在上一期的深入探讨中，，，，我们从"就绪AI"的独特视角出发，，探讨了政企组织在AI旅程中必须先行关注的诸多要素。。。。当我们继续前行，
，
，
，揭开人工智能神秘面纱的一隅，，，
，将见证AI在业务领域所带来的革命性变革。。。

如何将AI与业务深度融合，，激发其重塑业务模式的巨大潜能？
？？在2024年中国科技行业高管交流大会，
，Gartner发布了利用生成式人工智能（GenAI）重塑业务模式的五步走战略，，，也许能启发我们更好地开展下一步工作。
。。。

首先，，从一个特殊的“DNA链”认识AI如何改造业务

在Gartner研究副总裁孙志勇博士的演讲中
，，，，以一个非常生动有趣的例子对AI重塑业务模式进行了类比：将GenAI比作“催化剂”，，，，将业务模式比作“DNA链”。。。

为什么作此比喻
？
？？？因为和催化剂通过改变四个碱基使得DNA链变化一样，，，AI通过改变四个组成要素（客户
、、、价值主张、、
、业务能力和财务模式）来实现业务模式的转变。
。。

在Gartner的研究中，，，，将四个组成要素再次进行了更细分的拆分
，，比如客户因素拆分为客户需求
、、客户关系，，业务能力拆分为流程能力、、技术能力、、
、员工能力、、、、生态系统和供应链能力，，给政企单位提供更细分的AI应用的“着力点”。。。

其次，，制定可落地的五步走战略

作为一个需要未来长期投资的战略，，，，这显然不是简单的“先做什么、
、、后做什么”的问题，，在Gartner看来，
，，政企单位需要制定一个“闭环、、、长期推进”的五步走战略，
，在战略成功之前循环往复地执行“确定目标--明确机会--实施计划--调整--评估--再次确定目标....”，，并不断调整前进的方向，，，最终才能顺利到达目的地。。。

确定业务目标

在上一期文章中，，针对如何确定业务目标也有所提及，，，，这是所有政企组织在进行AI计划的第一步，，，必须谨慎思考两个问题：

AI可以用于自身哪些业务范畴——是用于客户需求的洞察，
，，还是客户关系的维护
？？？？抑或是提升生态系统和供应商能力、
、员工能力、、、
、技术能力？？？还是用于改变营收模式、、、、成本结构？？

从业务角度出发，，日常型AI和颠覆型AI哪个帮助更大——想利用AI技术在服务外部客户时带来体验、、、流程的变化；还是主要用于企业内部的各个生产环节？？是注重短时间内提高内部团队和客户的效率、、简化流程，，，但无法创造长久的竞争优势的“日常AI”
；还是大力投入可以重塑核心能力、
、开发全新的产品和服务、、
、创造差异化竞争优势，，，
，但成本高昂且风险极大的“颠覆性AI”？
？

明确GenAI给业务模式带来的变革机会

在ChatGPT大热之后，，，各个行业也纷纷开始探寻GenAI给业务模式带来的变革机会：

● 零售行业更倾向于利用AI给渠道供货、、用户购物体验方面提升效率和体验。
。。

● 金融行业，，特别是银行和投资公司开始尝试使用AI对客服工作进行变革，，
，通过智能提示、、、情绪判断等辅助功能
，
，
，，帮助客服更高效地解决客户问题，
，，
，也能提升客户的满意度和体验。。。
。

● 医疗行业更注重AI给手术治疗
、
、
、
、疑难杂症诊断等方面的提升，，
，绝大部分医院希望通过成熟的医疗行业大模型覆盖医生诊疗的全场景，，，更便于民众求医问诊。
。
。。

提供GenAI的部署方案

政企单位在部署AI时，，，可根据自身业务情况选择部署方式，，，
，比如使用商业GenAI应用
、、GenAIAPI嵌入定制应用、、通过数据检索来扩展GenAI模型、、通过微调来扩展GenAI模型
、、、、从零开始构建自定义模型等。。。

当然，
，，，各个部署模式各有千秋，
，直接使用成熟的AI大模型，，，成本较低但无法满足定制化需求，，较为适用于编码助手等方面的普适性应用；定制（通过微调来扩展GenAI模型）经常性成本相对较高（经常性成本指的是每年维护大模型的支出），，，可满足用户的定制化需求且可依托于定制供应商进行快速运维；从零开始构建自定义模型前期成本、、、、经常性成本最高，，，适用于一些创新领域的探索，，，比如用于药物发现的新兴领域应用自定义大型语言模型LLM
。。

提供围绕GenAI进行的业务调整与变革的支持

在进行初步的有效尝试和部署方案后，，，政企单位应该重点关注部署GenAI的业务，，
，，针对正向反馈加大变革投入和支持
，
，
，，部分国际巨头已经走在前头：

● ChatGPT为瑞典零售巨头Klarna提供了一种全新的产品推荐渠道：用户只需要通过ChatGPT询问Klarna，，
，系统就会向你推荐购物建议和灵感并推荐精选产品
。。同时，，Klarna基于此推出了一个具有丰富功能的产品搜索工具
，
，用户不仅可以利用这款工具在数千家零售商之间进行比价，，，
，还能够根据颜色、、尺寸、、客户评价等来筛选自己中意的商品，，
，以此来向用户提供高度个性化和直观的购物体验，
，，，让客户更依赖Klarna的购物平台。。。

● American First Finance（AFF，，，，美国第一金融）通过使用AI实时智能客服对话平台提高客服工作效率，，
，，改善了客户体验和关系：为接线员提供智能提示，，帮助代理人在通话过程中适当地处理客户意见和问题。。。。通过Observe.AI的实时AI平台，
，AFF能够减少通话处理时间，，客服平均处理时间（AHT）减少了23% 客户等待时间过长违规行为减少了60%，，
，，客服接听客户电话数量增加了24%。
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评估效果

最后，，，，政企单位需要阶段性地评估投资回报率（ROI），，，，如果ROI符合预期
，，，则进一步扩大现有AI用例的规模，，将AI带来的收益像滚雪球一样“越滚越大”；如果ROI不符合预期，，需要及时止损，
，，，尽快探索新的AI用例和应用领域。。

通过不断重复执行“五步走战略”直到“临界规模”时
，
，，即当六到七个业务细分组件发生了显著变化时，，，企业的业务模式将因为AI发生颠覆性的变革。
。

同时，，Gartner也建议政企单位可利用“优先考虑价值而非完整性、、平衡内包和外包、、、、促进GenAl全民化”这三项启动策略奠定基础
，，，确定方向，，
，并迈出实施利用GenAI重塑业务模式的战略的第一步，，确保战略的成功实施。。。。

参考文献：

《「Klarna x ChatGPT」带来全新购物体验》

Gartner《利用生成式人工智能重塑业务模式》