惟先 前言 沈居丽(Julie Sweet) 埃森哲董事长兼首席执行官 卡迪克·纳拉因(Karthik Narain) 埃森哲技术服务全球总裁兼首席技术官 欢迎阅读《技术展望 2025》。就在我们连续第 25 年推出这份前瞻性趋势报告之际,人类迎来了科技发展 史上重要的分水岭。如今,越来越多的企业领导意识到, 作为重塑的驱动力,它将会开始解 决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式, 乃至彻底革新各行各业。 埃森哲调研表明,目前仅有 36% 的企业高管表示其 所在组织已经大规模应用生成式 AI 解决方案,而仅有 13% 的受访者认为这些解决方案在整个企业中产生了显 著影响。面对这一现状,埃森哲致力帮助广大企业更迅速、 更安全地推进 AI 的大规模应用。因为我们相信,2025 年将是 AI 真正普及的一年。 将会相互促进,双向赋能。 企业领导应认识到,创造美好未来的征途充满挑战, 例如我们需在核心技术、数据归集和数据质量、人才和 新技能等方面进行一系列前期投资。而重中之重就在于 如何构建信任。 埃森哲调研发现,77% 的受访高管认为,只有以信 任为基础,才能释放 AI 的真正价值。除了负责任地使用 AI 之外,企业领导还需要确保数字生态系统和 AI 模型的 准确性、可预测性、一致性、可追溯性,以赢得客户和10 积分 | 67 页 | 10.07 MB | 6 月前3
埃森哲 -展望 智能制造打造韧性企业,开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造,重塑者做对了什么? 工业4.0时代的制造企业研发转型 02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年,是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析, 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年,制造业挑战重重,全球新冠疫情、地缘冲突,很 多主要经济体面临通胀风险,以及以生成式人工智能为代表的 过去几年,制造业在端到端供应、生产和运营 领域面临了诸多挑战,包括需求波动、成本上涨、极 端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大 大降低了制造业的韧性,导致企业每年错失1.6万亿 美元的收入增长机会。 但埃森哲最新调研发现,投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行,积 极引入这些做法的先行者已平均斩获了8.3亿美元 的新增年度营收,而欠缺韧性的企业无法分享这份 成功。 如何成为高韧性企业,如何提高关键能力成熟 度,从而在供应和制造全价值链上构建更强大的韧 性,已经成为制造企业面对的最现实的问题。 围绕韧性部署关键能力 高韧性企业应该具备什么样的能力?为了充分考察 企业如何应对并管控工程、供应、生产和运营等领域所 受的冲击,埃森哲面向全球11个行业的1200多位高管开 展了调研,并创建了一套涵盖31项关键能力的韧性评估 框架,评估他们在这些能力上的投资和成熟度。我们发 现,高韧性企业在11项能力上的表现尤其突出,我们把0 积分 | 38 页 | 5.33 MB | 12 天前3
埃森哲报告:AI赋能保险,三大应用场景如何重构价值链?pdf1 埃森哲报告:AI 赋能保险,三大应用场 景如何重构价值链? 人工智能(AI)使机器能够模拟和增强人类智能,它的出现正值保险和其他行业 数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段,但在现实世界中,它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战,它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域,新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作,还是帮助员工增强判断能力, 改善与客户之间的互动,抑或是设计出智能产品,技术都将推动保险公司的 发展,帮助他们持续地盈利。动脉网(微信号:vcbeat)编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告,该报告的重点包括: •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程,设计创新产品,提升客户体验; •保险公司必须采取合适的战略,来更好地管理人力资源; •保险公司应该改变现有工作方式,包括采用 实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务,而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上,根据埃森哲对于未来劳动力的调查,63%的人 认为,智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示,与两年前相比,它们在人工智能技术上的投资有所 增加,并计划在未来增加投资。保险公司发现,它们最初的投资已经取得了10 积分 | 11 页 | 422.61 KB | 14 小时前3
