人工智能与自动化：推动增长的新动力组合

63% 的组织计划在未来三年内采用人工智能。市场年增长率超过 120%。这并非是对未来的预测。企业正在积极实施人工智能自动化，并取得了切实的成果。

高盛估计，GenAI 有望在未来 10 年内使全球 GDP 增长 7%，相当于 7 万亿美元。使用生成式人工智能的公司平均每投入 1 美元，即可获得 3.7 美元的投资回报。有些公司甚至实现了每投入 1 美元 10.3 美元的回报。2025 年的赢家不仅仅是更加努力，他们还将人工智能与自动化相结合，在不增加成本的情况下实现产出倍增。

本指南详细说明了哪些方法有效、哪些方法无效，以及如何在不浪费时间或金钱的情况下实现人工智能自动化。

人工智能自动化到底是什么？

传统的自动化遵循严格的规则。如果发生 X，就执行 Y。简单、可预测，但功能有限。而人工智能自动化则能够学习和适应。它能够处理不断变化的场景，并且每次都无需人工输入就能做出明智的决策。

传统自动化执行预定义的工作流程。您的电子邮件工具会在预定时间发送营销活动。库存系统会在库存达到阈值时重新订购。您的聊天机器人会根据脚本回答常见问题。人工智能自动化能够理解上下文。您的营销系统会分析营销活动的效果并自动调整目标受众。您的供应链会预测需求波动并主动优化库存。人工智能代理能够理解客户提出的细微问题并提供个性化的答案。

差异体现在结果上。使用人工智能代理的组织报告称，任务吞吐量提高了 66% 。通过人工智能自动化日常任务，员工每周平均节省 3.5 小时。

为什么这种组合如此重要

其影响不仅仅是节省无聊任务的时间。

生产力立竿见影。74 % 使用自动化的员工表示工作效率提升。销售团队的生产力提升了 14.5%。这些并非多年积累的理论收益，而是几周内就能见效。

成本大幅下降。企业通过自动化可将运营成本降低高达 30% 。过去耗时数小时的手动流程现在可以自动运行。导致昂贵修复的错误在造成问题之前就被发现。

收入增长更快。采用人工智能流程的公司的收入增长率比未采用人工智能流程的公司高出 2.5 倍。更快的响应时间可以转化更多潜在客户。个性化体验可以提高客户留存率。数据洞察可以揭示人工分析遗漏的机会。

客户满意度提升。62 % 的公司表示，人工智能通过增强个性化显著改善了客户服务。客户获得更快的服务、更优质的信息和个性化的体验。

人工智能自动化带来真正影响的地方

不同的职能部门受益的方式也不同。聪明的公司会从影响最大的方面入手。

销售运营

销售代表在与实际销售无关的任务上浪费了大量时间。AI自动化通过自动完成数据录入、排程和调研，每天可为销售人员节省 2 小时 15 分钟。

• 线索筛选自动化： AI 分析潜在客户行为并根据标准进行精准评分。基于 AI 的自动化流程可节省 1-2 小时的线索筛选时间。销售代表可以将时间花在筛选合格潜在客户上，而不是徒劳无功。

• 推广变得更加有效： 70% 使用人工智能的销售专业人员报告回复率有所提高。人工智能可以大规模个性化消息，并根据实际效果分析最佳发送时间。

• 交易完成更快：通过自动化尽职调查和沟通，公司将交易完成时间缩短了 35%，交易价值提高了 20%

营销运营

营销团队面临着持续的压力，需要用相同的资源创造更多成果。人工智能自动化无需增加员工数量即可实现产出倍增。

• 内容规模大幅提升：团队无需增加员工，每月文章数量就从 80 篇增加到 160 篇，每月节省超过 85 小时。AI 负责处理初稿并生成变体，同时保持品牌声音。

• 营销活动持续优化：人工智能实时分析效果，并自动调整目标受众、信息传递和预算。使用自动化的营销人员报告有效策略的可能性提高了 46% 。

• 潜在客户培育变得系统化：自动化工作流程根据潜在客户的行为引导其完成购买旅程。每位潜在客户都能获得及时、相关的沟通，避免潜在客户流失。

客户服务

两年前还可以接受的响应时间现在却导致客户流失。到 2025 年，85% 的客户互动将由人工智能管理。

• 响应时间大幅缩短： 80% 的消费者更喜欢使用聊天机器人来完成预约或查询余额等简单任务。人工智能可以即时处理常规咨询，同时将复杂问题转交给人工客服，并提供完整的上下文信息。

