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下文來源于2025財資生態(tài)節(jié) 埃森哲大中華區(qū)董事總經(jīng)理、智能運營交付中心主管 衣娟的分享，視頻回放可前往小程序：財資知識云觀看，立即點擊前往觀看

近年來，生成式AI在國內(nèi)生態(tài)領域飛速發(fā)展，滲透到研發(fā)、實體經(jīng)濟等各行各業(yè)。在亞太地區(qū)，AI的應用更是各具特色。中國的比亞迪堪稱典范，將AI深度融入電動汽車發(fā)展，從加速電池研發(fā)、優(yōu)化車輛設計，到實現(xiàn)智能工廠自動化與自動駕駛，AI已成為其打造未來出行方式的核心驅(qū)動力。而在新加坡的公共服務領域、日本的智能產(chǎn)業(yè)以及澳洲的銀行保險與電信行業(yè)，AI也在發(fā)揮著日益重要的作用，成為全球增長體系中關鍵的運營支撐。

人物介紹PROFILE

衣娟

埃森哲大中華區(qū)董事總經(jīng)理、智能運營交付中心主管

01

AI的變革力量

埃森哲于2024年底的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，到2038年，生成式AI有望釋放4.5萬億美元的經(jīng)濟價值，十分誘人。同時，86%的受調(diào)研企業(yè)高管在加大生成式AI的企業(yè)級部署，67%的高管發(fā)現(xiàn)AI在增加收入方面比單純降本效果更顯著，亞太區(qū)63%的高管計劃在2025年進一步加大AI投資與部署。然而，從結果來看，僅29%的企業(yè)高管表示該公司AI部署達到規(guī)模化，其中僅13%認為實現(xiàn)了顯著的企業(yè)級經(jīng)濟效益。中國的數(shù)據(jù)也類似，分別為25%和17%。為何機遇巨大，實際成效卻出現(xiàn)斷崖式下跌？這背后是企業(yè)在AI部署中面臨的諸多挑戰(zhàn)。

回顧AI的發(fā)展歷程，幾年前的AI更多依賴簡單算法和人工輸出規(guī)范結果，以人為主導，AI的作用有限。但如今的生成式AI已實現(xiàn)從點到規(guī)模的跨越，更邁向了自主式AI（如AI代理）的新階段。以往，企業(yè)借助AI處理海量數(shù)據(jù)，能快速輸出結果；而AI代理則像虛擬員工，接到任務后可自主理解需求、推理步驟、調(diào)用不同智能體協(xié)同工作，最終呈現(xiàn)成果。

具體來說，AI智能體可理解為多個智能體的串聯(lián)與并聯(lián)。以處理保險單據(jù)為例，當下達處理單據(jù)并錄入系統(tǒng)、發(fā)送郵件的任務后，具備協(xié)調(diào)能力的AI智能體會先理解任務與預期結果，隨后調(diào)動超級智能體和效用智能體。超級智能體如同行業(yè)專家，專注于特定能力，如數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)交互等；效用智能體則負責更細分的工作，如圖片識別、語言翻譯。三者協(xié)同，就能完整高效地完成任務。

日本明治保險的案例就很有說服力。作為日本第三大壽險公司，明治保險面臨老齡化社會帶來的困境：國家每年流失近80萬勞動力，壽險市場萎縮6%，且難以招募新保險人才。在此背景下，其首席執(zhí)行官決定通過AI實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，于是設定了每年進軍新領域、增長5%的目標，并邀請埃森哲助力企業(yè)級AI部署。埃森哲為其3萬多名保險人員全員配備AI數(shù)字代理平臺，直接釋放出500多名員工，將他們調(diào)配到客戶服務和新增長領域。同時，通過DII在企業(yè)內(nèi)的部署，還培養(yǎng)了500多名AI數(shù)字專家。此外，明治保險還對傳統(tǒng)系統(tǒng)進行優(yōu)化，升級到Java（一種編程語言）體系并構建新架構，為拓展新行業(yè)、實現(xiàn)增長奠定基礎，成為AI賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型的成功范例。

02

制勝之道：以AI驅(qū)動企業(yè)重塑

企業(yè)要實現(xiàn)AI驅(qū)動的重塑與轉(zhuǎn)型，具體該從哪些方面入手呢？主要有四個關鍵方向。

首先是流程重塑。傳統(tǒng)企業(yè)流程多為靜態(tài)規(guī)范，依賴人工操作，即便有自動化環(huán)節(jié)，也基于固定范式算法提供簡單服務，AI應用多為點式。而向AI自主自動化轉(zhuǎn)型，需在企業(yè)層面拉通部署多個智能體，讓其像虛擬人一樣替代部分人工崗位，實現(xiàn)流程的智能化升級。

其次是員工隊伍轉(zhuǎn)型。企業(yè)需明確未來所需人才的類型與數(shù)量，評估哪些流程可通過AI智能體自動化，釋放人力并重新分配到提升客戶體驗、助力業(yè)績增長的崗位。同時，企業(yè)要加強員工技能培訓，讓他們能駕馭AI，在使用過程中糾錯反饋。

