中新网上海新闻9月22日电(记者  姜煜)德勤中国22日在德勤上海办公室发布《决策者视角下的企业AI应用》报告(下称“报告”)。该报告由德勤中国与香港大学人工智能、管理与组织研究中心联合发布，旨在为企业在AI驱动转型的新阶段提供前瞻洞察与实践参考。

　　本次调研覆盖中国大陆及中国香港地区多个行业的205位企业高管，受访者以企业战略决策层为主。报告反映了大型企业的AI应用现状，也揭示了AI应用价值兑现的制约因素，以及未来企业AI应用的关注焦点和发展趋势。

　　报告显示，企业的AI应用处于生产应用阶段的比例持续提升。2026年，处于AI探索与试点阶段的企业占比已经从2025年的36.7%下降到24.9%，进入生产部署阶段的企业从56.0%上升至64.4%。但应用规模的扩大尚未同步转化为投资回报(ROI)：48.5%的受访企业反馈 AI 项目实际投资回报低于预期，企业预期回报率集中在10%-25%区间，而实际达成的回报更多落在10%以下。另有44.4%的企业无法明确核算AI项目的实际投资回报率，这表明随着AI应用范围持续扩大，企业的价值量化能力与评估框架并未同步完善。

　　德勤中国咨询业务全国主管合伙人华思远表示：“企业AI采用率和生产部署程度不断提升，但AI工具的普及并不代表企业已经完成AI转型。许多企业虽然已经引入AI，却仍然沿用原有的业务流程和运营模式，因此AI的作用往往停留在提效层面。下一阶段，企业竞争的重点将从技术采用转向价值兑现。未来真正拉开企业差距的因素在于能否让AI进入核心业务流程，推动应用从工具叠加走向工作流重塑，并持续形成可衡量、可验证的经营成果。”

　　调研显示，60.4%的企业尚未建立起体系化的价值衡量框架，缺少统一的衡量口径使企业难以判断哪些项目值得复制、哪些项目应该收缩。对此，企业可从价值评估、分阶段考核与投资管理三方面优化AI项目管理。

　　目前，AI应用效益主要体现在效率提升与成本节约。企业评估AI成效时，87.3%聚焦处理速度与工时节约，70.7%关注成本节约，而涉及收入与客户层面的仅占21.5%。报告指出，工时缩短并不自动等同于企业成本下降或经营价值提升，只有将节省下来的时间重新配置到高价值环节，生产效率才能真正转化为可量化的经营成果。

　　应用AI的主要挑战在于重新设计工作流，企业组织惯性、数据质量与安全顾虑是企业应用AI的三大障碍。偏向维持现状的流程与激励机制，以及数据质量与可获得性，均以32.7%并列成为首要障碍。而在企业AI部署过程中，与现有系统的集成困难是最突出的瓶颈。“企业推进AI应用时，需要先判断自身是否具备承接AI的组织能力。既要审视现有流程、职责分工和激励机制能否支持AI进入日常业务，也要关注数据质量、系统连接、安全边界和合规要求能否支撑AI在核心场景中稳定运行。”华思远补充道。

　　报告预计，至2026年底，企业下一阶段AI转型将进一步聚焦以下三个方面：

　　1. 企业间AI的差距将更多体现在是否完成工作流重塑：依然沿用旧式流程来运行AI的企业，很可能会面临更加不利的情况。行业引领者很可能是那些已在至少一个核心职能中从试点阶段迈向规模化重构的企业，并在决策归属或产出质量方面取得了较为明显的提升。

　　2.AI治理能力将成为企业扩大自主应用和建立市场信任的关键：拥有完整评估体系的组织，将比那些仍依赖人工审批机制的组织更快速地推进AI自主化。治理框架将不再只是一项合规打勾项，而会成为一种竞争优势信号。

　　3.AI价值衡量将从成本核算走向董事会层面的战略能力：仅通过成本节约来衡量AI投资回报率的企业，将越来越难以证明加大AI投入的合理性。

　　华思远总结道：“当企业AI应用进入规模化发展阶段，转型重点已不再是工具使用率，而是如何通过流程重塑释放业务价值。企业需要建立全周期、可量化的价值评估体系，以业务为中心重构端到端工作流，并同步强化数据、治理和组织能力。德勤将依托行业洞察与实践经验，助力企业构建从应用到治理、从投入到价值衡量的完整能力体系，推动AI更高效地转化为业务成果。”(完)

注：请在转载文章内容时务必注明出处!   

编辑：王丹沁