实现自主智能供应链:2035年企业竞争的新高地作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特(Max Blanchet) 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特(Chris McDivitt) 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔(Stephen Meyer) 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯(Kris Timmermans) 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局;与 此同时,气候压力日益加剧,消费者期待持续高 涨,传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 增强,有望缩小与离散制造业的差距。 • 尽管取得了显著进展,但尚无行业预计 能在未来五年内实现完全自主化,这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实 考量。 来源:埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数:所有企业(样本量=1000)。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售0 积分 | 28 页 | 2.74 MB | 3 月前3
2025年自动化人工智能报告在过去两年中,研究人员发现了强大的方法来扩展大型语言模型(LLMs)的能力, 以创建AI代理和代理系统。公司正在迅速将这些研究努力转化为商业产品。 注意:*2024的数据截止至2024年10月 来源:埃森哲研究对arXiv论文的分析;20 20年1月–2024年10月 48% 46% 45% 45% 38% 33% 32% 29% 52% 54% 55% 55% 62% 67% 像生成视频只需要不到一分钟)。Runway是构建视频 生成模型的多家公司之一。其他公司包括OpenAI、Pik a Labs和Luma Labs。 71 注意:*2024的数据截止至2024年10月 来源:埃森哲研究对arXiv论文的分析;20 20年1月–2024年10月 在多模态基础模型方面,存在显著的研究兴趣,这些模型超越了语言,涉及图像、音频、视频 等多个领域。创建能够交谈、观察世界并占据实时载体的模型,有望改变人们与人工智能互动 ewhatpositive 神经中性 tral Som略带负面 ewhatnegative 非常负面 非常负面 消费者不太熟悉 在生成式人工智能(genAI)领域 消费者熟悉 通用人工智能 来源:埃森哲消费者悖论调查,2024年10月,调查对象数量N=12,215。消费者 对通用人工智能不够熟悉,人数=N=4,389;熟悉通用人工智能的消费者,人数=N=7,826 拟人化人工智能可以成为企业安全有效地收集有用客户10 积分 | 66 页 | 5.50 MB | 5 月前3
数字化营销解决方案(97页 PPT)71% 愿意在线购买产品及服务 数字化用新方式对商业产生影响 认为服务提供商可采 取措施防止业务流失 89% 受企业变革影响, 5.9 万亿美元潜在收入处于“放空状态” 来源:埃维诺及埃森哲研究 至少一半时间 使用手机访问 购物来源 5.9 万亿美元 38% 66% 82% 现今,每个人都已经参与到数字化进程中 托管触点 非托管触点 意识 决策 行动 服务 忠诚度 数字化触点 系统数据打通多渠道 O2O E 借助御膳房大数据实现消费者分群,这将成为后续规则设定的数据输入 以上基于历史数据对于服装品类的消费人群进行细分,此外我们还将结合当前的行为数据对于未来的购买倾向做出精准预测。 埃森哲可以根据御膳房大数据给出,基本的分类规则。如果企业有个性化的需求,我们会通过咨询工作,给出某个企业的精准、详 细分群规则 。 借助历史订单记录将服装类消费者按照如下方式进行分群 SS2- 时尚潮人 内容与显示规则 管理 ( 千人千面 ) 流程管理中心 工作台 EDM 模板管理 促销管理 工单管理 渠道 ROI 分析 客户行为价值分析 官方网站对于消费者的消费行为具有重大的影响 埃森哲与 comScore 和 dunnhumby USA 两家公司合作,评估线上行 为和线下购买之间的关系。我们发现,如果网站能够让消费者产生兴 趣,那么就明显有助于推动销售,而且得到数字消费者的青睐。我们30 积分 | 57 页 | 22.89 MB | 14 小时前3
