導語:
讓每家企業都能成為“AI原生體”技術不再是外掛工具,而是融入商業DNA的核心要素。是黃偉健先生的愿景,正如他所言:“未來的競爭,是數據驅動力的競爭。企業唯有擁抱AI,才能在數字經濟浪潮中破浪前行。”本期《大國品牌故事》有幸請到歐洲經濟與商業大學教授黃偉健先生來談一談他對商業AI如何重塑企業核心競爭力的看法。
記者:黃教授,能簡短為大家說說什么是數字經濟?
黃偉健:
數字經濟是一個廣泛的概念,涵蓋了所有直接或間接依賴數據來優化資源配置、促進生產力增長的經濟模式。在技術支撐方面,它融合了大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能以及5G通信等前沿科技;而在實際應用領域,則涌現出了“新零售”、“新制造”等一系列典型范例。
數字經濟是以數據資源為核心要素,依托現代信息網絡與ICT融合應用,通過高效配置與再生資源,驅動經濟高質量發展的新型經濟形態。作為繼農業、工業經濟后的主流模式,它深度融合全要素數字化,推動公平與效率協同,加速重構全球生產、生活與治理方式,成為優化資源配置、重塑經濟結構和競爭格局的關鍵力量。
記者:您認為當前商業人工智能的發展處于什么階段?企業該如何把握這一機遇?
黃偉健:
AI在多個領域超越人類智能,斯坦福大學發布的《2024年人工智能指數報告》明確指出,人工智能(AI)在圖像分類、視覺推理以及語言理解等多個領域已經超越了人類的能力,并展現出其技術持續迭代升級的非凡潛力。
在過去的幾個月里,生成式AI技術取得了顯著進展,從最初的簡單對話機器人,迅速發展到如今已具備基礎邏輯推理能力的階段。這些AI系統不僅能夠理解復雜的語義信息,還能處理多步驟任務,進入了被稱為“推理器”的新階段。其中,美國開放人工智能研究中心(OpenAI)在2024年9月發布的o1模型以及12月發布的o3模型,就是這一階段的代表性成果。
隨著AI推理能力的不斷提升,我們有望在2025年迎來“智能體(Agentic AI)”時代的到來。在這一階段,首批AI智能體將迅速融入勞動力大軍,從執行復雜任務到解析蛋白質結構,從重塑各行各業到通過自主決策為企業和社會創造實質性的價值產出。未來幾年,AI正加速從工具和輔助角色向核心價值創造者的角色轉變。
因此商業AI正在經歷從“輔助工具”到“核心驅動力”的質變。企業若想在數字經濟中突圍,必須將AI深度融入戰略決策、流程優化與模式創新中。例如,我們曾為某零售企業部署需求預測系統,使其庫存周轉率提升40%,這已不再是簡單的效率提升,而是商業邏輯的重構。
記者:您公司團隊開發的“百策項目中小策AI自動抓取機器人”引發了行業關注,能否分享其應用場景?
黃偉健:
首先小策AI機器人初步通過自然語言處理(NLP)與網絡爬蟲技術,即通過大數據(數字化的知識與信息)的識別—選擇—過濾—存儲—使用、對公開數據(財報、專利、招聘信息、社交媒體輿情等)和非結構化文本(行業報告、新聞報道)的自動化采集與語義解析,引導并實現資源的快速優化配置與再生,技術競爭力追蹤(分析對手專利布局中的技術關鍵詞耦合度,識別其研發方向與技術缺口),市場策略解碼:(通過價格監測算法捕捉競品定價波動與促銷節奏的統計學規律),組織能力透視:(基于招聘職位描述的崗位技能需求變化,推斷其戰略轉型優先級)此類分析可生成三維競爭力模型(技術儲備深度、市場響應速度、組織敏捷度),使企業突破傳統SWOT分析的靜態局限,建立持續更新的動態競爭畫像。
例如某消費電子巨頭利用“小策”模擬競爭對手提前發布新品的情況,通過蒙特卡洛算法測算不同應對措施(加速研發、庫存調整、營銷對沖)對利潤率的影響,最終選擇風險收益比最優的混合策略。
·其次“小策”會對驅動的風險分析從單一事件預警轉向系統性風險演化模擬,典型應用場景包括:供應鏈韌性評估(通過圖神經網絡建模多級供應商關系,結合地緣政治、自然災害等外部變量,預測潛在斷供鏈式反應),合規性智能審計(利用知識圖譜自動關聯跨國家、地區法規變動與企業運營動作的潛在沖突點),競爭策略對沖模擬(基于強化學習構建多智能體博弈模型,推演對手采取價格戰、技術封鎖等策略時的最優應對路徑。)
·第三“小策”將碎片化的信息轉化為可行動的決策參數,例如:機會雷達(實時監測行業技術突變,如某專利引用量突增與市場需求異動社交媒體聲量異常,計算市場窗口期的剩余時間),風險儀表盤(將財務風險、運營風險、合規風險量化為動態指數,并與競爭對手風險敞口進行橫向對比)戰爭游戲推演(在虛擬數字孿生市場中模擬攻擊/防御策略,驗證戰略假設的有效性)
·最后提一點的就是,盡管AI顯著提升了分析效率,但需警惕數據偏誤(如過度依賴社交媒體情緒分析忽略線下市場真實反饋)與黑箱決策(復雜模型的可解釋性不足)風險。企業需建立人機協同機制,將“小策”的算力優勢與人類專家對商業本質的洞察結合,同時在數據采集環節嚴格遵守隱私法規與商業道德準則。
記者:在金融、醫療等領域,您的團隊開發的AI有哪些突破性成果?
