企业 AI 落地中的投资价值管理
在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着企业的运营模式和竞争格局。当下，AI 在企业应用中呈现出迅猛的发展态势，已广泛渗透至各个行业，成为企业创新和发展的重要驱动力。然而，在 AI 落地过程中，企业也面临着诸多现实困境，如高成本投入、投资回报难测等问题，这些问题严重制约了 AI 在企业中的快速有效应用和价值实现。因此，如何实现企业 AI 落地中的投资价值最大化，成为了企业亟待解决的关键问题。
一、企业 AI 落地背景、投资现状与挑战
（一）AI 企业应用背景与趋势
近年来，AI 技术取得了突破性进展，其在企业中的应用也日益广泛。从制造业到服务业，从金融行业到医疗行业，AI 技术正逐渐改变着企业的生产、管理和服务方式。例如，在制造业中，AI 可用于优化生产流程、提高生产效率和产品质量；在金融行业，AI 可用于风险评估、智能投顾和客户服务等领域。
随着国产大模型和智能体平台走向成熟，企业开始尝试把AI延展到更广泛的业务场景，把大模型比作硅基员工的大脑，模仿员工的识别、分类和思考路径，智能体比作硅基员工的手和脚，模仿员工在电脑上的操作，让工作任务的完成更具备连贯性、自动化。未来，AI 将朝着智能化、自动化的方向发展，实现从辅助决策到自主决策的转变，进一步提升企业的运营效率和竞争力。
（二）投入现状分析
不同行业、规模的企业在 AI 基础设施建设、技术研发、人才培养等方面均有投入。大型企业由于资金雄厚、技术实力强，率先私有化部署大模型，在知识问答层面做出了尝试，叠加算法在业务价值链上的深度应用，引领着行业的发展。而一些传统行业、中小企业由于资源有限，处于观望或小场景尝试阶段，投入方面也比较谨慎，思考在哪些场景能用上算法、多模态模型、智能体等AI技术，使业务效益更加明确。
（三）面临的挑战
1. 成本层面
✓ 数据成本：AI 的落地往往需要依赖大量高质量业务数据，数据采集、标注、清洗需投入大量人力和资金，或者要求企业的数字化应用能力达到某个阶段。例如，在图像识别领域，为了训练出高精度的模型，需要采集大量的图像数据，并进行人工标注，这一过程耗费巨大。
✓ 算法成本：开发适配企业业务的 AI 算法需专业团队长时间攻坚，以图像识别领域为例，研发一个门店内商品陈列规范、缺货识别、偷盗行为等算法，需要大量的研发人员和计算资源，且后续为保持竞争力，算法持续迭代优化同样耗费大量资源。
✓ 算力成本：AI 训练和推理对算力要求极高，购置高性能计算设备、搭建数据中心或租赁云计算资源，都构成持续的高额支出。例如，一些大型 AI 项目需要使用超级计算机进行训练，其购置和维护成本高昂。即使采用云计算服务，随着数据量和计算任务的增加，企业的算力成本也会不断攀升。
✓ 人才成本：AI 领域专业人才稀缺，招聘、培养和留住 AI 工程师、数据科学家等人才，需支付高额薪酬及培训费用。由于 AI 技术发展迅速，人才市场供不应求，企业为了吸引和留住优秀人才，不得不提供具有竞争力的薪酬待遇和良好的职业发展空间，这无疑增加了企业的人力成本。
2. 效益层面：AI 项目收益难以量化，投资回报率（ROI）不清晰，应用效果与预期存在差距，无法有效推动业务增长。许多企业在实施 AI 项目后，难以准确评估其带来的实际收益，导致对 AI 投资的信心受到影响。例如，一些企业引入 AI 客服后，虽然在一定程度上提高了客户服务效率，但由于缺乏有效的评估指标，无法确定其对业务增长的具体贡献。
3. 战略层面：AI 投资与企业整体战略目标脱节，缺乏明确指引，且难以适应快速变化的市场环境，决策缺乏灵活性。一些企业在进行 AI 投资时，没有充分考虑自身的战略定位和业务需求，盲目跟风投资，导致 AI 项目无法与企业的核心业务有效融合，无法发挥应有的价值。同时，缺乏对未来趋势的准确预判和灵活调整的能力，过早地大投入，容易陷入被动局面。
二、应用 BTIM 实现 AI 投资效益最大化
（一）BTIM是什么
