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1、重塑生产力，增长新前沿2024 埃森哲中国企业数字化转型指数重塑生产力，增长新前沿 22024 埃森哲中国企业数字化转型指数前言2018 年，埃森哲首次发布中国企业数字化转型指数，当时报告的主题是创新驱动，高质发展。七年过去，我们所处的市场和外部环境发生了很大变化，中国企业经历了“挤压式转型”，在不同维度的压力之下，自强不息，坚韧发展。埃森哲一直关注全球各种变化以及这些变化对企业的影响，我们通过全球颠覆指数来评估外部环境的波动。过去一年间，全球颠覆指数同比增长 33%，其中，技术维度变化最大，同比增长高达88%。毫无疑问，技术是当今国力竞争的重点。它不仅是新质生产力的核心，是推动生产力发展、促

2、进产业升级、实现高质量发展的主要动力，也是企业转型和实现突破性发展的关键因素。我们关注技术和创新，更关注企业如何利用技术和创新实现转型，行稳致远，实现长青。在众多新兴技术中，人工智能（AI）是当下最具影响力的技术，它正在重塑企业的运作方式和人们的工作方式。我们连续七年开展的埃森哲中国企业数字化转型指数研究，不仅是对中国企业在变局时代坚韧转型的一种记录，也是对转型通途的一种探索。当现实情况发生变化时，新的预期和定义就会产生。2023 年，我们对指数进行升级，首次提出“企业重塑”战略，埃森哲认为转型的要义已从“业务求新”进化到“全面重塑”。今年，通过进一步对“企业重塑”战略进行研究，我们发现大多数

3、企业的业务重心已经回归增长与创新，这也是企业发展中最本质的问题。过去几年，我和很多企业 CEO 进行过交流，数字化转型早已获得普遍的认知，但不同企业理解和执行程度并不相同。我们一直主张，数字化转型不是技术部门的工作，而是“一把手工程”，只有企业领导层高度重视，从全局推动，数字化转型才能成功。全面重塑应该从认知开始。埃森哲认为，数字化转型这一概念不仅没有过时，还有待更深、更广的探索和实践。当数字化转型处于“浅水区”阶段时，企业的工作重心主要集中在搭建数字化工具和平台，以实现降本增效。这些工作虽然能带来立竿见影的效果，但通常局限于单一部门或业务流程的优化。随着近几年来技术的进一步发展，我们已经从“

4、浅水区”逐步迈向“深水区”，转型的战略性、系统性和复杂性显著增加。企业不仅需要在技术方面进行更深入的整合，还需要在顶层设计、组织结构、企业文化和业务模式上进行根本性的重塑这样才能真正触及企业战略和运营的核心。转型步入“深水区”，技术固然重要，更重要的是企业能否进行全局性的整合创新，企业领导层需要具备前瞻性的眼光、坚定的决心以及高水平的决策能力。不确定性是常态，我们不可能总是等到确定的时刻才做出决策。新旧动能转换之际，那些敢于创新、持续重塑的企业将脱颖而出，迈向增长新前沿，实现可持续发展。朱虹埃森哲全球副总裁、大中华区主席重塑生产力，增长新前沿 32024 埃森哲中国企业数字化转型指数目录全球变

5、化加剧，中国企业重塑进程承压 重塑焦点回归创新与增长，企业借力 AI 加速突破 AI 愿景实现面临三大挑战 四个关键点解锁 AI 困境，驱动增长 以价值为导向 构建新型数字核心 重塑人才和工作 打造负责任的 AI 研究方法 04101721 2228364245重塑生产力，增长新前沿 42024 埃森哲中国企业数字化转型指数全球变化加剧，中国企业重塑进程承压重塑生产力，增长新前沿 52024 埃森哲中国企业数字化转型指数一年来，全球宏观环境中的不确定性和复杂程度继续增加。具体而言，地缘政治的复杂性推动了全球产业链和供应链的重构；新冠疫情造成的疤痕效应叠加通胀压力，多国消费需求受到抑制；气候变化

6、问题依然严峻，极端天气频发，给多个国家造成严重的经济损失。这些因素都对全球经济复苏带来较强负面冲击，国际货币基金组织(IMF)数据显示，全球经济增长率从 2022 年的 3.4%下降至2023 年的 3.2%。在这样的大背景下，生成式人工智能（生成式AI)的兴起，唤醒了全球对技术变革潜力的期待。Gartner 数据显示，2023 年全球 IT 支出 4.7 万亿美元，同比增长 3.3%，预计 2024 年将增长 7.5%，达到 5.26 万亿美元。1 埃森哲全球颠覆指数也反映了以上变化。过去一年间，全球颠覆指数同比增长 33%，经济、消费者和社会、地缘政治、环境、人才及技术等六大维度均有两位数

7、以上的增幅。其中，技术颠覆指数增长 88%，增幅超过了其他五个维度，成为 2023 年企业变革的首要原因（见图 1）。图 1：埃森哲全球颠覆指数（20192023 年）总分经济消费者和社会地缘政治环境人才技术注：该分析基于六大评分维度，每一个子维度有多个评估指标，分值越高，变化程度及波动性越高。数据来源：埃森哲 2024 年全球颠覆指数分析。全球变化程度加剧，重塑者优势扩大+88%2019年2023年2019年2023年2019年2023年2019年2023年2019年2023年2019年2023年2019年2023年+13%+33%+20%+17%+34%+41%2023年，埃森哲提出全球企

8、业面临“挤压式转型”，重塑是企业的必然选择，数字化转型的要义已经从“业务求新”进化到“全面重塑”。埃森哲定义的重塑者是这样的一群企业，他们目光远大，不局限于今日最佳，而是以开创明日竞争新前沿为目标；他们行动有力，依托强大的数字核心优化运营、加速增长；并化多元挑战为多方价值，关注可持续增长和人才力量等360 价值。重塑生产力，增长新前沿 62024 埃森哲中国企业数字化转型指数在充满巨变的环境中，重塑者的财务及非财务表现全面领先，且优势正在扩大。埃森哲研究发现，重塑者 2019 年至 2022 年的营收复合增长率比其他企业高出 15 个百分点，利润率比其他企业高 5.6 个百分点。建模结果显示，

9、预计到 2026 年，重塑者与其他企业的营收增长差距将扩大 2.4 倍，达到 37 个百分点，且每年的利润率将比其他企业高出 2.9 个百分点。重塑者实现的价值也是全方位的，除了财务表现之外，重塑者在可持续性、体验、人才、创新、包容与多样性方面的表现都达到了更高的水平，未来差距还将扩大。预计到 2026 年，重塑者在可持续性方面的表现将比同行高出 37%，在体验方面的表现将比同行高出 35%，在人才方面得分高出 16%，在创新方面得分高出 17%，在包容与多样性方面得分高出 11%（见图 2）。财务指标差距营收增长（2019 年数据为 100）a非财务指标差距非财务绩效指标（指数化数据，010

10、0）c图 2：重塑者的财务及非财务表现全面领先，优势正在扩大注：a)20192022 年数据为基于实际的复合年增长率。20232026 年数据为企业自评的预期，并基于分析师预测测试了数据的一致性。b)平均利润率（EBITDA/收入）计算基于 20192022 年的实际情况。我们进一步使用面板数据模型来检验重塑时长（从受访者报告采用其重塑战略的年份开始）与 EBITDA 利润率之间的关系，控制变量为行业，地理位置和企业规模。分析中不包含金融服务企业。c)2021 年以 TER 1.0 研究为基础。20232026 为企业自评的期望值。可持续性维度为 Capital IQ 的 ESG 数据。体验维

11、度为 S&P Global 和 FactSet Supply Chain 的客户关系管理和供应商流失情况。人才、包容与多样性维度测量为 Glassdoor、ESG Book 和 S&P Global 的理想状态（Net Better Off）指数。创新为有形和无形支出的效率。数据来源：埃森哲全球重塑调研，2022 年 11 月（N=1516）和 2023 年 1011 月（N=1500）。1001201401601802002202019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年年2026+15pp+37pp到 2022 年，营收增长与所有其他企业的差距重塑者其

12、他企业营收增长差距预期差距扩大2.4 倍到 2026 年，营收增长与所有其他企业的差距财务指标差距利润率（税息折旧摊销前利润/营收）b20192022 年，重塑者的利润率比其他企业高出5.6pp2.9pp采用重塑战略后，每年的利润率比其他企业高出1002021年2026年+32%+37%2021年2026年+11%+17%2021年2026年+31%+35%2021年2026年+11%+16%2021年2026年+7%+11%100100100100可持续性创新体验包容与多样性人才(理想状态)(理想状态)重塑者其他企业重塑生产力，增长新前沿 72024 埃森哲中国企业数字化转型指数然而，全球企

13、业的重塑进程并不一致，北美和欧洲企业暂时领先。基于 2024 年初埃森哲开展的新一轮全球重塑调研，全球重塑者占比为 9%，比去年增长 1 个百分点。其中，北美和欧洲的重塑者占比分别上升了2 个及 5 个百分点，提升至 10%和 11%，高于全球平均；亚太地区的重塑者占比下降 4 个百分点至 5%（见图 3）。图 3：埃森哲 2024 年全球重塑调研重塑者占比 2024 年 vs.2023 年数据来源：埃森哲全球重塑调研，2023 年 1011 月（全球 N=1500）。2023 年，中国 GDP 增速 5.2%，相比去年有所回升，但仍不及疫情前水平。2在消费端，国内居民消费总体虽有恢复，但并不

14、稳固。2023 年，社会消费品零售总额同比增长7.2%，但自同年 11 月到 2024 年 4 月，社会消费品零售总额增速持续下滑。3在生产端，工业复苏缓慢。根据国家统计局数据，2023 年，全国规模以上工业企业实现利润总额 7.7 万亿元，比上年下降 2.3%。4 进入 2024 年之后，工业利润总额才恢复同比增加态势。在全球需求不振、供应链重构的大背景下，2023 年出口同比下降。5中国企业已经敏锐感知到外部环境的变化。埃森哲调研显示，有近 4 成的中国企业高管认为其所在企业正在面临前所未有的变化。这一数据远高于全球水平的 12%（见图 4）。这种感知不仅体现了中国企业对市场动态的敏感性，

15、也侧面反映了外部环境变化对中国企业的影响更加显著。中国企业高管感知外部环境变化更为剧烈，但应对准备不足10%（+2pp）11%（+5pp）9%（+1pp）5%（-4pp）全球北美欧洲亚太12%74%14%39%49%12%全球中国前所未有的变化中等程度的变化轻微变化图 4：中国企业中，认为外部环境正在经历前所未有变化的比例显著高于全球数据来源：埃森哲全球高管调研，2023 年 11 月（全球 N=3450，中国 N=260）。2024 年2023 年重塑生产力，增长新前沿 82024 埃森哲中国企业数字化转型指数34%47%49%45%44%53%53%44%30%31%44%48%面对经济的

16、不确定性、消费者需求和行为的变化、地缘政治的影响、环境问题、人才挑战以及技术浪潮，大多数中国企业认为自身并没有做好应对的准备。埃森哲全球高管调研显示，面对地缘政治、环境、经济方面的变化，仅有三成左右的中国企业认为自己做好了充分的应对准备，低于全球 10 个百分点以上。面对技术浪潮，中国企业的准备程度最高，有 48%的企业认为已经准备就绪，但依然低于全球 5 个百分点（见图 5）。图 5：相比全球企业，中国企业应对外部变化的准备不足（数据为做好充分准备的企业占比）数据来源：埃森哲全球高管调研，2023 年 11 月（全球 N=3450，中国 N=260）。经济全球 中国消费者和社会地缘政治环境人

17、才技术重塑生产力，增长新前沿 92024 埃森哲中国企业数字化转型指数不只是中国企业，全球企业都面临“挤压式转型”挑战：转型时间窗口更短、应对挑战更多、增长曲线更加波折。如果企业依旧按照传统渐进的转型规划与路径行进，很有可能丧失未来竞争的主动权。基于此，埃森哲提出“企业重塑”战略，认为转型的要义已经从“业务求新”进化到“全面重塑”。重塑者目光远大，不局限于今日最佳，而是以开创明日竞争新前沿为目标；他们行动有力，依托强大的数字核心优化运营、加速增长；并化多元挑战为多方价值，关注可持续增长和人才力量等360 价值。与此同时，数字化转型指数框架升级，跳出“业务”视角，将数字核心、人才力量、可持续这三

18、个方面显性化，并将企业是否具备“开创竞争新前沿”的雄心伟愿作为评估标准之一。新的指数体系共有三级，包含 5 大维度，18 个二级指标，48 个三级指标，分值为 0 100。数据由下至上逐级加总平均，最终得到数字化转型指数总分。100 分代表当前所能预见的最先进状态的数字企业。该指数评估企业全面重塑的进程，描绘各行业在数字能力构建历程中所处的位置。转型进入新阶段，数字化转型指数升级埃森哲中国企业数字化转型指数（重塑版）开创竞争新前沿全局性拉通释放人才力量融入可持续打造数字核心加速增长优化运营01 开创竞争新前沿设定面向未来的目标，定义未来能力02 全局性拉通02-a 加速增长 通过孵化和并购持续