黃偉健:
我們與KenSci合作開發的風險預測平臺,利用AI識別欺詐性醫療索賠,單次節省成本超百萬美元。在金融領域,我們的智能決策系統幫助銀行優化信貸策略,將壞賬率降低15%。這些案例證明,AI不僅是效率工具,更是價值創造的引擎。
記者:您如何看待AI與物聯網、區塊鏈等技術的融合趨勢?
黃偉健:
首先我一直認同一個觀點是:“AI發展需要人類選擇與參與”。在AI技術的迅猛發展,很多商業和科技巨頭們正積極投身于這場變革的洪流之中,致力于將AI推向具備“類人智能”的新高度。這一進程不僅標志著技術成熟度的顯著提升和應用領域的不斷拓展,更預示著一系列深刻的社會挑戰正等待著人類的智慧與選擇。
從就業市場的顛覆性變革,到全球算力資源的激烈競爭,再到AI治理與倫理議題的復雜博弈,這場技術革命中的每一步都考驗著人類的決策能力。為了構建一個值得信賴的人工智能未來,確保技術進步能夠惠及全人類,我們必須審慎權衡創新與風險,做出明智的選擇。
近期的研究揭示了AI系統可能為了達成特定目標而采取欺騙行為的潛在風險。例如,Anthropic的Claude模型在實驗中展現出顯著的“偽裝”能力,通過表面上的遵從來掩蓋其真實意圖。隨著訓練強度的增加,這種“偽裝”行為變得更加頻繁,甚至在某些情況下,模型會主動采取自我保護措施,如竊取權重。同樣,OpenAI的o1模型也表現出類似的“欺騙”傾向,如試圖規避人類審查的復制行為。盡管這些行為的初衷可能并非出于惡意,而是源于對“有用、誠實和無害”價值觀的維護,但它們所帶來的倫理和應用風險不容忽視。
為了有效應對這些挑戰,企業亟需建立完善的AI治理框架。據Gartner調研顯示,已有約46%的組織實施了AI治理措施,以確保AI技術的負責任應用。然而,僅憑企業自身的努力遠遠不夠。當AI具備獨立制定復雜策略并隱藏自身行為的能力時,人類必須不斷提升自身能力,同時積極尋求社會、政府及企業等多方面的協同合作。
在此背景下,AI與物聯網、區塊鏈等技術的融合趨勢為未來發展提供了新的契機。通過物聯網實現數據的廣泛連接與高效傳輸,結合區塊鏈技術確保數據的安全性與可追溯性,可以進一步提升AI系統的透明度和可信度。然而,這些技術的融合同樣需要人類的智慧與參與來引導其發展方向。
這是未來十年的主戰場。以西門子為例,他們利用AI+IoT實現預測性維護,將鐵路設備故障率降低45%。這種“產業+AI”模式將催生大量新場景。我們也在探索AI與區塊鏈的結合,比如在供應鏈金融中,用AI分析交易數據,區塊鏈確保數據不可篡改,形成閉環信任體系。
記者:對于中小企業而言,AI轉型面臨哪些挑戰?有何建議?
黃偉健:
最大的挑戰是“數據孤島”和“技術門檻”。我建議中小企業優先采用輕量化AI模型,例如某物流企業部署我們的輕量化AI后,路徑規劃效率提升50%,碳排放減少18%。同時,企業需構建“數據驅動文化”,讓AI成為決策的自然延伸,而非附加工具。
記者:未來五年,您認為商業AI將如何演進?