BTIM业务技术融合管理理论，是基于TBM理论创建的，通过对中国国情和IT发展形势做了相应的理论创新及调整，BTIM由愿景、目标、七大价值领域、两大模型、六大核心能力、支撑要素构成，其目标是建立可量化、可追溯、可优化、可创新、可增长的技术投资机制，确保每一分IT投入精准支持企业战略目标，实现成本透明、资源优化、ROI最大化和IT投资持续有效。
BTIM强调IT首先要做好IT Finance Manage（下称ITFM）的合理分类与透明化。对于AI这类新技术的应用，成本的投入可以参照传统IT 财务管理分类来统计，BTIM成本模型的多种分类法，将帮助CIO从多种维度明晰项目投入、运营投入，以便让业务部门清楚知道其AI投入成本大小。
BTIM更引导IT决策者站在CEO的角度考虑IT Value Manage（下称ITVM）方面的价值兑现。面对AI这种新技术，BTIM创新模型帮助CIO在投资决策、业务创新、运营增长方面衡量其业务效益与潜在战略价值。业务效益可通过建立量化指标体系来衡量AI投资效果，可以从多个维度设定指标，如业务增长指标（销售额增长、市场份额提升等）、效率提升指标（生产效率提高、运营成本降低等）、创新指标（新产品推出数量、专利申请数量等）。通过这些量化指标，企业能够清晰地了解 IT 投资对企业各方面的影响，从而为投资决策提供有力依据。
（二）构建AI投资价值领域的衡量体系
企业应建立一套完善的ITVM机制，衡量AI投资的ROI，明确AI投资在财务表现、运营效率、创新管理、风险合规、变革管理、用户体验、可持续发展六大领域的业务衡量指标体系。
✓ 在财务表现领域，AI 投资可以通过降低成本、提高生产效率、增加销售额等方式对企业的财务状况产生积极影响。例如，企业通过引入 AI 自动化生产设备，降低了人工成本，提高了产品产量和质量，从而增加了销售收入和利润。
✓ 在运营效率领域，AI 可以实现业务流程的自动化和智能化，提高流程效率与质量。如自动化审批流程，通过 AI 技术可以快速对审批申请进行分析和处理，大大缩短了审批时间，提高了企业的运营效率。
✓ 创新管理领域，AI 可以帮助企业发现新的价值机会，推动产品和服务的创新。例如，利用 AI 技术进行市场分析，企业可以发现潜在的客户需求，开发出更具创新性的产品和服务，提升企业的市场竞争力。
✓ 风险与合规方面，AI 可以通过风险评估、欺诈检测等手段，帮助企业降低风险，确保合规运营。在金融行业，AI 模型可以对贷款申请进行风险评估，有效降低不良贷款率；在数据安全领域，AI 技术可以实时监测数据流动，及时发现并防范数据泄露风险。
✓ 用户体验价值领域，AI 可以通过个性化推荐、智能客服等方式，提升用户体验。例如，电商平台利用 AI 算法为用户提供个性化的商品推荐，提高了用户的购物满意度和忠诚度。
✓ 可持续发展领域，AI 可以帮助企业优化资源配置，降低能源消耗，实现可持续发展。在制造业中，AI 可以通过优化生产流程，提高能源利用效率，减少废弃物排放。
✓ 在变革领域，AI场景的量变将带来生产力的质变，碳基员工与硅基员工的融合协作，将使企业组织形态将从“正三角”型逐步向“松树型”发展，企业的人效将在这次生产力结构的变革中，提高到一个新的高度。
在机制方面，企业应通过数字化委员会或相关组织，定期评估AI投入的预实分析、调整策略推动投资可优化。对挖掘出的 AI 创新项目，从技术可行性、市场需求、投资回报等多个维度进行评估，利用创新模型的评分机制，确定项目的优先级。优先投入资源到高潜力、高回报的创新项目中，提高企业 AI 投资的创新价值。
在项目投入前，明确当前业务执行相关指标值、效率、成本，通过数字化委员会或相关组织讨论并决策项目的效果、效益期望，包括时间、交付物、阶段、指标变化范围等；项目交付后，定期复盘AI与业务的融合是否达到阶段性预期目标；常态化根据市场变化、技术发展以及企业自身业务需求的调整，及时优化投资策略。例如，当发现某一 AI 技术在市场上的应用前景发生变化时，企业可以及时调整投资方向，避免资源浪费。
另外，企业可以设立专项基金鼓励创新，同时应营造鼓励创新的文化氛围，通过专项基金支持员工开展 AI 创新项目。通过这种方式，激发员工的创新积极性，挖掘更多潜在的 AI 应用场景，为企业创造更大的价值。