19、优化业务组合 打造以客户为中心的体验和互动连接 持续实现敏捷的产品与服务创新02-b 优化运营 打造无障碍的生态化组织 建设智能生产和柔性供应链 重塑流程，实现业务数据驱动的自主决策和响应03 打造数字核心 以云为先构建基础设施，对所有云平台进行管理和优化 为大模型构建现代化数据平台，充分利用人工智能（AI)/生成式 AI 工具 技术平台可扩展，应用可组合，在整个技术架构中实现无缝连接 采取安全防护措施应对不断增加的风险和威胁04 融入可持续 可持续的战略与愿景 可持续的业务与产品 可持续的企业运营05 释放人才力量 掌舵未来的转型领导团队 技术赋能和技能升级打造未来员工团队 拥抱变化的文化和

20、变革管理重塑生产力，增长新前沿 92024 埃森哲中国企业数字化转型指数重塑生产力，增长新前沿 102024 埃森哲中国企业数字化转型指数重塑焦点回归创新与增长，企业借力 AI 加速突破重塑生产力，增长新前沿 112022 年，受外部压力影响，大多数企业致力于运营优化，在新产品、新服务的研发方面投入呈下降趋势，数字化转型指数得分首次下降。2023 年是数字化转型指数框架升级的第一年。调研结果显示，中国企业在“优化运营”方面能力突出，聚焦业务与财务系统的数字化集成、产品全生命周期的信息追踪反馈等，但在其他维度表现平平，数字核心和人才是两大薄弱环节。2024 年，中国企业中，重塑者占比从 2%上升

21、到 4%（见图 6），虽有进步，但依然低于亚太区平均（5%）和全球平均（9%）。图 6：中国企业中重塑者占比略微提升重塑者占比2024 年 vs.2023 年企业整体的聚焦点已由运营优化重回创新与增长4%（+2pp）数据来源：埃森哲全球重塑调研，2023 年 1011 月（全球 N=1500，中国 N=110）。2024 年2023 年重塑生产力，增长新前沿 12尽管 2024 年总分略有上升，数字核心及人才力量仍是短板，是中国企业未来持续发展的潜在瓶颈。图 7：20232024 年，中国企业重塑能力的建设专注于创新、增长数据来源：2024 埃森哲中国企业数字化转型调研，2024 年 34 月

22、（N=450）。中国企业数字化转型指数(0100)2023 年 vs.2024 年+9+45243444641455857444539403937总分开创竞争新前沿加速增长优化运营融入可持续打造数字核心释放人才力量2023 年2024 年与此同时，中国企业数字化转型指数得分从 44 分上升到 46 分，开创竞争新前沿和加速增长两个维度提升明显，分别增长 8 分和 4 分；优化运营维度得分基本持平，仍然显著高于其他维度；打造数字核心和释放人才力量依旧是两大短板。得分反映出，应对外部变局，中国企业重塑的重心再次发生了变化在维持卓越运营的同时，中国企业以发展思维应对经营挑战，重新聚焦于创新与增长（见

23、图 7）。开创竞争新前沿：在动态变化的环境中，中国企业意识到通过加大研发、创新力度以寻找新赛道、持续培育竞争力的重要性。打造数字核心：云和数据能力小幅提升，但技术平台扩展组合的灵活性差、数据安全弱。加速增长：在强化主营业务、增强敏捷性上发力，一方面聚焦服务，提升客户体验，另一方面通过并购合作等方式增强业务灵活性。释放人才力量：企业高管并未做好充分准备，企业利用新技术变革工作方式的进程缓慢，技术投入并未显著提升员工生产力。重塑生产力，增长新前沿 132024 埃森哲中国企业数字化转型指数3%3%44%38%24%27%15%19%14%13%2023年2024年59%53%图 8：六成中国企业计

24、划提高数字化投入，相比 2023 年增加 6 个百分点中国企业数字化转型投资意愿 2024 年 vs.2023 年问题：未来一年，贵公司在数字化转型项目上的总投入将如何变化？（单选）数据来源：2024 埃森哲中国企业数字化转型调研，2024 年 34 月(N=450)。过去一年，生成式 AI 的技术突破不仅带来了巨大的机会，使企业看到了应用 AI 技术重塑业务的潜力，还带来了更大的市场竞争压力，迫使企业加快数字化转型的步伐，六成企业计划提高数字化投入，相比去年增加6 个百分点（见图 8）。展望未来，企业计划加大数字化投资，尤其聚焦以 AI 加速重塑减少无明显变化增加 15%及以内增加 15%2

25、5%（含）增加 25%以上重塑生产力，增长新前沿 142024 埃森哲中国企业数字化转型指数48%35%45%38%42%36%40%5%37%24%36%28%33%32%29%22%21%17%22%13%11%11%由于制造、财务和供应链是企业运营的核心领域，重塑这些流程能够显著提升企业的运营效率和竞争力，因此更多中国企业倾向于在这些领域进行技术应用和职能重塑。值得注意的是，随着企业数字化转型的加速，IT 职能的重要性日益增强，企业需要更加灵活和高效的 IT 部门来支持业务的快速发展。相比 2023 年，想要重塑 IT 职能的企业大幅提升，从 5%上升到40%（见图 9）。图 9：计划通

26、过应用以 AI 为代表的先进技术重塑职能的企业占比大幅上升问题：未来一年，贵公司计划通过应用以 AI 为代表的新技术对哪些职能的流程及能力进行重塑？(多选，2023 年数据中没有法务、可持续选项）数据来源：2024 埃森哲中国企业数字化转型调研，2024 年 34 月（N=450）。2024 年制造财务 供应链（含采购、物流和仓储）信息技术（IT）研发与工程营销与销售人力资源（HR）客户服务可持续现场运营（含门店运营、资产维护等）法务 战略与并购2023 年未来一年，计划应用以 AI 为代表的先进技术重塑职能的企业占比2024 年 vs.2023 年重塑生产力，增长新前沿 152024 埃森哲

27、中国企业数字化转型指数除了利用生成式 AI 技术生成内容，提升工作效率，这项技术的更大价值在于它降低了 AI 技术的使用门槛，使更多企业能够轻松集成和应用 AI 技术。微软、Adobe、钉钉、腾讯会议等工具中都嵌入了生成式 AI 功能，能够在多种业务场景中发挥作用，如客户服务、市场营销、内容生成等。这些工具的广泛可用性和易用性，使企业能够更快、更有效地部署 AI 解决方案，从而推动了 AI 在各职能领域的应用。埃森哲调研显示，全球 77%的企业高管相信生成式 AI 能给企业的营收增长或效率提升带来机遇。中国企业更加乐观，90%的中国企业将生成式 AI 视为企业机遇，其中 46%的企业认为它为企

28、业营收增长提供了新的机会，44%的企业认为它能助力企业提升效率（见图 10）。图 10：大部分中国企业将生成式 AI 技术视为机遇 数据来源：埃森哲全球重塑调研，2023 年 1011 月（全球N=1500，中国 N=110）。生成式 AI 的发展给企业重塑和增长带来全新的可能性和想象空间90%46%44%77%40%37%生成式 AI 为营收增长提供了重大机遇生成式 AI 为效率提升提供了重大机遇全球中国生成式AI对企业的影响（同意这一说法的企业占比）重塑生产力，增长新前沿 162024 埃森哲中国企业数字化转型指数图 11：在过去一年间企业积极探索 AI 用例，AI 技术在各行业应用的广度

29、和渗透率呈分化趋势注：横轴渗透率指某行业内有已确定 AI/生成式 AI 应用案例的企业占比；纵轴多样性指行业内 AI/生成式 AI 应用种类/总的类别的比例；气泡大小代表行业渗透率在 2023 年 4 月 1 日2024 年 4 月 1 日间的增辐。数据来源：Moody s News Edge Data，2023年第一季度2024年第一季度，埃森哲商业研究院基于中国G3000数据利用生成式AI分析。埃森哲分析了入围全球 3000 强（G3000)的中国企业从 2023 年到 2024 年第一季度的 AI 用例披露情况，基于 AI 应用在行业的渗透率以及 AI 应用场景的多样性两大维度，可以看出

30、 AI 在不同行业的应用呈分化趋势。按不同象限，各行业大致可分为四种类型：先锋、聚焦、探索和观望（见图11）。先锋：生成式 AI 能够模拟人类的创造性思维过程，快速产生具有创新性和实用性的创意。这使得生成式 AI 在客户运营，如内容生成、个性化营销和智能客服等方面具有天然的优势，并吸引了一些科技属性强、数字基础较好且直接面向终端消费者的行业率先展开应用，如软件与平台、通讯与媒体、高科技制造、新零售等行业。这些行业无论在 AI 用例的渗透率还是应用场景的多样性上，都领先于其他行业。聚焦：汽车、制药等行业的 AI 用例部署集中在产品研发、产品智能化等方面。头部的药企在生成式 AI 方面进行了大量投

31、资，以加速新药研发效率。在汽车行业，AI 和生成式 AI 的两大应用核心领域是自动驾驶、智能座舱，几乎所有的车企都在这些领域进行战略性投入。探索：虽然行业内有披露 AI 用例的企业占比较低，但 AI 用例在价值链的前端和后端有着丰富的应用场景，用例多样性高于行业平均水平，这样的行业包括工程机械、保险、银行等。例如，宁德时代正积极在新电池材料研发、缺陷检查等智能制造领域部署生成式 AI 技术。6在银行业，一些大型银行已经将大语言模型应用在知识问答、营销客服、投研和风险管理等场景。观望：面向企业端客户的重资产行业，如资源、能源、化工行业等，对于 AI 的应用相对比较滞后。企业更关注制造和供应链效率

32、，因为受安全生产和合规约束，这些行业对 AI 的应用相对谨慎，用例的披露也相对最少。软件与平台高科技制造通讯与媒体工程机械新零售公用事业保险旅游化工自然资源银行能源消费品资本市场汽车50%100%50%100%AI用例在行业的渗透率生命科学0%探索观望先锋聚焦AI 用例在行业的多样性重塑生产力，增长新前沿 172024 埃森哲中国企业数字化转型指数AI 愿景实现面临三大挑战重塑生产力，增长新前沿 182024 埃森哲中国企业数字化转型指数调研显示，中国企业目前还处于局部试点阶段，未能从全局视角为 AI 部署与规模化拓展做好准备。35%的企业正在评估论证可能性，23%的企业开始梳理结构化和非结构

33、化数据。然而，开始对员工进行 AI 技能培训的企业不足 20%，仅有15%的企业成立了专门的团队制定相应的战略规划和预算，仅有 12%的企业成立了专门的风险委员会（见图 12）。AI 不是普通的技术变革，它能够推动所有业务流程的重新设计，重塑整个价值链。如果仅仅局限于单个用例，缺乏整体规划，AI 的价值就会大大受限，导致以下问题：潜力受限。局部使用的 AI 系统只能应用有限的数据，导致 AI 模型的准确性和泛化能力受限，限制AI 的潜力和应用范围。例如，某大型零售公司，仅在库存管理中应用 AI，而销售、客户关系各自使用不同的系统，这些系统之间的数据无法互通，AI 无法充分利用跨部门的数据进行全

34、面分析，导致预测准确性下降。资源浪费。重复开发和维护多个孤立的AI系统，一方面会增加开发和维护成本，另一方面这些系统之间因缺乏协同，可能导致资源无法得到最优的配置。资源浪费不仅体现在财务成本上，还体现在 AI人力资源的低效利用上。安全合规风险上升。分散的 AI 系统意味着数据在多个位置存储和处理，可能增加数据泄露和滥用的风险。同时，分散的系统也使得统一监管和确保合规变得更加困难。挑战一：AI 整体战略当完善图 12：中国企业还处于局部试点探索阶段，尚未从全局视角为 AI 部署做好准备问题：关于 AI 技术，贵企业已经采取了哪些步骤？（多选）数据来源：2024 埃森哲中国企业数字化转型调研，20

35、24 年 34 月（N=450）。35%23%19%15%14%12%正在评估选项，论证可能性、用例与价值开始梳理企业内部的结构化和非结构化数据开始对各级管理人员及员工进行相关技能培训成立了 AI 相关团队，有相关战略和预算基于开源框架和企业内部资源来自建模型或应用成立专门的风险管控委员会，监督和控制技术应用的安全风险关于 AI 技术，企业已经采取的步骤（企业占比）重塑生产力，增长新前沿 192024 埃森哲中国企业数字化转型指数AI 的广泛应用对企业的数字技术水平提出了更高的要求，尤其是在数据、基础设施和安全三个方面。首先，AI 模型的训练和优化需要大量的高质量数据。企业必须确保数据的准确性