2025年公共服务平台助力我国企业数字化转型暨优秀公共服务平台榜单中小企业数字化转型过程中主要面临的困难 对产品和服务进行数字化 升级 基于客户个性需求提供定制化产品或服务 打造基于数字平台的商业 模式 资料来源:《2022埃森哲中国企业数字化转型指数》 前瞻产业研究院整理 《2022埃森哲中国企业数字化转型指数》中2022年相比2020年得分下降最明显的三项指标均涉及数字化与业务、商业模式间的匹配度问题, 说明中小企业在数字化转型仍面临着数字化未契合各业务场景的困扰。 中小企业数字化 转型试点城市 66个 中小企业数字化转型 区域重点产业 15个 实施数改的 中小企业数量 >3万家 线上评测的 中小企业数量 >24万家 从全国企业数字化水平来看,根据《2024埃森哲中国企业数字化转型调研》,2024年中国企业数字化转型指数得分从去年的44分上升到46分,其中,开创竞争新前沿和加速增长两个维度提升 明显;优化运营维度得分基本持平,但仍然显著高于其他维度。 聚 数改的中小企业已超3万家,并且已有24万余家中小企业运用《中小企业数 字化水平评测指标(2022年版)》的评测指标进行线上评测,明确自身数字化水平、坚定数字化转型方向。 资料来源: 《2024埃森哲中国企业数字化转型调研》 前瞻产业研究院整理 3 数字化转型优秀公共服务平台推介榜单 3.1 评价体系说明 3.2 数字化转型优秀公共服务平台推介榜单 3.3 数字化转型优秀公共服务平台推介10 积分 | 51 页 | 3.66 MB | 5 月前3
钢铁企业信息化总体规划设计方案钢铁企业信息化总体规划设计方案 埃森哲公司对项目汇报的说明 本项目汇报是对 XX 钢铁信息化建设设计方案项目的整体汇报,其内容摘 自项目的八份最终报告。 在三个月的项目时间里,在 XX 钢铁公司领导和各部门的高度重视和支持 下,双方项目组密切配合,完成了大量的工作。信息化方案设计的成果是 双方共同努力的结果。 在项目中,我们深切感受到了 XX 钢铁在清晰的战略指引下务实奋进的不 钢铁在清晰的战略指引下务实奋进的不 懈努力,深深钦佩 XX 钢铁高层领导的远见卓识和对信息化的深刻认识, 也深为各级干部员工勤奋敬业的精神所感动。埃森哲公司相信在各方的共 同努力下, XX 钢铁的信息化建设会最终取得成功! 1. 设计方案的成果概要 2. 需要决策的事项 目录 XX 钢铁信息化方案设计项目是对 XX 钢铁信息化建设的整体规划 和设计 • 6.1-6.30 • IT 推动下的管理 变革要点 MES 中实现 对两种应用系统架构从先进性、合理性和适用性的角度进行比较, 建议 XX 钢铁采用第一种架构 从应用系统架构的先进性、合理性和适用性三个方面,对两种应用系统架构进行分析: 根据埃森哲在钢铁行业的经验,第一种架构是目前比较适合钢铁企业的解决方案,而且信息化整体成 本低(包括软件成本、实施成本和维护成本) 第一种架构是目前钢铁行业信息化的应用趋势,国内 2000 年后实施信息化的钢铁企业,如首钢、马20 积分 | 97 页 | 2.18 MB | 5 月前3
人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究� � � � � � � � � � 47.5% 42.9% 4.7% 4.9% �#U� ��E�-/KAI��4@ 图 1 制造业智能应用类型及占比 据埃森哲公司测算,到 2035 年,全球 AI 技术的应 用将使制造业总增长值增长近 4 万亿美元,年度增长 率达到 4. 4% [3]。 2023 年工信部发布的数据显示,经 过智能化改造,我国制造业研发周期缩短约 . 以智能制造引领产业转型升级发展:人 工智能与制造业实体经济融合发展的深圳龙岗实践 [J]. 广东经济, 2017(11):26-31. [3] 智能菌 . 埃森哲报告(全文):AI 对 16 个行业以及 12 个 经济体的影响[ EB/ OL]. (2017-06-28) [2024-11-26]. https:/ / www. 163. com/10 积分 | 9 页 | 1018.02 KB | 16 小时前3
UMU:2025年AI赋能企业变革-人才先行白皮书术支持。他们需要精通 AI 技术开发与应用,持续推动技术创新。 15 然而,在 AI 人才短缺的困境中,企业似乎忽略了一个重要事实:解决方案可能就在眼前, 只是管理层的认知偏差正在阻碍这一潜力的释放。 埃森哲在《高管和员工,谁对“智能企业”更向往?》报告中揭示了一个引人深思的现象,高 管普遍低估了员工学习和接纳 AI 的意愿。数据显示,仅 26% 的高管认为员工已准备好 接受 AI,而事实上 67% 的员工认为提升 的接受度和学习热情远高于管理层预期。员工普遍 渴望掌握 AI 素养以提升工作效率,但企业管理层的认知偏差不仅限制了对现有人才的培 养投入,更在无形中阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。 与此同时,埃森哲在报告《在生成式 AI 时代重塑工作》中指出了更令人担忧的现状: 高达 75% 的企业尚未制定“以人为本”的生成式 AI 变革计划,反映出企业在战 略层面的准备严重不足 超过 60% 的企业领导者承认缺乏足够信心来推动10 积分 | 24 页 | 34.62 MB | 5 月前3
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