最后，当 AI 项目在企业中取得良好的效果时，企业可依据业务增长幅度，适时扩大AI方面的投资，进一步提升 AI 在企业中的应用水平和价值创造能力。
（三）构建AI投资成本管理体系
企业可以根据BTIM的成本模型和创新模型相关理论，建立一套完善的成本跟踪机制，对 AI 项目从预算、规划、立项、实施到运营的全过程进行跟踪记录。通过该系统，企业可以实时掌握项目的进展情况、资金使用情况以及各项指标的完成情况，及时发现问题并采取相应措施加以解决。
✓ 全生命周期成本分析：针对 AI 项目，从前期规划、开发部署到后期运维、迭代升级的全流程，运用成本模型详细梳理各项成本构成。在规划阶段，根据软、硬件系统构成，预估AI软件采购、SaaS租用、维保、本期硬件采购、云服务租用、数据采集与整理、算法研发等成本；在运营阶段，预估设备更新、算法优化、Tokens用量、数据维护、运营推广等变动与持续性支出。通过BTIM的IT Tower进行费用得再分类，委员会对AI投入的全生命周期成本分析，企业可以全面了解 AI 项目的成本结构，为成本控制和投资决策提供依据。
✓ 成本效益动态模拟：通过建立成本与收益的关联模型，模拟不同投资策略下的成本变化与收益预期。例如，模拟增加或减少某类 AI 技术投入时，对企业整体成本结构和未来收益的影响，帮助企业找到成本效益的平衡点。通过成本效益动态模拟，企业可以在投资决策前对不同方案进行评估，选择最优的投资策略。
✓ 成本控制策略制定：基于成本模型分析结果，制定针对性的成本控制措施。对于算力成本过高的问题，通过模型评估采用混合云部署、优化算法减少算力需求等策略的可行性与效果，降低企业 AI 投资的成本压力。企业还可以通过与供应商谈判、优化采购流程等方式，降低硬件设备和软件服务的采购成本。
三、AI是BTIM的支撑要素
BTIM是一套ITFM、ITVM管理方法论，依赖于企业IT本身的IT治理阶段与数字化水平，如果IT本身在项目、需求、人工成本、运营费用的预算、实际投入、效益、云计费等环节都是全excel操作，那么BTIM的应用也只能停留在理论阶段，但AI技术的发展，不论是算法、智能体、python库的集成，AI都将成为帮助此过程更加自动化和智能化的支撑要素。
数据采集与整理是BTIM落地工作量较大的部分，利用 AI 进行数据清洗、分类、分析，提高数据治理效率和质量。AI 可以通过自动化的数据清洗算法，快速识别和纠正数据中的错误和异常值，对数据进行分类和标注，提高数据的准确性和可用性。通过 AI 技术保障数据安全，提升数据治理的可靠性。
成本分类除了BTIM本身的标准分类外，每家企业的IT部门均会根据自己的管理思路扩充分类维度，这就给投入费用的标签工作带来极大的工作量。AI本身是模拟人思考与行为的，在该业务流程中引入 AI，通过对业务规则的学习和理解，自动根据费用的科目、描述、性质等信息，对IT费用进行自动化分类和标签，大大提高了PMO操作效率，减少了人为错误，实现成本分类流程高效自动化。
另外，快速Recap ROI 及针对性分析是决策者的工作常态，企业引入 AI Chat Bot，能快速帮助业务决策者、CIO了解AI项目的投入与效益进度，还能根据自身诉求针对性地获取结果分析、优化建议、行业解决方案等信息。
四、总结
AI技术的发展速度正以每周的频率发布更新，企业需结合自身战略需求，灵活调整AI投资策略，从业务角度来看，建议从部门级AI应用着手，以提高人效为着眼点，从IT角度来看，建议做好架构规划，根据企业投资规模，从套件、开源、场景、行业较完善产品入手，压降首期投入，与业务战略捆绑，通过持续的价值产生，推动AI资源的持续投入，挖掘更多潜在应用场景，从探索性投入发展至全面组织转型。
“所有系统都值得用AI重新做一遍”，AI比以往的技术趋势更具备颠覆性、广泛性、可落地性，CIO面对未知的挑战都是摸着石头过河，时刻回归商业的本质，通过BTIM理论回归ITFM、ITVM的管理体系，完善量化指标体系、投资跟踪系统和创新机制，培养专业人才，提升数据治理水平，实现 AI 投资的可优化、可创新和可增长，实现可持续发展。
