2017年全球AI报告解读中国仅占17%

人工智能技术近年来取得了显著的进步。然而，其采纳仍处于初步阶段。这使得评估AI对企业和业务真正的潜在影响不容易。我们知道许多没有采用AI的企业说，他们在做AI投资的业务方面有困难，但是采用了AI的那些公司呢？通过案例研究和调查，麦肯锡发现早期规模化采用AI的企业实现了有吸引力的回报。这些案例展示了AI将如何重塑整个价值链以及各领域的不同职能。这些案例对许多利益相关者，包括跨国公司、初创公司、政府以及社会机构都有着广泛的影响。

结合强大的数字能力、稳健的AI采用，以及前瞻性的AI战略的企业，将实现巨大的财务业绩。

数字土著（digitalnative）型的公司在AI方面进行了最重要、也是最早期的投资，为AI的潜在投资回报提供了测试性的使用案例。例如，亚马逊公司在2012年以7.75亿美元收购机器人仓储技术公司Kiva，将“从下单到发货”的时间从人工操作的60~75分钟减少到15分钟，库存量得以增加50%，经营成本估计降低了20%，原始投资回报率接近40%。

大规模采用，或在核心业务部门采用AI技术的公司已经看到了技术的潜力，实施前瞻性的AI战略的公司的预期收益则更大。麦肯锡的调查比较了不同程度采用AI的企业的利润率、数字化成熟度（体现在大数据和云服务的使用），以及公司战略性立场（图表5）。调查显示AI的重度采用者的预期利润相比非重度采用者高得多。

图5：具有前瞻性策略的AI采用者具有显著更高的利润率

说明：当前利润率来自受访者的自我报告。橙色线表示具有“前瞻性策略”的AI采用者；蓝色线表示部分采用AI或实验性地采用AI的企业；灰色线表示非AI采用者。

这表明AI能够为企业提供显著的竞争优势，但仅限于完全致力于AI的企业。技术是一种工具，它本身并不提供竞争力。

在分析预期的未来利润率时，也可以见到同样的模式。在大多数行业中，不仅采用前瞻性AI策略的企业所汇报的当前利润率相比同行业平均水平高3%到15%，而且由于投资变得成熟，开始提供大量红利，这一优势预计在未来将大大增长。在未来3年，这些AI领军者的预期利润率将比行业平均水平高多达5%。

麦肯锡的研究报告把AI创造价值的方式分成4类：使公司更好地预测需求、优化研究和改进采购（Project）；提高公司以更低的成本和更高的质量生产产品和提供服务的能力（Produce）；以恰当的价格、恰当的信息和正确的目标客户促进产品销售（Promote）；以及提供丰富、个性化和方便的用户体验（Provide）。如下表所示：

图6：AI可以通过4种方式在价值链中创造价值

这4个创造价值的方式基于正在探索的或已被部署在企业中的用例。此外，虽然机器学习可以为各个行业带来非常有价值的利益，但有些技术特别适用于特定行业的商业应用，例如机器人应用于零售和制造业，计算机视觉技术应用于医疗保健行业，自然语言处理技术应用于教育行业。

例如，在零售业，AI应用于需求预测带来的好处令人印象深刻。在某些情况下，基于AI的需求预测方法比传统方法的预测误差减少30%~70%（表格7）。由于产品无效性导致的销售损失可以降低达65%。与运输、仓储和供应链管理相关的成本预计可以分别降低5%~10%和25%~40%，库存总量可以减少20%~50%。