36、、完整性和时效性。由于大部分企业的数据分散在不同部门和系统中，企业还需要构建一个跨部门、跨系统的数据流通机制。这不仅涉及到技术层面的集成，还需要进行组织结构和流程的调整，以促进数据的共享和有效利用。其次，企业上云的紧迫性提升。大模型的开发和使用尚处于早期，自建模型和工具会显著提高企业搭建基础设施与运维的时间成本，而且具备相关知识和技能人才极度稀缺，培养周期长。想要快速实现最新模型的规模化应用及能力扩展，上云成为了必选项。据 IDC 预测，到 2025 年，70%的企业将与云供应商在生成式 AI 平台、开发者工具和基础架构方面形成战略合作关系。7最后，AI 系统对安全措施和隐私保护的要求更高。随

37、着 AI 系统的广泛应用，保护系统的数据和模型免受未经授权的访问和篡改变得尤为重要。企业需要采取一系列安全措施，包括但不限于数据加密、访问控制、网络安全防护，以加强系统的监控能力，及时发现和响应潜在的安全威胁。然而，从近两年数字化技术部署成果来看，仅有41%的中国企业打通了业务及流程间的数据壁垒，这意味着 AI 模型无法基于跨部门数据进行训练；仅有 32%的中国企业建立了基于云的基础设施，没有上云的企业占大多数，IT 部门需要把大量时间和精力花在管理、维护现有的系统上，无法聚焦大模型的选择及业务创新；只有 30%的中国企业在 IT 领域采取了充分的安全防护措施，导致他们在应用外部AI 工具时面

38、临潜在的安全风险（见图 13）。挑战二：数字技术基础待增强图 13：中国企业亟需在关键数字技术方面补课问题：通过近两年的数字化部署，在技术领域，贵公司实现了以下哪些成果？（多选）数据来源：2024 埃森哲中国企业数字化转型调研，2024 年 34 月（N=450）。53%41%40%32%32%30%22%技术领域部署成果（企业占比）部署了企业级的应用程序，如 ERP、CRM 等各业务、流程的数据壁垒已打通，企业内信息高效流通应用程序、技术、业务流程和基础架构之间的集成程度高基于云技术构建了企业的基础设施技术平台可扩展，系统和应用设置灵活，可以基于业务场景组合在 IT 领域采取了充分的安全防护

39、措施，以应对各种风险和威胁至少应用了一个 AI 工具重塑生产力，增长新前沿 202024 埃森哲中国企业数字化转型指数随着 AI 的能力不断接近人类水平，并应用于各类生活及工作场景，我们今天所熟知的工作方式有可能发生巨大的变化。埃森哲模型显示，中国的零售、生命科学、高科技、能源行业有机会被生成式 AI 优化或自动化的工作时长占比超过 40%，8其中数字技能较弱、工作经验较少、受教育程度较低的员工受到冲击的可能性更大，数字鸿沟加剧的风险上升。然而，大部分中国企业高管尚未做好认知及行动上的准备。对生成式 AI 的价值，中国高管与全球高管的认知存在较大差异。仅有 30%的中国企业高管认为，生成式 A

40、I 将使工作更充实、更有意义，40%认为该技术将为劳动力创造新的就业机会，远低于全球占比（45%和 47%）。关于生成式 AI 对组织的影响，41%和 47%的全球高管意识到，要想充分利用生成式 AI，其组织流程和人才队伍需要发生巨大变革，持相同观点的中国高管仅占 26%和 39%。9这就不难理解，正在重新设计工作岗位，以融入生成式 AI 等新兴技术的中国企业仅有 32%，低于全球的 46%（见图 14）。挑战三：变革能力需升级图 14：对生成式 AI 的价值、影响及所需应对举措，中国高管与全球高管的认知存在差异关于生成式 AI 的影响及所需的应对举措，强烈认同的企业占比问题：1）考虑生成式

41、AI 对技能的影响，您在多大程度上赞同或反对以下陈述？2）在您的组织中使用生成式 AI 时，是否需要在以下领域进行变革或采取行动？数据来源：埃森哲全球重塑调研，2023 年 1011 月（全球 N=1500，中国 N=110）。45%30%47%40%47%46%39%41%26%32%全球中国生成式 AI 将使我们的工作更充实、更有意义生成式 AI 将为我们的劳动力创造新的就业机会要想充分利用生成式 AI，人才队伍需要发生巨大变革要想充分利用生成式 AI，组织流程需要巨大变革我们尝试重新设计现有的工作岗位，以融入生成式 AI 等新兴技术价值影响举措重塑生产力，增长新前沿 212024 埃森哲

42、中国企业数字化转型指数四个关键点解锁 AI 困境，驱动增长重塑生产力，增长新前沿 222024 埃森哲中国企业数字化转型指数经验表明，重塑可以为企业带来巨大的价值，而AI 将帮助企业更快地实现这一价值。过去一年，许多组织都在尝试使用生成式 AI，并尝试了一系列独立的用例，但这些用例尚未对利润产生实质性影响。原因在于，很多企业对 AI 技术的定位过于局限，只把它当作提升效率的工具，而且缺乏高管参与的评估业务价值机制，这不仅限制了 AI 价值的实现，也会造成资源浪费、安全合规风险上升。释放 AI 价值的第一步，企业需要打破过往经验的局限，超越当今的行业标杆，以新的竞争前沿为目标，深入探究价值链重塑

43、的可能性。这意味着企业需要在无人区进行探索，对基本流程、工作方式和决策逻辑进行根本性的重新设计。明确哪些任务可全面实现自动化、哪些任务能用 AI 赋能增强、又有哪些任务必须依赖人类员工，进而重新设计工作。只有把这些重新设计的工作交织起来，重组作业流程，企业才能从根本上颠覆固有的工作模式。同时，企业需要采用全局视角。AI 可以在多个维度创造价值，如自动化、共享服务、新的工作方式、多元劳动力模型（如外包）、资源优化等，我们把这些称为价值杠杆。埃森哲发现，62%的全球重塑者在推动重塑时采用了全局视角，并利用多个价值杠杆。10由于部门之间孤立的运营会阻碍进展、产生摩擦，从而影响决策和生产力，要想获得全

44、局视角，必须打破职能和部门壁垒。81%的全球重塑者表示，他们采用一种综合的、以成果为基础的方式开展工作，打破职能和部门之间的隔阂。统一的数据架构和跨职能团队可以帮助企业重新定位组织，构建端到端业务和决策能力，进而发现价值链中的机会并开辟新的价值池。11另外，企业需要加注战略型 AI 投资。AI（包括生成式 AI）有两种投资模式：一种是效果立竿见影，投入就能为企业带来生产率提升的“保守型投资”(no regret)；另一种是“战略型投资”(strategic bet)，即从长远来看能为企业带来全新竞争优势的投资。大部分企业采取的是“保守型投资”，专注于已被验证的生成式 AI 应用，在 IT、营销

45、、财务和客户服务等职能部门取得了早期的成果。这些领域的用例包括支持代码编写、内容创建、自动化财务报告、知识检索、提高客服的效率等等。重塑者起步更早、走得更远。他们不仅快速上线成熟的应用，还在供应链、研发等价值链中更复杂和核心的领域进行战略型投资，让 AI 技术服务于建立差异化且无法被竞争对手轻易获得的价值创造能力。尽管在企业内大规模部署 AI 的成本很高，但相比之下，观望所带来的机会成本可能更加昂贵。在决定将生成式 AI 部署到何处时，企业需要采取以价值为主导的方法，充分考虑成本和回报在哪些领域的应用能为企业创造差异化竞争优势？综合考虑供应商成本及人工监督成本之后，技术应用的单位经济效益如何？

46、会造成多大程度的变革？相关风险是否可控？在 AI 规模化应用的大背景下进行企业重塑，企业需要更为系统地考虑和推进该事项。从业务目标、技术架构、数据应用、组织变革、人才培养等各个维度出发，系统性地评估和推进 AI 在整个价值链带来的影响。对企业来说，在时间维度上，数字化转型和企业重塑不是一个仅仅持续几年的变革项目，而是一个持续的过程。一、以价值为导向重塑生产力，增长新前沿 232024 埃森哲中国企业数字化转型指数2024 年是联想集团第五个十年的开局之年，也是联想集团践行全新公司使命的第一年。面对生成式AI 带来的巨大变革，联想集团制定了“AI for all”的战略愿景，以“智能化变革的引领

47、者和赋能者”为崭新使命，不断开拓竞争新前沿：不仅要通过生成式 AI全面升级产品，还将通过“端边云网智”为企业客户赋能，打造真正的 AI Native（AI 原生）体验。为了更加有力地支撑集团 AI for all 的战略，联想的数字化转型历程也将从 1.0 进入 2.0 时代，其核心是实现 AI Native 的智能运营并孵化数字化业务。数字化转型 2.0：AI 原生智能化运营成为联想集团战略转型和业务增长的核心能力从最早进行传统的信息化工作到成立数字化转型团队，联想集团开启数字化转型 1.0 时代，大力建设集团数字化基础：在补齐 3S（智能产品、智能基础设施、智慧方案服务）业务流程能力、数据

48、和流程标准化，统一数据源，推进智能化运营管理体系做了大量工作。联想要在今年进一步夯实 1.0 基础，快速迈向 2.0 阶段。步入 2.0 阶段，联想集团数字化转型团队提出AI 将推进集团数字化能力再跨上一个台阶，让 AI 原生真正成为公司战略转型和业务增长的核心能力，并设置了转型三大新前沿。打造极致个性化、无缝、全生命周期的用户体验。为用户打造极致体验，包括外部客户、合作伙伴、内部用户等。对外部客户，通过用户的千人千面数字画像，践行 One Lenovo（同一个联想）原则，为其提供联想的个性化、跨产品、全生命周期的无缝体验；提升外部伙伴的全方位体验，包括业务伙伴、供应商和生态合作伙伴的全方位体

49、验；同时也更好地提高集团内部员工的智能化体验。AI 辅助的运营和决策，极大提升公司生产力。通过 AI 赋能的智能驾驶模式，最大程度地释放员工生产力，赋能员工专注于创新和价值创造。孵化新型数字化业务，释放新价值。数字化能力将成为联想集团新的业务模式和数字业务的孵化器和增长引擎，为公司提供新的收入来源。这其中包含两类：通过业务模式的升级，实现更大比例的数字业务和数字商业模式，如直达客户的业务，从传统的一次性购买转变为订阅式服务等。挖掘新数字经济下的新价值点，如构建高效数据治理体系，提供高质量的数据挖掘服务等。三大战略举措升级全体系变革管理。转型常常是一个系统变革问题，而不是单一的 IT 系统建设问

50、题。因此，数字化转型项目就绝不能以传统 IT 项目的管理模式进行，因为在后者的模式下，通常是“业务提出需求，IT 给予应答”的单向沟通方式，而一旦系统性变革的需求被忽略，就难以达到转型预期效果。联想集团的数字化转型强调端到端的变革管理，要求数字化转型团队和业务部门合作推动全体系变革，提升数字化建设的投资回报率（ROI）。变革项目主要分为以下几步：首先，数字化转型团队根据业务部门的提议，共同讨论具体的业务目标与规划。其次，引入专业管理工具，对业务部门的真实需求和成本进行分析，明确到底是 IT 系统的问题，还是需要对流程、业务模式等进行改变，亦或是需要对组织架构做出调整。最后，项目完成后需要接受三

51、类指标的考核，包括价值实现、使用率、以及用户满意度。联想集团：AI for all，开启数字化转型 2.0重塑生产力，增长新前沿 242024 埃森哲中国企业数字化转型指数AI 落地发展，内生外化。数字化转型 2.0 的另一战略举措则是为联想集团全价值链的 AI 发展做好顶层设计和落地应用。顶层设计包括计算资源、AI应用整体架构、相关组织架构，以及合规管理体系，为联想集团全价值链的 AI 发展提供强有力的指引和支撑。在顶层设计推出后，数字化转型团队将推动AI 应用的探索和落地，按月对各地区各部门提交的AI 用例进行评估和迭代，持续推进，目标是在年内产生双位数的用例。通过这一系列的举措，联想将加

52、速 AI 在集团内部的应用，打造出 AI 驱动的数字化决策方案样板，并总结出系统性方法论，未来将以此作为服务对外输出，服务客户。强化数字化基因，推动持续重塑。数字化转型不是单一部门的任务，也不是一次性的工作。整个公司的数字化基因打造、员工的数字化意识和能力培养对于公司的持续重塑、不断拓新至关重要。为此，联想集团专门设计了人才培养计划。一方面，加大面向全员的数字化 AI 变革的培训力度，计划到 2024 财年末将人均参与数字化变革培训的时长提高一倍。另一方面，HR 部门也正在考虑把公司各层级岗位的任职要求，按照最新的数字化能力进行刷新。此外，公司还开展各种数字化竞赛，鼓励员工提出更多的创新想法并