• 支持成本降低：通过人工智能助手，企业运营支持成本显著下降。由于人工智能消除了日常工作，更少的人工客服人员可以处理更多的业务量。

• 全天候服务成为标准：客户可以在任何时区随时获得帮助，无需等待营业时间或排队。

财务和运营

后端操作隐藏了大量低效环节，而人工智能自动化可以消除这些环节。通过自动化，财务团队的流程完成速度提高了 85 倍。

• 财务流程加速：月末结账、费用审批和对账现在只需数天即可完成。76 % 的财务专业人士已实现财务报告自动化。

• 合规性实现自动化： 95% 的财务团队仍然面临工作流程效率低下的问题，而 AI 可以解决这些问题。自动化系统可确保法规得到一致遵守，文档记录完整。

• 文档处理消除瓶颈：发票处理、合同审核以及表单数据提取均即时完成。公司处理速度提升 50% 。

真实公司获得真实成果

数字说明了部分情况。实际实施才能展示可能性。

• Netflix 利用机器学习进行内容推荐和流媒体优化，节省了 10 亿美元。人工智能可以预测哪些内容能够保持用户参与度并降低用户流失率。
• 使用 Microsoft 365 Copilot每月节省了 2,200 个小时起草电子邮件、创建文档和分析数据等任务的效率显著提高。
• 通过自动化日常任务每月节省了 800 个工时
• 机油集团 (Motor Oil Group) 实现了效率提升，员工只需几分钟即可完成之前需要数周才能完成的任务。实施后的第一个月内就显现出成效。
• 使用 Azure OpenAI 开发用于创建招聘信息和广告的工具，节省了高达 75% 的顾问时间
• 在不扩大团队规模的情况下，将每月文章数量从 80 篇增加到

比较：传统自动化与人工智能自动化

如何真正实现这一点

战略比工具更重要。企业在没有规划的情况下贸然进入人工智能领域只会浪费时间和金钱。

从流程图开始

你无法自动化你不理解的事情。在使用任何工具之前，先了解当前的工作流程。

• 确定那些耗费大量时间但需要最少创造性思维的重复性任务。

• 数据输入、报告生成、后续电子邮件和状态更新是主要候选。

• 量化每个流程的时间和成本投入。计算每周耗时、员工时薪以及需要返工的错误率。这将为衡量投资回报率奠定基础。优先考虑那些能够立即体现价值的快速见效方案。

• 从简单的流程开始，快速提供可衡量的结果。

早期的成功可以积累动力并获得组织的支持。

选择正确的平台

自动化平台决定了您实施和扩展的速度。到 2025 年，70% 的新应用程序将使用无代码平台。

可视化无代码平台让非技术团队能够通过拖放界面构建工作流程。这些平台非常适合连接现有工具，实现直接的自动化。

• 人工智能平台能够处理需要智能决策的复杂工作流程。它们擅长处理规则根据上下文变化或需要从数据中学习的场景。

• 集成能力比功能本身更重要。即使是最好的自动化工具，如果无法连接到您现有的系统，也是毫无用处的。在选择之前，请务必检查集成选项。

循序渐进，智能扩展

82% 的 IT 专业人士旨在提高自动化工具能力以应对复杂的环境。

• 先在单个团队或流程中进行试点。在全公司推广之前，先测试您的方法、衡量效果并完善策略。成功的公司往往从小规模开始，然后系统性地扩展。

• 对员工进行全面培训。93 % 的雇主和 86% 的员工希望使用 GenAI来自动化重复性任务。对人工智能的恐惧源于误解。教育可以激发热情，促进采用。

• 严格监控绩效。持续追踪成功指标，并将结果与​​基线测量值进行比较。根据数据揭示的内容而非假设来调整工作流程。

关键实施领域比较

导致项目失败的常见错误

知道应该避免什么与知道应该做什么同样重要。

• 自动化不完善的流程只会让你更快地失败。在自动化之前，先修复流程问题。人工智能无法修复存在根本缺陷的工作流程。
• 忽视数据质量必然会导致糟糕的结果。人工智能需要干净、准确、一致的数据。无论人工智能多么复杂，输入垃圾数据就意味着输出垃圾数据。
• 跳过变革管理会造成阻力。71 % 的员工对 2024 年采用人工智能感到担忧。清晰地传达变革带来的好处，并让团队参与实施。
• 选择工具时，如果只看功能而非是否合适，会导致利用率低下。即使是最先进的平台，如果团队无法有效使用，也毫无价值。
• 追求完美会导致过早放弃。人工智能会随着时间的推移通过学习和改进而不断进步。
• 忽视安全性和合规性会造成巨大风险。确保自动化工具符合行业法规并保护敏感数据。