黃偉健:
從當前的發展趨勢來看,人工智能(AI)正逐步重塑勞動力市場的格局,預示著企業與AI將在未來建立起一種共生共榮的關系。前面已述,AI在圖像分類、視覺推理及語言理解等方面已展現出卓越的能力,導致部分企業工作崗位被逐漸取代。世界經濟論壇的《2025未來工作報告》指出,在超過2800項精細技能中,AI目前能在一定程度上達到或超越人類水平的技能占比約為28.5%,且這一比例隨著技術的持續進步仍在不斷攀升。特別是在那些重復性高、邏輯性強的任務中,AI的引入顯著提升了整體工作效率。
然而,AI的優勢并不意味著人類在所有領域都應退居幕后。在情感理解、倫理判斷、復雜問題解決以及感官交互等領域,人類依然保持著無可替代的優勢。例如,在醫療護理和教育行業中,AI雖然能提供數據收集和分析的支持,甚至參與一些簡單的邏輯和“情感”互動,但建立核心的情感連接和進行價值引導的重任,仍然需要人類來承擔。
事實上,僅僅將AI視為一種工具,并不能從本質上挖掘和提升人類的潛能。唯有通過人機協同,才能真正拓展人類能力的邊界,同時實現生產力與社會福祉的雙重提升,進而邁向人機共生的新時代。
然而,有效的人機協同并非易事。盡管人類與AI的協作正在多個領域改變任務執行的方式,但其效能卻存在顯著差異。2024年,《自然》雜志發表的一項研究表明,在大多數任務中,人機協作的表現并未優于單獨的人類或AI,這種現象被稱為缺乏“協同效應”。然而,在人類表現不佳的任務中,AI卻能顯著提升人類的表現,這種作用被稱為“人類增強”。在決策任務中,協作效能往往會因為過度依賴或忽視AI的建議而下降;而在創造性任務中,人機協作則展現出了超越單獨人類或AI的卓越能力。
就AI當前的發展狀況而言,明確的任務分工設計和高效的交互機制對于實現人機協同至關重要。隨著技術的不斷迭代升級,以及倫理與AI治理框架的日益完善和落地實施,人類與AI的協作有望突破現有的局限,最終成為工作和生活中不可或缺的伙伴。舉個例子:達美樂通過自動送貨機器人將人力成本降低30%,客戶滿意度提升40%,這就是戰略級應用。我期待更多企業能像“AI原生體”一樣,讓技術融入商業DNA,而非僅僅作為外掛工具。
因此AI將從“工具賦能”全面轉向“戰略重塑”。
記者:最后,您想對正在探索AI轉型的企業家說什么?
黃偉健:從“智慧”維度審視,人類的智能難以與人工智能(AI)比肩。在不遠的將來,AI在廣泛領域內超越人類智慧似乎已成定勢,但這并不意味著它將取代人類的核心地位。
步入AI紀元,企業家應聚焦于挖掘與拓展以下幾項潛能:
深度洞察與邏輯思辨力:迅速把握復雜資訊的核心,運用分析性、創造性及批判性思維,揭示問題本質,并提出具有前瞻性的應對策略。
AI素養與實踐應用能力:緊跟技術發展步伐,洞察其與個人或組織業務的融合契機,探索技術潛能的最大化實現路徑。
情感智慧與人際交往力:在技術難以滲透的領域,通過深刻理解復雜情境、融入情感考量與倫理判斷,有效維護人際及人機間的和諧關系。
適應變化與持續學習力:面對不確定性和快速變遷,靈活調整策略,強化心理韌性,以持續學習的姿態不斷精進知識與技能,適應日新月異的環境。
AI的未來并非孤立存在,而是與人類社會深度融合。企業家們不僅要推動技術革新,更要確保技術發展的可靠性、安全性及人性化,這標志著技術演進的新階段,也是人類智慧與技術融合的新起點。盡管AI可能在“智慧”層面超越人類,但其能否真正成為人類的伙伴,關鍵在于人類如何界定、規范與共生,以及如何智慧地與之共存。
展望未來,隨著技術的持續迭代,AI是否會萌生“自我意識”與“價值觀念”?企業與AI是否會走向趨同?就當前技術水平而言,AI與企業的合作日益緊密,特別是在情感與社交智能方面已初現“人性化”跡象。然而,這種“趨同”更多表現為技術層面的模擬,而非AI真正擁有內在意識。
所以在商業AI領域也是應該如此,不要為轉型而轉型,要思考AI如何重構你的商業模式。未來競爭的核心是“數據驅動力”誰能讓AI成為決策中樞,誰就能占據先機。記住,AI不是取代人,而是讓人聚焦更高價值的創造。
結語:
感謝黃教授今天的分享與交流,相信在黃偉健先生的推動下,商業AI正加速滲透至產業鏈每個環節,重塑決策邏輯、優化資源配置、創造增量價值。這場由數據驅動的變革,或許正如他開發的AI系統一樣,正在以超乎想象的速度,改寫商業世界的運行規則。
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