53、进行尝试，让员工真正参与到数字化转型和创新中来。打破痛点：全局规划，端到端打通小修小补的数字化项目难以带来企业预期的转型效果，但如何打通业务或部门之间的壁垒，实现端到端的打通，一直是企业数字化转型的最大难点。对于联想集团来说，无论是以前做 IT 建设，还是现在做数字化建设，从第一天起就强调要全局考虑，全球化统一设计。首先，联想由集团层面的数字化转型团队来进行统一的架构设计和预算管理。其次，数字化转型要根据集团蓝图统一规划：各业务部门可以提出需求，但必须按照蓝图进行统一规划，同时将公司的大部分资源投入到公司整体基础架构的统一建设中。通过蓝图、预算、项目管理，确保了公司是从整体层面去考虑，而不是局

54、限于某个局部的单点建设。最后，如果要实现公司内部整体回报的最大化，数字化就一定要进行跨部门和跨业务的拉通。自两年前起，联想集团数字化转型部门的一大战略重点就是做跨业务、跨职能的数据拉通。以跨业务拉通而言，无论是商业客户还是消费客户，其购买和服务体验都基于集团打通的数据库进行统一用户画像。而对于端到端的跨部门拉通，联想集团已推动跨部门的整体规划（connected business planning），而不是各部门做各自的规划。AI 创新更需全局规划在 AI 技术高速发展的时代，企业如何将点状创新快速规模化，在企业层面提质增效？联想集团对此也有深刻的思考。在过去一年中，集团各部门进行了各自的探索

55、和尝试，但集团也逐渐意识到局部尝试在规模化的过程中会在合规、计算资源需求等方面遇到问题，因而难以实现大规模应用。基于集团对AI最新发展及科技创新的高度重视，企业在局部自发式地开展创新后，一旦有成功案例并得到高层的关注和重视，就可以统一规划，组织推进，迭代发展。为此，联想集团成立了人工智能推进治理委员会，并从一开始就纳入对“负责任的AI”的考量。委员会成员中包括了首席技术官（CTO）、战略负责人、法务、数据安全等公司主要高管，统重塑生产力，增长新前沿 252024 埃森哲中国企业数字化转型指数“联想集团作为一家成立于中国的全球化公司，无论是在早期的信息化建设，还是在当前的数字化向智能化转型升级，

56、我们始终从全局视角出发，采用全球统一的设计理念。联想集团成立了专门的人工智能推进治理委员会，由公司高层管理人员组成。我们通过跨部门统一的决策流程，来实现与人工智能相关的战略规划和执行。”联想集团首席数字化转型官 李欣筹 AI 的总体规划、架构、管控和投资，从集团层面统一进行整体决策。迎接 AI 原生智能化之旅始于今日重塑联想集团认为，未来十年是AI蓬勃发展的十年。AI 有望对我们的工作、生活、生产、消费等带来变革式的提升。因此，无论是未来员工岗位的设计，还是未来的公司流程，甚至商业模式，企业都要有尽早拥抱 AI 原生的思想。AI 原生时代会给企业带来哪些机遇？这既有赖于 AI 技术的发展，也有

57、赖于企业对自身流程的重塑和组织的重塑。企业重塑，从现在开始。重塑生产力，增长新前沿 262024 埃森哲中国企业数字化转型指数安踏创立于 1991 年，在群雄逐鹿的中国体育用品行业中历经 31 年，于 2022 年坐上了行业的头号交椅。2023 年，安踏集团全年营收超六百亿元，同比增长 16.2%，创历史新高，其中 DTC（直接面向消费者）业务占比 56.1%，线上业务占比 32.8%。12 除了深耕中国市场，安踏还主动参与国际市场的高水平竞争。2023年，安踏成立东南亚国际业务部，在新加坡、菲律宾等国的核心商圈开展直营零售业务。2024 年 2 月 1 日，安踏集团旗下的亚玛芬体育（Amer

58、 Sports）在纽交所上市，标志着安踏的全球化征程进入了新阶段。这一天距离安踏收购亚玛芬，仅仅五年时间。如果说，安踏的雄心源自创始人丁世忠的愿景初心“不做中国的耐克，要做世界的安踏。”那么以战略为指引，结果为导向，十多年来通过 DTC 转型和数字化转型积累的“品牌+零售”核心竞争力，则给了安踏在世界舞台上面对未知的信心。命运的召唤，安踏向零售转型时间拉回 2009 年 9 月，安踏集团收购了斐乐（FILA）在中国的经营权，开启多品牌之路。13隔年，行业爆发库存危机，安踏得以反思经销商模式存在的问题：库存积压时，不得不打折清货，导致品牌价值崩坏。于是，安踏决定采用直营模式经营所有的 FILA

59、门店，开展了 DTC 转型。直营模式下，安踏拥有 FILA 门店的控制权和管理权，从消费者洞察、商品开发、企划、运营到营销各个环节形成闭环，提升运营效率的同时，将商品及品牌形象直接呈现到消费者面前。2009 年至 2012 年间，FILA 品牌找到了自己的定位高端运动时尚，完成了第一批商品的研发。自 2014 年起，FILA 品牌进入高速增长阶段，2018年实现百亿销售，142021 年超两百亿。15FILA 门店数量从 2009 年的 50 家增加到 2023 年的 1972 家，聚焦一二线城市。16，172023年，FILA实现251亿元营收，撑起了安踏集团的半壁江山。18成功经营 FIL

60、A 品牌的过程，不仅让安踏积累了DTC 转型的经验，而且证明了安踏在中国运营国际化品牌的能力，坚定了安踏对“单聚焦、多品牌”战略的信心。2015 至 2018 年期间，安踏通过合资公司或收购的方式获得了迪桑特（DESCENTE）、可隆（KOLON）等细分运动行业知名品牌的经营权，并成功提高了品牌的运营效率，创造了独特的多品牌协同价值。配合 DTC，数字化战略升级2020 年，疫情冲击之下，除了加速开拓线上渠道，安踏还同时开启了两个持续至今的重要转型，一是推动安踏主品牌的 DTC 转型，斥资 20 亿回购门店经营权；二是配合 DTC，推动集团全面数字化转型。19安踏再次化危为机，抓住了线上线下格

61、局重构的新渠道机会。DTC 模式下，安踏能够直接管控门店的运营标准、货品体系、服务体系。但是，没有了经销商作为缓冲，公司更容易受到外部环境的冲击。库存压力上升，仓储、人工、租金等运营费用增加，对企业精细化运营的能力也提出了新的要求。因此，安踏对数字化战略进行了升级，“以消费者为中心”，从业务逻辑出发，重塑人、货、场。人：通过完善会员制度，积累消费者数据资产，安踏得以深入研究用户的消费心理及产品需求，开展社群运营，同时辅助产品设计、开发和生产等环节决策，帮助安踏创造出更符合消费者需求的高质量产品。安踏：超越自我，做世界的安踏重塑生产力，增长新前沿 272024 埃森哲中国企业数字化转型指数货：为

62、实现全渠道“一盘货”，安踏打造了全渠道货通项目，将线上线下所有渠道的库存流转打通，以最少的货实现最大的销售。同时，整合物流环节，降低物流仓储及作业成本，减少无效调拨，快速响应市场需求。场：为提升门店管理水平，安踏推出了“安诊无忧”系统，帮助门店基于数据发现问题，开展归因分析、形成解决方案，后续跟踪形成闭环。比如，店效同比下降，是因为客流，还是因为客单价？如果客流没有变化，而是连带销售下降导致客单价下降，就可以继续往下拆解：是货品匹配问题，还是运营方面的问题？从而让门店有的放矢，提高绩效。基于这个系统，集团对门店的管控能力也得到了提升，即使不在现场，也能总览所有门店的运营情况，获得全局视野，有助

63、于最佳实践的提炼和扩散。在推行会员管理、供应链整合、门店数字化等项目的过程中，安踏逐渐完成了数字核心能力的建设，实现了从集团到门店的精细化运营。到 2030 年，力争全球领先2021 年，安踏将十年战略调整为“单聚焦、多品牌、全球化”。作为一家坚持“高标准对标”的公司，安踏对于“全球领先”的定义是高标准、多维度、可量化的。除了市场份额要远超对手之外，品牌价值、科技创新、员工发展、社会责任，都要实现全球领先。而且，这些目标被拆解成具体的战略和阶段性行动计划，有详细的时间表和可衡量指标。以科技创新为例，安踏累计申请专利超过 4400件，有效专利 2500 件，位居国内体育品牌首位。20 2023

64、年，安踏研发投入超过 16 亿元。21到 2030 年，在自主创新研发上的累计投入将超过 200 亿元。22为了支持安踏全球化的战略目标，安踏继续推动数字化转型，加速直面消费者的业务模式，更加明确人、货、场三大战场的六大抓手。通过数据驱动打通全人群、全渠道和全价值链，最终目标是实现管理效率和消费体验的大幅度提升，甚至业务模式的重塑。为加速设计流程，安踏试点了最新的生成式 AI技术。利用生成式 AI 技术，设计师能够迅速生成多种设计原型，并即时收集消费者反馈，缩短产品开发周期，同时确保新产品能够更好地满足市场需求。安踏，永不止步回顾安踏的成功要素，我们看到一个与之品牌愿景高度吻合的企业形象：不仅

65、有不断超越自我的雄心壮志，还有冷静的战略头脑，日复一日坚持出发，锻炼出极强的执行力，有能力、有信心应对各种未来的挑战和变化。“我们相信，国家肯定会发展得越来越好，未来会越来越开放。未来中国领先的企业一定是全球领先的企业。”安踏集团首席运营官 陈科重塑生产力，增长新前沿 282024 埃森哲中国企业数字化转型指数二、构建新型数字核心埃森哲的研究表明，数字技术能力是企业快速领先对手并实现战略目标的关键，如通过云计算提升敏捷性和创新能力，利用数据和 AI 实现差异化，借助应用和平台加速增长、改善用户体验并优化运营。埃森哲把这种数字技术能力定义为“数字核心”，它为企业提供创新的源泉和转型的动力。不同领

66、域的企业，其数字核心构成各异，但共同点在于它们都能促使企业以全新视角运用技术。然而，打造数字核心非一日之功，企业需确保各项技术要素有效整合与激活。否则，过时的 IT 架构反而可能成为转型绊脚石。企业需要持续升级和灵活调整 IT 基础，确保企业能不断重塑（见图 15）。图 15：新型数字核心注：统一系统的管理控制层（continuum control plane）、可组合集成（composable integration）。资料来源：Reinventing with a Digital Core，埃森哲。数字化平台数据与 AI 核心支撑数据AI数字化底座以云优先的基础设施统一系统的管理控制层安全

67、可组合集成重塑生产力，增长新前沿 292024 埃森哲中国企业数字化转型指数生成式 AI 的出现给企业的数字核心带来了全新要求，包括对新型数据的需求、模型的选择以及计算成本的增加。结合前文所述，中国企业数字技术基础不牢，数据流通程度、上云比例不高，IT 安全部署不足。因此，中国企业需要加速布局数字核心的建设，同时平衡好创新投入和技术债。首先，在构建数字核心之前，企业必须对现有数字核心的成熟度进行全面评估。这有助于确保企业在技术升级、扩展或转型时能够做出明智的决策，并确保其数字化转型策略是切实可行的。其次，数字核心要满足业务发展的需求。组织需要从自身业务出发，确保技术投资与企业战略紧密结合，用定

68、制化方法构建数字核心。考虑到多数中国企业尚未完全实现物理服务器、虚拟环境和云计算之间的集成，采取灵活且可扩展的架构来设计和管理数字核心，可以提高系统的效率和响应能力。最后，技术债务是企业为了维持 IT 系统的现代化和满足业务需求而不得不承担的成本。这包括财务支出和人力资源的投入。技术债务的产生可能有多种原因，如使用过时的编程语言、陈旧的技术和基础设施等。虽然 AI 是推动企业技术创新的关键因素，但它也已经成为仅次于软件的技术债务的主要来源之一。相比全球其他企业，中国企业在偿还技术债务方面的投入更为显著。据调查，46%的中国企业将 30%以上的 IT 预算用于偿还技术债。这有可能限制企业在创新技

69、术方面的投入，造成未来技术债的进一步提升（见图 16）。平衡技术债务是一个复杂的过程，涉及到对现有技术债务的识别、评估和管理，以及预防新的技术债务的产生。中国企业应该致力于实现信息技术的“持续更新”。这包括利用生成式 AI 等先进技术进行有效管理，并确保技术栈保持最新状态。同时，企业需要明确哪些技术债务是可以接受的，并探索如何避免不可逆的损失。通过实施自动化测试和优化工作流程，企业可以提高开发效率并减少技术债务进一步积累。令人欣慰的是，在中国，超过 70%的企业高管已经在 2024 年将强化数字核心能力作为其投资的优先事项。23 中国企业在创新投资方面已经展现出全球领先的增长速度，88%的受访