再者是運營模式變革。當前，企業(yè)AI部署主要有三種類型：基礎型基于簡單算法，應用于點或簡單步驟；局域式部署中，部分企業(yè)重視生成式AI，成立CoE（專家中心）組織中心并設生成式AI首席執(zhí)行官，但未實現(xiàn)跨部門拉通；最新的則是AI自適應自主觸發(fā)模式，實現(xiàn)全部門數(shù)據(jù)、流程與AI部署的拉通，AI可自主學習、完成任務并持續(xù)優(yōu)化，同時更新底層數(shù)字核心。

最后是數(shù)字核心更新。數(shù)字核心至關重要，若不打通更新，企業(yè)級AI自主化部署將舉步維艱。數(shù)字核心包含四個層級：底層是具備韌性、可組合且安全的云基礎設施，用于存儲海量數(shù)據(jù)；中間層是企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)部署，實現(xiàn)數(shù)據(jù)拉通與AI智能體跨部門協(xié)同；第三層是端對端的數(shù)字平臺，需與伙伴形成大循環(huán)；頂層則是人的參與，企業(yè)管理層與員工在各操作層面發(fā)揮作用，共同驅(qū)動企業(yè)高效運轉(zhuǎn)。

埃森哲過去3年在自主生成式AI領域投入30億美元，在全球范圍內(nèi)開展研發(fā)與POC（概念驗證），與各行業(yè)領軍企業(yè)合作部署。埃森哲從企業(yè)KPI（關鍵績效指標）出發(fā)，助力打破部門與數(shù)據(jù)壁壘，推動AI風險系統(tǒng)化落地，并聯(lián)合生態(tài)伙伴為客戶提供支持。同時，埃森哲發(fā)布全球與區(qū)域研發(fā)報告監(jiān)控AI發(fā)展趨勢，提供個性化解決方案，搭建AI學院平臺與部署中心，還與頂尖學術機構合作，推動AI在社會層面的規(guī)范發(fā)展。

03

AI在財務領域的應用

埃森哲在運營領域深耕35年，發(fā)現(xiàn)AI能顯著提升財務效率。從客戶付款、訂單合同收款，到憑證處理、會計報告與預算編制，AI都可以發(fā)揮效能。例如，在業(yè)財拉通的走賬環(huán)節(jié)，AI效率提升最高達70%；采購到付款環(huán)節(jié)因涉及大量規(guī)則與數(shù)據(jù)處理，AI應用空間也很大；銷售訂單到收款環(huán)節(jié)，因企業(yè)更關注客戶體驗與市場應變，AI效率提升相對稍低，但仍有不小潛力。

在財務領域，AI應用還需考慮不同場景的特性。部分企業(yè)數(shù)據(jù)敏感保密，AI部署擴展性低，不建議復制；而有些AI工具適用性高，可在多個運營領域拉通使用，也可部署多個智能體實現(xiàn)獨立應用。目前，埃森哲已在財務領域部署50多個AI應用，覆蓋財務運營、戰(zhàn)略財務規(guī)劃，以及與稅務、資金、風險合規(guī)相關的跨部門協(xié)同等場景。

埃森哲始終致力于幫助各行業(yè)客戶快速、負責任地推進AI應用，助力打造AI優(yōu)先型組織，激活績效前沿、打破數(shù)據(jù)孤島、構建AI基礎，推動負責任AI的普及與落地，拓展生態(tài)伙伴關系。埃森哲擁有豐富的資源，包括大量觀點報告、解決方案、學習平臺與先進AI中心，能為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型提供全方位支持。

全新司庫報告：

《2025—2026年中國司庫報告》以“數(shù)智化價值，共創(chuàng)生態(tài)型司庫”為主題，系統(tǒng)梳理企業(yè)司庫體系建設的頂層設計、實施路徑與關鍵議題，前瞻研判未來發(fā)展趨勢。報告倡導以數(shù)智技術為引擎、以生態(tài)協(xié)同為核心理念，推動司庫從企業(yè)內(nèi)部資金管理職能向連接產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈與金融生態(tài)圈的價值樞紐演進。通過數(shù)據(jù)共享、平臺互聯(lián)與多方協(xié)作，實現(xiàn)資金流、信息流與商流的深度融合，全面提升司庫的戰(zhàn)略價值與綜合效能，助力企業(yè)在復雜環(huán)境中增強財資韌性，強化戰(zhàn)略支撐能力，贏得全球競爭優(yōu)勢。

《2025—2026年中國司庫報告》

（主報告+子報告）

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作為推進財資力提升工程的子項目，《中國司庫報告》已連續(xù) 6 年發(fā)布，持續(xù)迭代分析框架與理論模型，堅持“模型驅(qū)動洞察、實踐引領路徑”的研究理念，不斷豐富和完善司庫研究體系。自2024年起，報告正式升級為“主體報告＋標桿案例集”雙成果模式，強化理論與實踐的雙向賦能。

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