决策者视角下的企业AI应用：AI加速进入生产应用 企业竞争转向价值兑现

　　当前企业对于人工智能技术的应用已逐渐深化，为充分了解企业应用人工智能的状况，我们对中国大陆及中国香港地区的205位企业高管进行了调研，覆盖包含医疗/制药、工业/制造、金融服务、消费/零售与汽车在内的多个行业。调研结论体现了大型企业的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。

　　1.企业AI应用日益深入，但实际回报低于预期

　　企业的AI应用处于生产应用阶段的比例持续提升。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%，提升约8.4个百分点。

　　企业AI应用的实际回报往往低于预期。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。44.4%的企业无法明确核算AI项目的实际投资回报率，该比例高于2025年的35.8%。

　　2.AI与业务价值兑现之间，缺乏有效的衡量机制

　　多数企业缺乏有效评估AI应用效益的机制。调研显示，60.4%的企业尚未建立起体系化的价值衡量框架。没有统一的衡量口径，企业很难判断哪些项目值得复制、哪些项目应该收缩。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。

　　当前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，59.5%追踪质量改善，而涉及收入与客户层面的仅占21.5%。收入与客户价值的传导链条更长，转化为价值难度更高。企业需将AI节省的工时转化为经营收益。

　　3.应用AI的主要挑战在于重新设计工作流，将AI部署融入全链条运营

　　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，并列成为首要障碍，均为32.7%。企业推进AI应用时，需要思考“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。

　　AI部署中的主要障碍来自于与现有系统的集成。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，占56.6%，明显高于其他挑战。人工审核与质量控制，占38.5%，以及审批、签核与治理流程，占37.6%。

　　4.未来AI的价值变现将逐步转向运营与创新类职能领域

　　不同职能领域AI应用的回报水平与价值来源存在显着分化。IT与软件职能的ROI约45%；产品研发、销售营销、内部知识工作场景整体具备较高回报潜力（20%-30%）；供应链、HR、客户服务、风险法务、制造运营、财务后台的ROI整体偏低（15%以下）。多数职能的AI价值仍集中于内部提效降本，依靠AI拉动营收增长、实现风险降低的成熟落地案例相对有限。