70、企业表示，与过去相比（20202022 年），他们在 20232024 年增加了在创新方面的投入。24 从时间的支配上来看，中国企业在业务支持、创新以及基于设计思维的问题解决上的专注度显著增加，这表明中国企业正在优化资源配置，以适应快速变化的创新需求和技术进步。图 16：中国企业用于偿还技术债的 IT 预算占比显著高于全球未来 12 年，企业 IT 预算中用于偿还技术债的比例（全球 vs.中国）题目：在 20232024 年，您预计 IT 预算中有多少比例用于偿还技术债务？数据来源：埃森哲数字核心全球调研（全球 N=1500，中国N=80）。23%46%020%21%30%31%50%大于50

71、%8%15%20%57%20%26%26%28%的中国企业将30%以上的 IT预算用于偿还技术债全球中国重塑生产力，增长新前沿 302024 埃森哲中国企业数字化转型指数作为 TCL 旗下两大集团之一，TCL 实业聚焦智能终端产品及服务，致力于为全球用户带来前瞻性的科技体验和智慧健康生活。自 1999 年在越南建立首个海外生产基地以来，TCL 的全球化已有 25 年，TCL 实业的海外业务占比约六成。25当下，国际形势日趋复杂，全球产业链、供应链正在重构。但 TCL坚定走全球化战略，同时升级自身能力，从输出产品到输出工业能力，从全球产品制造到全球品牌经营，将在中国积累的制造优势拓展到海外，提升

72、中国制造在全球产业链的竞争优势。在“全球领先”的愿景驱动之下，TCL 正加速推动数字化平台的建设，以实现全球覆盖，不仅要提升运营效率，更重要的是改善消费者体验，提升品牌认知，在全球业务中争取更多市场份额。愿景驱动变革，一个故事讲到底过去，TCL 实业的各个业务部门独立运作，多年来积累了超过 200 套不同的系统，这些系统彼此孤立，数据和流程难以整合，影响了市场响应速度。26 例如，消费者下单购买了多个家电商品之后，由于不同产品分属不同 BU（业务部门），TCL 内部需拆成多个订单交付，导致消费者无法一次性收到商品，严重影响体验。为了面向消费者提供智能终端产品，TCL 实业需要管理三条端到端的价

73、值链：第一条是价值创造，从市场洞察、产品需求到最后的产品研发、上市、退市；第二条是价值传递，从开始获取订单到最后订单交付，以及交付后的售后服务体系；第三条则是与消费者共创，从消费者需求出发来反推生产，实现围绕用户生命周期的管理。TCL 于 2021 年提出“数字化 6+1 战略”，“6”指的是研发、制造、供应链、销售、大数据、共享这六大领域，“1”指的是一个统一的技术平台。“6+1战略”的目标是构建以用户为中心、敏捷高效的数字化平台及产品体系，助力TCL实业成为数据驱动、全球领先的智能科技公司。KPI 是结果，不是目标“6+1 战略”第一阶段的重点在于六大领域核心系统的建设。通过自研的方式，在

74、 TCL 实业层面整合核心业务系统，支持各业务部门在流程、数据、系统上的拉通和个性化应用，部分非核心周边系统保留原系统、进行迭代升级。TCL 实业：数字化只有开始，没有结束“数字化有两波红利，第一波红利来自流程在线，利用计算机算力取代人类的重复劳动。第二波红利来自业务变革，从数据里找到可优化的空间，推动流程优化。第一波红利见效快，但短暂，系统上线收益即达到峰值，第二次红利见效虽然慢，但却可以永久收益。依靠过去的 200 多套系统，TCL 吃到了第一波红利，但问题在于，不拉通数据，无法通过数据来驱动变革，就永远无法享受到第二波红利。”TCL 实业副总裁，流程数字化转型中心总经理 施卫国重塑生产力

75、，增长新前沿 312024 埃森哲中国企业数字化转型指数以供应链计划为例。TCL 的供应链层次多且复杂，生产周期长，刚性强，要应对动态的需求，协同非常重要。新上线的系统有需求、供应、协同三个模块，从销售公司下内部订单开始，到生产部门生产，直至出货，能够实现订单状态的实时跟踪。不仅如此，在项目实施过程中，TCL 还加入了以提升消费者体验为目标的业务变革。比如，为了提升货物的可得性，供应和需求之间的握手点要尽量靠近消费者。过去，生产部门出货的节点被定义为“离开工厂”，而在新的系统中，这一节点被重新定义为“到达销售公司”，从而更靠近消费者。2021 年到 2023 年，TCL 投入了约 20 亿人民

76、币，在虚拟世界里创造了一个业务活动的镜像，通过镜像把数据沉淀下来。系统自研率达 70%，主流业务支撑率超 80%。两年间，TCL 实业智能终端营业收入增长 17.2%。获益于效率的提升，存货周转天数下降 15%，上市公司人效提升 33.9%，净利润增长491%。同时，衡量客户满意度和忠诚度的净推荐值(NPS)提高了 25.3%，“以用户为中心”的转型已初见成效。27取得这样优异的成绩，施卫国却说，“营收、利润的提升，存货周转的下降，人效的提升，这些都是我们的 KPI，但在我心目当中，它们只是结果，不是目标。真正的目标是改变公司的运作机制，以数字化的思维方式来经营公司。”数字化转型的最终目标是推

77、动业务变革2024 年，TCL 开启“6+1 战略”的第二阶段，数据驱动运营和体验改善成为新的建设重点。“未来的收益一定是来自整个价值链的碎片化收益，要通过不停的业务变革、流程优化来实现。”这一阶段最大的挑战在于推动企业文化和思维方式的变革。在一个传统制造企业中，管理层和员工对新系统和新流程可能持保守态度，担心变革带来的风险和不确定性。“让员工不满意，比让他们满意更难。”施卫国说，“数字化转型是靠愿景驱动的，而不是员工痛点驱动，自带管理属性，需要对抗人的惰性和习惯。”总结第一阶段的经验，施卫国认为制度和组织的保障至关重要，否则一定会造成运动员少、裁判员多的情况，导致转型无疾而终。制度保障：数转

78、中心的 KPI，超过半数是业务类指标，确保以业务驱动转型项目。为了保证项目的顺利实施，数转中心和业务侧各自指派一名项目经理，分工不同，但共担责任，同奖同罚。组织保障：流程数字化转型中心不仅包含了流程、数据人员，还包括架构师及产品经理等角色。同时，作为数字化转型齿轮组的组长，施卫国推动数转中心与业务部门紧密合作。重点项目参与人数高达五百多人，其中业务三百多人，数转中心两百多人。两年间，数转中心的员工人数从 2020 年的约300人增加到2024年的约600人，年轻化趋势明显，性别比例也在变化。数转中心36%的管理层是女性，善于从业务中挖掘改善机会、推动跨部门协作。同时，通过引进高学历人才、增设资

79、深专家级别的职位，TCL 提高了对复杂项目和战略任务的管理与执行能力。28四十多年来，TCL始终坚持对数字化的长期投资。“6+1 战略”开启以来，TCL 凝聚集团军的力量，重建数字化平台，推动企业文化的变革，展现出非凡的意志力和决心。全球市场上，天地更加广阔，竞争也更加激烈。鹰是 TCL 的文化象征，自我变革是TCL 的文化底色。变革的脚步不停，数字化之路就永远不会结束。重塑生产力，增长新前沿 322024 埃森哲中国企业数字化转型指数罗氏集团成立于 1896 年，一直致力于通过创新医疗解决方案改善人类健康。作为全球生物技术与诊断领域的领导者，罗氏扎根中国 30 年，始终践行对中国病患的长期承

80、诺。罗氏在中国推出的 28 款产品覆盖了抗肿瘤、神经科学、眼科等多个关键治疗领域，显著提升了中国患者的医疗质量。2023 年，罗氏中国加速器大楼落成，目标是加强本地研发，提升创新能力，推动前沿成果的转化。生成式 AI：革新医药研发的颠覆性力量罗氏所在的医药行业面临的最大挑战之一是研发和创新的高投入、长周期和不确定的回报率。研发新药通常需要耗费数十亿美元，并经历多年的临床试验和监管审批过程。尽管成功的新药可以带来可观的利润，但失败的风险同样巨大，这使得许多医药公司在研发投入方面面临巨大压力。然而，随着科技的进步，尤其是生成式 AI 在医药行业中的应用逐步展现出颠覆性的潜力，医药公司在研发和创新领

81、域迎来了新的机遇。生成式 AI 能够从海量的生物医学数据中快速识别出潜在的治疗靶点。这种能力不仅加快了初期的药物发现过程，还能优化临床试验的设计，通过模拟和预测药物在不同条件下的效果和安全性，减少实际试验的时间和成本。此外，生成式 AI 还能预测药物之间的相互作用，避免潜在副作用，从而提高药物开发的成功率。罗氏：三大支柱助力生成式 AI 落地罗氏深刻认同生成式 AI 在医药行业中的颠覆作用，并将其探索重点放在药物研发领域。通过生成式 AI 的应用，罗氏致力于加速药物的发现和开发过程，从而提高研发效率和成功率。秉持着挽救生命、改善人类生活质量的初衷，罗氏期望通过生成式 AI的力量，尽早为患者提供

82、更有效、更安全的治疗方案。因此，罗氏集团制定了生成式AI战略，包含训练、开发和应用三大支柱。训练支柱是指基于丰富的内部数据，罗氏预训练和微调新的大语言模型（LLM），为开发和应用支柱提供基础性的模型支持工作。作为一家超过 100年的医药企业，罗氏坐拥海量的高度敏感和高度有价值的学术研究、实验数据、研发数据、分析数据、科研数据，但是没有员工能够快速理解和分析这些数据的历史、实验项目成功和失败的经验、成本数据、临床试验和真实病人反馈等信息。利用上述海量数据，公司能更好地让各大厂商的 LLM“为我所用”。开发支柱的目标是将训练支柱调优后的 LLM 整合到罗氏自己开发的算法中来解决新的问题。比如，将

83、LLM 与人工智能代理（AI agent）结合，形成新的解决方案。应用支柱，也称作“伽利略计划”，旨在实施和部署 LLM 到日常工作中，通过进一步微调现有LLM（基于训练支柱的产出模型）应用于特定任务，以提升研发和运营效率。“伽利略计划”有三层，底层是数据和云基础设施，来确保安全和高效的数据处理能力。底层之上是管理层，通过自研的“伽利略管理系统”来管理各大供应商的模型、负责任 AI 的相关事宜、日常使用的授权和管控及检索增强的生成引擎。最上层为应用层，针对公司流程和业务创新，开发相关应用程序。罗氏中国也通过其在本地积累的丰富数据和独特的市场洞察，与全球团队紧密合作。罗氏中国不仅参与了 LLMs

84、 的预训练和微调工作，并且结合中文语言和语境开展了一系列创新项目，探索生成式 AI 在实际研发中的潜力和应用场景。同时，罗氏中国还适时寻找本地的合作伙伴共同探索生成式 AI 的本地应用，主要关注伙伴的模型能力、方案的适用性以及潜在风险，例如，数据的敏感性和跨境关联性风险。罗氏：秉持初心，生成式 AI 助力药物研发重塑生产力，增长新前沿 332024 埃森哲中国企业数字化转型指数罗氏中国：打造数字核心罗氏中国为何能有信心迅速并坚定地开展生成式 AI 在研发领域的探索，这归功于罗氏多年来持续打造坚实的数字核心。数据是生成式 AI 的基础，罗氏中国已完成了下一代数据中台的建设，过去四五年的数据和应用

85、全部分别基于数据湖和原生云架构，并采用了最新的集成方式与现有系统对接。全云化的数据平台使得罗氏能够迅速、全面地获取和整合各类数据资源。无论是临床试验数据、患者反馈数据，还是药物研发过程中的实验数据，这些数据都可以被快速收集、存储和处理。全云化的架构具有高度的可扩展性和灵活性，能够根据需求动态调整计算资源和存储容量。这意味着在生成式 AI 模型的开发和部署过程中，罗氏中国可以灵活应对数据量的变化和计算需求的波动。此外，全云化的架构可以通过先进的安全技术和合规措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。这不仅保护了敏感的医疗数据，还确保了生成式 AI 应用符合相关法规和标准。全云化的数据和应用

86、还大幅增强了业务支持力度，促进了罗氏制药和诊断部门之间的协同效应。通过共享的数据平台和统一的云架构，各部门可以更紧密地合作，推动跨领域的创新应用。例如，全云化的架构能够轻松应对新药上市时客户需求的激增、新品牌的推出以及新疾病领域和医院科室扩展所带来的大量数据流。它不仅能够快速记录这些海量数据，还能确保严格的监管合规，整个流程实现全数字化管理，提升维护效率，同时控制成本。罗氏中国 2030 的愿景是，以全面的数字化诊疗方案，引领健康管理生态系统。面对生成式 AI 技术的崛起，罗氏积极构建自有大语言模型，开展生成式 AI 的应用实践。秉持治病救人的初心，罗氏重点探索生成式 AI 如何助力药物研发。

87、公司迅速并坚定地开展这一系列举措，信心来源于多年打造的坚实数字核心。展望未来，罗氏中国将继续扩大和深化生成式 AI 在各领域的应用，推动精准医疗的发展，提升药物研发效率和成功率，最终为患者提供更有效、更安全的治疗方案。“就像人一样，企业必须了解自身的数字核心所在，并掌控它。这样，企业在面对外部挑战时，才能知晓从哪里开始着手。”罗氏中国首席信息官 施涪军重塑生产力，增长新前沿 342024 埃森哲中国企业数字化转型指数钉钉作为阿里巴巴集团的企业级服务平台，自推出以来始终坚持开放生态的发展战略。基于这一战略，钉钉持续强化其 AI 能力，通过智能化底座AI PaaS 和 AI 助理，积极探索并推动企

88、业数字化进程。从低代码到 AI 的创新逻辑过去几年，在与中国企业的合作中，钉钉观察到许多企业面临精细化运营和管理的压力，转型意愿很强，但缺乏科学的管理体系和专业性人才，转型难以有效实施和深化。企业开始认识到利用软件提升管理效率的重要性。软件本质上反映了企业的管理思想，对软件的个性化应用过程也就是将企业管理思想落地的过程。为破解这一难题，钉钉推出了低代码解决方案，使企业能够以简化的方式快速部署自定义应用，无需深入了解复杂的客户关系管理（CRM）或企业资源规划（ERP）系统，从而降低了企业在技术上的投入和门槛。在低代码解决方案的基础上，钉钉进一步扩展其创新逻辑至 AI 领域将复杂的 AI 系统解构

89、为更小、更易管理和操作的模块，并巧妙地将这些模块集成在钉钉的生态系统中，使企业无需历经长时间的培训和复杂的配置过程，可以更轻松、更便捷地应用 AI 技术。企业自建 AI 能力面临多重挑战随着 AI 技术的快速发展，企业已经意识到这项技术在提高运营效率、增强客户体验和创新服务方面的巨大潜力，迫切希望整合这一技术到其运营中以保持市场竞争力。然而，企业自建 AI 需要具备深厚的技术积累和充足的资源，涉及资金、技术和人才等多方面挑战。资金：企业需要进行巨额的初期投资和持续的运营投入，这不仅包括购买和维护高性能计算资源的费用，还有大数据存储和处理的相关成本。技术：企业必须在数据收集、模型开发、训练等多个

90、技术层面上进行深入研究，并将 AI 技术与现有的 IT 系统和业务流程无缝整合。这一过程不仅实施难度极高，且需要持续的更新与维护。人才：高质量的AI专业人才在市场中极度稀缺，企业在招募和保留这些专家方面挑战极大。同时，对现有员工进行AI技术培训和提升也需要大量的时间和资金投入。为了加速 AI 在企业的应用，构建技术生态系统至关重要。通过与科技公司、专业服务公司、学术机构合作，促进知识的交流与共享，企业可以加速解决技术难题，降低研发风险，在AI领域保持持续动力，实现长期发展和创新。智能化底座：降低 AI 应用门槛数据是 AI 能力建设的基础。通过钉钉的数据资产平台 dPaaS，企业可以整合数据，

91、优化数据结构，确保数据易于被 AI 处理，从而释放企业数据资产的价值。在钉钉的智能化底座 AI PaaS 上，有模型调度、模型训练和插件开发三大平台，企业可以开发属于自己的 AI 应用。众多独立软件开发商也汇聚于此，利用钉钉的数据资源和AI能力，开发企业级智能应用，涵盖 CRM、ERP、人力资源管理等多个领域，丰富了企业在钉钉平台上的应用选择。钉钉：集生态之力，加速 AI 应用进程重塑生产力，增长新前沿 352024 埃森哲中国企业数字化转型指数钉钉还整合了阿里巴巴的通义大模型，与国内其他顶尖的模型厂商建立了合作关系，支持企业一站式完成协作和业务流程。AI 助理：企业的数字“新员工”除了借助钉

92、钉智能化底座加速 AI 在企业中的应用，企业还能通过钉钉的 AI 助理市场（AI Agent Store）打造个性化的 AI 助理。这些 AI 助理拥有拟人属性，能够记忆员工的偏好，跨系统进行调度，并通过数据指标了解各种业务事件，成为企业的“数字员工”。未来，每个企业员工都可能拥有一个“数字分身”，以提高工作效率。以西部机场集团 AI 助理“小西”为例。这是国内民航机场的首个 AI 助理，基于钉钉平台的知识库和大模型打造，能够调取西部机场集团积累的企业知识数据，帮助提升办公管理的效率和质量。2024年 4 月 25 日正式上线后，“小西办公”“小西问答”及“小西问数”等应用已经开始在行政办公、

93、知识问答和智能数据查询等多个业务场景中发挥作用。29，30通过构建智能化底座、推出 AI 助理，钉钉助力企业以低门槛的方式获取 AI 能力，优化管理流程，提升决策效率，在快速变化的市场中保持竞争力。展望未来，钉钉计划持续扩大其生态合作伙伴网络，进一步增强平台的灵活性和扩展性，推动更多智能应用的开发和部署，帮助企业更加高效地应用 AI 技术，从而推动业务创新，加速数字化转型。“大模型是个引擎，而不是一台车，大模型解决不了所有问题。我们要用技术产 品 契 合 工 程（Technology Product Engineering）的方式实现落地，包括对大模型的调校。”钉钉副总裁、钉钉开放平台总经理

94、王铭重塑生产力，增长新前沿 362024 埃森哲中国企业数字化转型指数图 17：相比激进情景，企业通过负责任的、以人为本的方法部署生成式 AI，到 2038 年可为中国额外释放 2.86万亿美元的经济价值数据来源：三种情景下的 GDP 增长预测来自埃森哲商业研究院，基线 GDP 预测来自牛津经济研究院（Oxford Economics）。企业经营的外部环境持续变化，技术迭代的速度也不断加快，对组织的应变能力提出了前所未有的要求。许多企业已经意识到，技术实施有章可循，推动文化的变革才是最大的难点，是决定企业能否转型的关键之一。然而两年来，中国企业在“释放人才力量”这一维度表现不佳，今年的得分比去

95、年还下降了 2 分。AI 时代，这一维度的优势和劣势都将被快速放大，因为生成式 AI 有望重塑所有工作流程，在提升生产力的同时，也将对工作方式造成巨大的冲击。企业该如何应用生成式 AI 技术，最大程度上释放价值？埃森哲通过建模，评估了三种应用方式对价值创造的影响。一是谨慎情景，以风险规避为核心，缓步运用生成式 AI。如果企业持保守观望的态度，对这一问题避而不谈，有可能引起员工的疑虑和担忧。同时，企业有可能错失技术升级带来的生产力提升，造成竞争力下降。二是激进情景，以削减成本为核心，快速运用生成式AI。如果企业直接利用新技术替代现有员工，并且减少员工数量，短期内或许能节约运营成本，但长期来看，有

96、可能带来巨大的风险和损失，如人才流失、创新受阻、企业信誉受损等。长期来看，效益最明显的是以人为本情景，以员工和创新为核心，负责任地大规模运用生成式 AI。帮助员工充分了解生成式 AI 对其工作及职业发展的影响，重新设计岗位，提供必要的转岗培训，不但可以消除员工与数字技术的冲突，还能促进他们积极利用 AI 技术创造更多价值。相比激进情景，到 2038 年，以人为本情景有望为中国额外创造 2.86 万亿美元的经济价值（见图 17）。三、重塑人才和工作17000190002100023000250002700029000310003300035000较基线+4.25较基线+1.39以人为本情景：企业

97、以员工和创新为核心应用生成式激进情景：企业以成本削减为核心，快速运用生成式AI基线情景：没有采用生成式AI的预期增长较基线+3.52谨慎情景：企业以风险规避为核心，缓步运用生成式AI2023年 2024年 2025年 2026年 2027年 2028年 2029年 2030年 2031年 2032年 2033年 2034年 2035年 2036年 2037年 2038年额外释放2.86 万亿美元的经济价值到 2038 年，GDP 增加值（万亿美元）单位：十亿美元三种生成式 AI 应用情景下中国 20232038 年 GDP 增长预测以人为本情景：企业以员工和创新为核心应用生成式 AI谨慎情景：

98、企业以风险规避为核心，缓步运用生成式 AI激进情景：企业以成本削减为核心，快速运用生成式 AI基线情景：没有采用生成式 AI 的预期增长重塑生产力，增长新前沿 372024 埃森哲中国企业数字化转型指数具体而言，企业首先需要将人才置于变革的中心，更新人才战略。组织和人才是企业重塑的关键一环，只有明确了企业的愿景，组织能力的调整才有清晰的方向。因此，企业需要制定长期发展的战略目标，识别工作的未来变化，评估这些变化对职位的影响及未来需要的技能，构建与技术路线图一样精确的人才发展路线图。其次，领导层需要提升技能。埃森哲调研数据显示，仅有 30%的中国企业领导层具备技术专长，31 这有可能令企业低估技

99、术的价值和影响，导致反应滞后，错失利用技术加速发展的机遇。在 AI 时代推动组织的变革，领导团队一方面要紧跟技术发展的趋势，实时更新对技术的认知，同时，还要提升变革管理能力，使用新技术进行决策与管理，并以负责任的方式实现组织及工作方式的重塑。全球范围内，员工对生成式 AI 充满担忧，约六成（全球及中国比例一致）担心生成式 AI 会增加工作压力和倦怠感，但只有 25%的中国高管意识到这一点，远低于全球高管的 37%。32领导层的榜样作用能加强员工的信任感，促进员工参与变革。正如沃尔玛首席人事官唐娜莫里斯所言，“我们（企业领导）很容易低估成功部署生成式 AI 所需的基础。为确保最终结果符合预期，领

100、导者需要学习如何做到以人为本、用技术赋能。要想获得全体员工的支持，领导层需要身先士卒、勇于使用新工具。”33 最后，为了应对企业发展的需求，人力资源（HR）的能力也需要全方面升级。相比全球企业，中国企业在识别未来所需技能、设计人才路线图、采用灵活的人才招聘策略三个方面，都还有改进空间（见图18）。虽然AI技术的发展对企业HR的能力提出了新要求，但它同时也带来了新的可能性。企业不仅能利用生成式AI识别人才缺口，在培训管理和技能发展方面，还可以利用这一技术进行角色开发和技能分析，预测未来所需的技能，进而为员工创建量身定制的培训方案。结合以体验为导向的变革方法，企业还能提升员工积极参与企业变革的热情

101、和信心。比如，在设计新的角色和活动时，与员工充分互动，确保员工能够直接感受到技术带来的好处；打破信息孤岛，确保员工可以自由地访问数据，通过增加透明度来建立信任。图 18：中国企业的 HR 能力需升级企业高管对其 HR 能力的评估选择“强”及 非常强”的占比（全球 vs.中国）全球中国采用灵活的人才招聘策略，以满足当前和未来的人才需求64%43%有明确的人才路线，以建立末来三年所需的劳动力和技能64%55%充分理解企业未来三年所需的劳动力和技能67%56%问题：您如何评价您的公司在以下每个方面的表现？数据来源：埃森哲全球重塑调研，2023 年 1011 月，（全球 N=1500，中国 N=110

102、）。重塑生产力，增长新前沿 382024 埃森哲中国企业数字化转型指数中电集团：数字化点亮能源行业未来中电集团（中电）于 1901 年在香港成立，是亚太区规模最大的私营电力公司之一，业务覆盖中国内地和香港，同时为澳大利亚、印度等亚太市场客户提供服务。作为公用事业的领军企业，中电致力于提供超越客户期望的能源服务，不仅对安全性和可靠性不懈追求，并在可持续发展和科技创新方面持续引领行业。视净零转型为战略性机遇中电将减碳视为集团的首要重点。正如中电数码总裁贝柏安所说，“净零转型影响深远，是全球共同面临的一大挑战，需要我们每个人共同努力。”在中电看来，减碳不仅是一项责任，更是一个引领行业向清洁能源转型的

103、战略性机遇。中电在太阳能、风力、水力发电和核能领域已经深耕多年。得益于电动车行业的飞速发展、AI 驱动下对大规模绿色数据中心的需求上升，以及全球企业对环境、社会和治理（ESG）策略的关注，市场对于低碳能源的需求稳步提升。中电是中国内地能源行业最大的境外投资者之一，于 1979 年进入内地市场以来，投资总额超过500 亿港元。34目前中电专注发展低碳能源，在内地的零碳能源业务占比已近七成。35数字化转型是中电的另一重点。运用数字技术，中电能够更好地提升运营表现，推动创新，让员工更高效地工作，进而为客户提供卓越的客户体验，助力其做出更明智的能源选择。例如，中电利用不断积累的物联网数据来管理发电厂等

104、大型资产，以确保这些设施可靠并高效地运营。与此同时，中电利用实时的用电数据，配合预测性分析，帮助客户管理能耗，覆盖的空间包括住宅、商业楼宇、产业园区和工业设施。通过数字技术帮助客户实现可持续发展在中电的数字战略中，智能电表和实时数据分析有着重要的意义。香港地区高度城市化、人口密集，极端天气带来的风险越来越大。中电为约八成香港市民供电，因此，确保电力的可靠性至关重要。截至2024 年 3 月，中电已为香港的客户接驳了 233 万个智能电表。36根据智能电表的实时用电数据，结合天气预测信息，中电能够更准确地预测高峰用电需求。同时，中电采取一系列用电需求管理措施，包括与客户更紧密沟通，加强节能减碳意

105、识，并让住宅及商业客户了解其家居或业务场所的用电状况，从而找出节能空间。通过中电 APP，客户可以查阅过往 14 个月内的用电记录，以及每小时用电情况，还能预测下期账单的金额，客户能通过APP设定提醒，更有效地管理自己的能源消耗，节约用电、节省电费。中电会在夏天推出奖励计划，鼓励客户在用电高峰时段减低用电需求，以降低香港整体的高峰用电需求及碳排放。而且，用电需求管理计划还有助电力公司延迟投资兴建新供电设备。在 2023 年盛夏的一天，超过 75 万名企业和住宅客户参与了用电需求管理计划，帮助中电减少了超过 180 兆瓦的高峰用电需求，成为全球同类需求管理计划中能源节约规模最大的活动之一。37实

106、现新的工作方式除了在用户端利用数字技术推动变革，中电也在不断探索新的信息技术，简化集团内部运营，提升业务效率。由于传统的 ERP 技术是本地运行的架构，在引入新功能和创新方面较为滞后，而且每次升级耗时长，对运营干扰大。重塑生产力，增长新前沿 392024 埃森哲中国企业数字化转型指数相比之下，基于云原生技术和多租户架构的 ERP平台则不同，能够持续更新。技术供应商能够快速收集用户反馈，改进产品，每几个月都会推出新版本让客户不断简化及改进业务流程。中电正在向云端 ERP 平台迁移。更快的更新频率能让中电及时获得新技术和能力，比如，将生成式 AI 能力融入到财务、采购和人力资源等各个业务流程。贝柏

107、安说:“这种持续更新的模式要求我们不断创新。这是一种新的运营方式，将改变我们所有的职能。”应用创新思维电力行业对运营管理要求极高，公用事业企业需要非常细致的工作方式以实现最佳的业务可靠性，安全性及运营表现。当下，能源行业正在经历减碳及数字化变革，公用事业企业在确保业务持续卓越运营的同时，需要更加灵活地应对外部变化。贝柏安认为新技术的采用是员工学习和应用创新思维的绝佳平台。为促进创新，中电邀请员工参与创新竞赛，鼓励员工在一个安全的环境中探索新的可能性。生成式 AI 被认为是一项特别有前景的技术，有潜力改变客户服务和内部运营的各个方面。员工可以提出他们设想的应用场景，胜出的员工可以获得试用生成式

108、AI 工具的机会。同时，中电成立了一个跨职能委员会，管理这些创新试验，确保它们能够有效地进行，并与中电的战略目标保持一致。贝柏安说:“这项技术有潜力，但就像任何技术一样，关键在于我们如何通过一种结构化的方法来试用和确定其价值。”照亮美好明天“照亮美好明天”是中电的宗旨，数字化战略对集团有着重要的意义。无论是探索生成式AI技术，还是采用更加先进的企业信息软件，都是为了帮助中电建立更加可持续的业务，为客户、员工等利益相关方创造更多价值。“我们不是为了新技术而采用新技术，而是为了改进工作方式，实现更好的业务成果。这样不仅能让客户更满意，也能使员工感到更有动力。”中电集团数码总裁 贝柏安重塑生产力，增

109、长新前沿 402024 埃森哲中国企业数字化转型指数2015 年成立的理想汽车（理想），是中国新能源汽车企业的主要代表之一。凭借增程式技术和对家庭用车需求特点的精准定位，理想在 8 年的时间里迅速崛起，成为 2023 年首家营收突破千亿并最快实现年度盈利的国内新势力车企。38作为一家年轻的企业，理想的发展经历了两个阶段。20152021 年是从 0 到 1 的创业期。从 2018年发布首款产品理想 ONE，到 2021 年底年交付量超过9万辆，39在家庭中大型 SUV细分市场排名第一，理想在激烈竞争的中国汽车市场赢得了一席之地。随着品牌在细分市场的产品力和商业模式得到验证，理想在 2022 年

110、进入从 1 到 10 的新成长阶段，企业战略重心从生存转向扩大产品矩阵和规模增长。面对未来千亿甚至万亿的企业规模，理想同样面临着新的机遇及挑战。一方面，他们需要保持在产品和技术上的领先地位，尤其是在核心技术领域如 AI和智能驾驶方面建立优势。另一方面，企业也需要保持良好的造血能力，以投资于下一代产品和技术。新能源汽车市场竞争日趋白热化，从创业期迈入新成长阶段，理想迫切需要建立一个更高效的组织，来支持新的增长。为此，在管理层带领下，理想开启了企业重塑的变革之旅。根植于使命，成为自己理想将“创造移动的家，创造幸福的家”定义为自身使命，通过产品、技术和业务模式的创新，为家庭用户提供安全、便捷、舒适的

111、产品与服务。这一使命是理想用户思维的体现，也指引着理想不断变革，不断超越，成为更好的自己。理想的企业变革有两个核心坚持。首先，所有的组织变革必须服务于业务战略，理想同步制定了变革战略和业务战略。其次，数字化战略和规划必须服务于组织变革，与企业的管理体系变革保持一致。这两个坚持至关重要，能够避免企业为数字化而数字化，或为了追求新技术而进行零散低效的投资。理想的业务战略根植于用户价值和用户体验，这从顶层设计上保证了组织变革和数字化战略能不受行业标杆或实践所束缚，企业所有的变革最终都会回归到用户价值创造。两个抓手：组织变革和数字化并行理想这次企业变革的定位是服务规模增长，即在快速增长的情况下，组织也

112、不会变得臃肿，能够高效、高质地做出决策并落地实施。这意味着，企业要有一个高效决策的组织架构、一套体系化的管理体系以及能够支撑这套体系的数字化能力。抓手一：七大领域同步推进组织变革理想决定进行大规模组织变革的契机始于 2021年底，公司产品组合面临从单一车型理想 ONE 扩展到多车型组合。在进行一系列试点之后，理想意识到小规模试点项目虽有效果，但并不能从根本上解决业务战略、产品组合和商业运作之间的无缝连接需求，公司的财务、人力资源和供应链所提供的支撑能力也还需大幅提升。如何从根本上解决这些问题？理想认为应该从长期主义出发，选择做正确的事，而不是选择做容易的事。在 2022 年底至 2023 年初

113、，理想引进矩阵型组织，并推出了七大领域的管理变革,包括战略规划、组织架构、流程优化、人才培养、绩效考核、信息技术和文化建设等方面的全面调整。2024 年 4月，理想又开启了矩阵型组织 2.0 升级，同时推动多个部门新一轮的组织架构调整。根据市场环境、业务发展节奏及组织运营需要，企业变革也需要不断迭代和调整。理想汽车：变革，成为更好的自己重塑生产力，增长新前沿 412024 埃森哲中国企业数字化转型指数抓手二：前置性规划和体系化建设数字能力理想组织变革的核心是构建具有高质量经营能力、有韧性的矩阵型组织，而这种经营能力的实现需要一套相对标准和体系化的管理治理架构。这套管理体系的流程必须是线上的，并

114、且各项业务和运营数据必须是打通的，这样才能保证整个流程的有效执行和持续优化。为此，理想从两个维度确定了数字能力建设的核心领域。第一个是平台化能力，企业需要夯实包括底层数据在内的数字基建和基础能力。第二个是与组织变革对应的业务和职能领域，包括整车研发，供应链与制造，以及商业、财务和组织领域等。这个体系性框架确保了数字化的规划和解决方案能力，以及端到端的系统开发实施的能力，能够支撑整个流程体系和变革的成功。在数字化变革的实施层面，理想在 IT 团队、端到端能力、未来技术等方面也都有战略性部署。前置 IT 团队理想要求各领域所有的变革都必须与 IT 团队深度绑定，各变革项目组内都配备有 IT 团队成

115、员，并设立了一个专门负责 IT 支持的扩展组。将 IT 前置到变革规划中，能够保证 IT 变革并与组织变革能够高度融合。此外，理想还拥有强大的 IT 团队，他们以敏捷迭代的方式工作，能够快速响应业务需求。灵活的端到端能力企业的发展是动态的，需要能够快速感知和迅速响应用户需求及反馈，并反映给销售、研发、供应等领域。要打造这一核心竞争力，数字化支持必不可少。随着业务规模的扩大，数字系统依然需要提供端到端的支持。理想虽然是一家年轻的企业，但也存在历史包袱。单点改造有时看起来比较容易，但可能会形成壁垒或孤岛。对于创业期建立的不少IT 系统，理想基于业务和变革需求决定这些系统是否需要重构和重建。例如，理

116、想放弃了在创业期建立的自有采购系统，转而采用了新的Ariba解决方案。人工智能是企业级战略电动化和智能化是车企技术竞争的核心，并且都离不开 AI 赋能，也正因如此，理想的愿景是在“2030 年成为全球领先的人工智能企业”。对应组织变革，理想在七大领域都在做 AI 能力提升的探索,并由管理层直接牵头推进。2024 年，理想还成立了 AI 委员会，负责 AI 中长期的目标规划和项目立项，以及整体技术地图和架构的确立。采用集中式的顶层管理架构，企业可以避免重复投入，更好地整合各项资源。对于生成式 AI，理想在多个应用领域均有投入并持续推进，智能座舱和自动驾驶走在最前面，营销和客服紧随其后，汽车研发、

117、制造和维保等各领域也都在探索。理想在 2023 年就将 MindGPT 大模型引入车舱，整合成多模态的超级语音助手。在 2024年 7 月 5 日，理想公布了无图 NOA（Navigation on Autopilot，导航辅助驾驶）与端到端 NOA 的智能驾驶方案,并于 7 月 15 日全量推送无图 NOA，宣布在2024 年底或 2025 年初推送端到端 NOA。40理想还在整车研发领域应用生成式 AI，包括车辆造型的创意设计、建模等领域均有探索。例如，他们借助大模型，可以节约文本、实验报告和工艺参数的校核时间。价值驱动的顶层设计、组织变革和数字能力这两大抓手同步推进，使得理想能够持续推进

118、企业重塑。这样的转型充满挑战，但也能让企业在更短的时间内建立强大的组织和数字化底座，并构筑端到端的全价值链竞争优势。在风云变幻、竞争异常激烈的中国汽车市场，机遇永远伴随着挑战，企业唯有保持清晰的方向，并持续革新，才能不断定义新的增长前沿。重塑生产力，增长新前沿 422024 埃森哲中国企业数字化转型指数图 19：企业应合理制定并执行负责任的 AI 治理原则资料来源：Reinvention in the age of Generative AI，埃森哲研究。自 AI 技术问世以来，其在实际应用中可能带来的风险和伦理问题一直是学术界、商业界和监管机构关注的热点话题。未经充分规范的 AI 应用可能引

119、发哪些风险或问题？AI，尤其是生成式 AI，在训练过程中需要使用海量数据，很容易产生数据安全、知识产权纠纷等风险。如果输入数据带有偏见，训练出的 AI 模型在使用的过程中将快速扩大偏见的影响范围，输出的内容可能误导企业做出错误决策。AI 模型的训练和使用也是一个高耗能的过程。如果大规模应用，未来 AI 很有可能与人类抢夺有限的能源。而随着 AI 对效率的巨大提升，在创造新的商业机遇的同时，也会对旧的职业和社会秩序造成巨大的颠覆。因此，负责任的 AI 是所有企业必须慎重对待的课题，它不仅仅是一种技术理念，更是企业价值观的体现，要求企业在开发和应用 AI 时，以负责任的态度和方式设计、部署和使用A

120、I，在创造价值的同时，建立信任。埃森哲调研显示，在全球范围内，绝大多数企业（96%）支持对 AI 进行一定程度的监管和约束，41但只有 2%的企业表示在整个组织中完全实施了负责任的 AI。42对所有想要规模化应用 AI 的企业来说，建立一个负责任的AI框架，是当前的紧迫任务之一。企业应建立明确负责任的 AI 指导原则，并在此基础上搭建相应的 AI 治理框架，以确保 AI 模型的设计、部署和使用过程符合伦理标准和社会责任。负责任 AI 的治理原则主要考量 AI 架构的七个方面，包括以人为本，公平性，透明度、可解释性及准确度，安全性，权责明晰，数据合规和隐私保护以及可持续性（见图 19）。四、打造

121、负责任的 AI公平性风险评估定性以人为本公平性可持续性数据合规及隐私保护安全性透明度、可解释性及准确度权责明晰定量重塑生产力，增长新前沿 432024 埃森哲中国企业数字化转型指数AI 可能带来诸多风险与隐患，企业需要做好风险评估，采取有效的控制防范机制，确保合法合规。随着企业越来越广泛地使用 AI，风险管理的责任也随之增加。在全球范围内，各国已逐步建立 AI 的监管法规。例如，欧盟官员已经就世界上首部全面监管 AI 使用的法律达成了临时协议，对不遵守规则的组织，违反 AI 相应法律法规的罚款可能高达其全球年度营业额的7%。43我国也在2023年7月颁布了 生成式人工智能服务管理暂行办法，这也

122、是全球第一个专门对生成式 AI 的进行监管的法律法规。44将负责任的 AI 原则整合到决策工具和工作流程中，有助于确保整个组织的一致性。企业应当确保AI 模型的透明度，清楚了解其工作原理和数据处理方式。在建设和使用 AI 模型时，需要对数据进行严格的质量检查，确保输入数据的准确性和可靠性。企业还可以通过整合相关技术手段，增强 AI 模型的准确性、稳健性、安全性，并提高其可解释度。此外，企业也要对 AI 的训练和使用做好合理的规划和流程控制，避免无效或过度使用造成的能源浪费和碳排增加。企业需要通过文化建设和能力培训将抽象的原则具象化。负责任的 AI 不仅仅要依靠技术的实施和应用，还需要在企业内部

123、建设基于负责任 AI 的企业文化，树立正确的企业价值观。同时，企业还需要加强对员工在 AI 技能和负责任使用 AI 的认知方面的培训，确保员工在掌握与 AI 合作的技能的同时，也能学会负责任地应用 AI。未来企业将开展各种类型的 AI 项目，为了确保负责任的AI原则能落到实处，企业需要战略、管理、运营三个层面的紧密协作。在战略层面上，企业高管需要负责设计和制定 AI 的整体战略。高层间需要达成共识，明确企业价值观在 AI 架构中的体现，并识别可能的潜在风险。在管理层面上，企业应明确 AI项目的权责，有效管理和监督项目，确保负责任的AI能在项目的实施过程中得到实现，达到预期效果。在运营层面上，企

124、业应确保员工执行风险管理措施，并要求他们及时反馈、不断改进，把负责任的 AI 真正付诸实践。重塑生产力，增长新前沿 442024 埃森哲中国企业数字化转型指数结语：变化常在，持续重塑在过去相对稳定的外部环境中，企业或许还能每隔几年通过一次大规模的转型来应对挑战。而在外部颠覆加剧、多重挑战叠加的今天，企业要生存，要在激烈的竞争中占据领先地位就必须不断重塑，并将这种持续重塑的能力融入企业基因中，未雨绸缪，应对永恒的变化。过去一年，以生成式 AI 为代表的数字技术已推动企业重塑加速进行，一方面给企业未来的发展开拓了广阔的想象空间，另一方面也对企业驾驭技术力量、创新增长方式提出了更大的挑战。在这一过程

125、中，企业高管需洞察全局，审时度势，及时发现潜在的风险，积极管理变革，灵活调整转型策略、投资优先级、治理结构和管理流程。同时，企业还要不断增强组织的灵活性，迅速应对商业环境的变化。这一切不仅需要依托先进的技术基础设施，更需要强大的变革管理能力，激发组织和人才的最大潜能，实现长期健康发展。在这个不断变化的时代，每一家企业都会在某个时间点遇到转型增长的困境，唯有持续重塑，不断调整和优化，才能迎接未来的挑战和机遇。重塑生产力，增长新前沿 44重塑生产力，增长新前沿 452024 埃森哲中国企业数字化转型指数研究方法埃森哲商业研究院创建颠覆指数，用来评估外部业务环境的波动和变化水平。该指数基于六大维度评

126、分的平均值计算，每个维度上汇总一系列指标的指数得分。对六个维度的评分进行平均，得到颠覆指数总分。技术(Technology)：基于 IT 支出和新兴技术的风险投资额等指标，以衡量生成式 AI 等技术被采用和实施的进程和规模。人才(Talent)：基于衡量劳动力短缺风险、员工敬业度、工资成本和劳动生产率的指标，从数量和质量的角度衡量整体人才环境。经济(Economic)：基于宏观经济、金融和商业指标，反映整体经济震荡、金融波动和商业前景。地缘政治(Geopolitical)：基于衡量地缘政治风险、经济制裁数量和网络攻击数量的指标，反映战争和冲突、贸易紧张局势以及网络安全方面的变化。气候(Clim

127、ate)：基于气候相关灾害和因自然灾害造成的直接经济损失等指标，评估与环境问题相关的风险以及气候相关法规对企业财务成本的影响。消费者与社会(Consumer&Social)：包括评估社会动荡和家庭储蓄的指标，反映整体社会氛围以及消费者对未来的信心。为了评估变化的速度和性质，该指数利用 AI 数据建模，涵盖 2019 年至 2023 年 11 月的 40 个专有和公共数据集。这些数据来自经济合作与发展组织（OECD）、国际货币基金组织（IMF）或联合国可持续发展目标（UNSDG）等领先机构。通过比较2022 年至 2023 年六大维度的增长幅度，该指数量化了全球商业面临的变化程度，并确定其排名顺

128、序。该方法可以识别出对 2023 年全球商业变化速度影响最显著的特定因素。01 埃森哲全球颠覆指数消费者与社会地缘政治全球颠覆指数气候技术经济人才重塑生产力，增长新前沿 462024 埃森哲中国企业数字化转型指数本研究是埃森哲连续第七年开展的中国企业数字化转型指数研究。本研究分为两大主体，高管调研和企业评估，旨在对中国企业的数字化转型进行更加深入和多角度的分析。研究覆盖八大行业，包括高科技制造、汽车与工程机械、医疗医药、消费品、传统零售业、化工建材、自然资源、公用事业。问卷填写时间为 2024 年 3 月至 2024 年 4 月，共 450 家企业提交有效问卷。02 问卷调研行业分布13%汽车

129、及工程机械13%医疗医药13%自然资源13%化工建材13%高科技制造12%消费品11%公用事业13%传统零售问卷调研样本重塑生产力，增长新前沿 472024 埃森哲中国企业数字化转型指数参考资料1.Gartner预计2024年全球IT支出将同比增长7.5%，Gartner,2024年7月。2.2023年全年国内生产总值同比增长5.2%，中国政府网，2024年1月。3.国家统计局。4.国家统计局。5.中国12月出口连增两个月，2023年全年下降4.6%，华尔街日报，2024年1月6.实探宁德时代“灯塔工厂”：AI赋能“极限制造”|宁德时代_新浪财经_新浪网()7.IDC电子书，AI-Ready基

130、础架构，公有AI、私有AI或两者兼得？2024年。8.埃森哲商业研究院基于中国统计局和O*Net数据分析，2024年。9.埃森哲全球重塑调研，2023年1011月（全球N=1500，中国N=110）。10.埃森哲全球重塑调研，2023年1011月（全球N=1500，中国N=110）。11.埃森哲全球重塑调研，2023年1011月（全球N=1500，中国N=110）。12.安踏2023年年报，2024年4月。13.完成收购FULL PROSPECT LIMITED之85%已发行股本及FILA MARKETING(HONG KONG)LIMITED之全部已发行股本及持续关连交易，安踏公司公告，20

131、09年9月。14.安踏2018年年报，2019年3月。15.安踏2021年年报，2022年3月。16.安踏2009年年报，2010年3月。17.安踏2023年年报，2024年4月。18.安踏2023年年报，2024年4月。19.自愿性公告 安踏品牌业务在中国若干地区的直面消费者（Direct to Consumer）新业务模式，安踏公司公告，2020年8月。20.安踏有效专利持有量超2500件，晋江经济报，2024年5月。21.安踏2023年年报，2024年4月。22.各地民营企业 积极作为谋发展，央视新闻客户端，2022年12月。23.埃森哲全球高管调研，2024年23月(全球N=2800，

132、中国N=225)。24.埃森哲数字核心全球调研，2023年11月(全球N=1500，中国N=80)，调研对象为技术领导者如CIO（首席信息官），CTO（首席技术官），CDTO（首席数字技术官）等。25.TCL实业2023年年报，2024年5月。26.基于访谈。27.基于访谈。28.基于访谈。29.全国首个民航机场AI助理“小西”明日在西部机场集团上线，西部网，2024年4月。30.阿里云微信公众号，2024年4月。31.埃森哲全球重塑调研 2023年1011月，全球N=1500，中国N=110。32.埃森哲全球重塑调研，2023年1011月（全球N=1500，中国N=110）。33.生成式AI

133、时代的工作模式、工作组织、工作者 埃森哲，2024年。34.中电集团官网。35.中电集团官网，2023年10月36.中电2023可持续发展报告，2024年2月37.中电2023可持续发展报告，2024年2月38.理想汽车2023年年报，2024年4月。39.理想汽车|创造移动的家,创造幸福的家|媒体中心()。40.理想汽车微信公众号，2024年7月。41.埃森哲全球高管调研，2023年11月（全球N=3450，中国N=260）。42.埃森哲AI CEO调研，2023年8月9月。43.人工智能法案，欧盟，2023年12月9日。44.国家互联网信息办公室有关负责人就 生成式人工智能服务管理暂行办法

134、 答记者问，中国政府网，2023年7月。重塑生产力，增长新前沿 482024 埃森哲中国企业数字化转型指数项目总指导朱 虹 埃森哲全球副总裁、大中华区主席研究团队邓 玲 埃森哲商业研究院研究总监宋 涵 埃森哲商业研究院前沿思想研究员邱 静 埃森哲商业研究院大中华区院长郁亚萍 埃森哲商业研究院研究经理童 华 埃森哲商业研究院客户研究经理于 雅 埃森哲商业研究院技术研究经理何 珊 埃森哲商业研究院软件与平台行业研究员杨越非 埃森哲商业研究院金融业研究总监姜婧涵 埃森哲商业研究院数据科学研究员项目统筹陈 双 埃森哲大中华区市场营销部经理鸣谢（按照姓名字母顺序）曹捷、曹蕾、陈瑾、陈旭宇、戴虹、杜得扬、

135、范华、哈亿辉、韩必立、Francis Hintermann、华明胜、Corbin Lazier、李琳、李艳敏、李智勇、梁栋、卢珊、Ignacio Mamone、Mike Moore、邵玮、宋广宇、宋曦宁、Rebecca Tan、Meredith Trimble、汪璐、王纲、王怡隽、吴津、姚大为、叶晨佳、余鸿彪、俞毅、岳彬、张磊、张逊、郑子霆研究团队和致谢埃森哲注册于爱尔兰，是一家全球领先的专业服务公司，致力于帮助全球领先企业、政府和各界组织构建数字核心、优化运营成本、加速营收增长并提升社会服务水平，实现快速且规模化的价值创造。埃森哲是财富世界500强企业之一，目前拥有约75万名员工，服务于12

136、0多个国家的客户。我们以卓越人才和创新引领为核心，引领全球技术变革。凭借在云、数据和人工智能方面深厚的行业经验、独特的专业技能、强大的生态协作网络以及翘楚全球的一体化交付中心，我们为客户提供战略&咨询、技术服务、智能运营、工业X和Accenture Song等全方位服务。基于卓越的服务能力、共享成功的企业文化，以及创造360价值的承诺，我们帮助客户实现企业全面重塑，并建立长久互信的合作关系。同时，埃森哲以360价值衡量自身，为客户、员工、股东、合作伙伴和整个社会创造美好未来。埃森哲在中国市场开展业务37年，运营和办公地点包括北京、上海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香港和台北等多个城市。作为可信赖的数字化转型卓越伙伴，我们不断创新、积极参与商业和技术生态建设，致力于帮助中国的企业和组织把握数字化机遇，通过战略制定、流程优化、技术赋能，实现高质量发展。详细信息，敬请访问埃森哲公司主页。埃森哲商业研究院针对全球企业组织面临的重大问题，洞悉发展趋势，提供基于数据的深入见解。我们的研究团队包括近300名研究员和分析师，分布于全球20个国家，并与MIT、哈佛大学等世界领先研究机构建立长期合作关系。将创新的研究方法与工具与对客户行业的深刻理解相结合，我们每年发布数以百计的拥有详实的数据支持报告、文章和观点，解构行业与市场趋势，洞察创新方向。敬请访问埃森哲商业研究院主页 埃森哲版权所有。