正确衡量投资回报率

跟踪正确的指标可以将成功的实施与令人失望的实施区分开来。

硬性投资回报率指标

• 节省时间直接转化为降低成本。人工智能平均每天可为员工节省 1 小时。计算公式：节省的小时数乘以员工小时费率。
• 减少错误可以避免代价高昂的错误。量化自动化前后的错误，然后计算每种错误类型的成本。
• 收入影响体现了直接的业务增长。跟踪转化率的提升、交易规模的增长以及客户生命周期价值的变化。
• 每笔交易的成本体现了运营效率。衡量自动化前后处理订单、处理支持工单或完成销售的成本。

软投资回报率指标

• 员工满意度影响员工保留率和生产力。92 % 的销售和营销人员在使用自动化工具后给出了积极的反馈。
• 客户满意度推动长期增长。跟踪 NPS 分数、满意度评级和留存率。
• 快速上市可创造竞争优势。衡量产品、营销活动或功能从概念到发布所需的时间。
• 决策质量。相比传统方法，AI 洞察能够有效追踪决策结果。

人工智能自动化的优势与挑战

人工智能和自动化的未来

技术的进步速度确实让每个人都感到惊讶。96 % 的企业计划扩大其 AI 代理的使用，平均投资回报率为 171% 。

Agentic AI 代表着下一代人工智能的发展。这些系统能够自主地追求目标，而不仅仅是执行任务。它们能够规划多步骤的工作流程，适应不断变化的环境，并通过经验不断改进。

行业专用人工智能将占据主导地位。最强大的应用程序高度专业化，旨在解决特定行业的独特工作流程。通用解决方案将让位于基于行业数据训练的人工智能。

人工智能将成为隐形的基础设施。到2025年，90%的企业应用将使用人工智能。你不再“使用人工智能”，就像你不再“使用电力”一样。人工智能将被融入到每一个工具中。

工作转型加速。到2025年，人工智能可能会取代9200万个工作岗位，但也会创造1.7亿个新岗位，从而带来7800万个净增就业岗位。工作性质发生变化，但机遇也随之扩大。

实施要点

从问题入手，而非技术。首先识别业务挑战，然后找到针对具体问题的 AI 解决方案。从小处着手，快速扩展。优先考虑能够快速见效并立即获得投资回报的简单流程。在扩展业务之前，先证明其价值。

投资人才和投资工具同等重要。人工智能促使37%的企业领导者注重提升员工技能。培训和变革管理比平台选择更能决定成功。持续衡量。持续跟踪硬性和软性投资回报率指标。利用数据指导决策，确定哪些方面需要扩展，哪些方面需要优化。

保持竞争力，否则就会落后。92% 的公司表示，自动化对于保持竞争力至关重要。问题不在于是否采用人工智能自动化，而在于你能以多快的速度有效地实施它。

常见问题

人工智能和自动化之间到底有什么区别？

传统自动化遵循您编写的固定规则。人工智能自动化则利用机器学习做出智能决策，并适应不断变化的环境。自动化就像严格遵循菜谱，而人工智能就像一位精通烹饪的厨师，能够根据食材和预期效果进行调整。人工智能能够处理传统自动化无法应对的复杂场景，其中包含无数变量。

我多快才能在人工智能自动化中实现真正的投资回报？

大多数公司在 3-6 个月内就能感受到切实的效益。数据录入或邮件回复自动化等唾手可得的自动化机会，可以提前节省成本。涉及预测分析的高价值实施则需要 6-12 个月才能充分体现价值。在实施硬自动化之前，应先从影响深远、复杂程度低且能尽早体现价值的自动化开始。

我需要技术专长才能实现人工智能自动化吗？

不再如此。全新的无代码平台允许非技术用户通过可视化界面创建自动化工作流程。到2025年，70%的新应用程序将使用面向业务用户的无代码平台。虽然复杂的自定义AI模型需要专业知识，但预建的模板让所有想要学习基础知识的人都能轻松掌握AI自动化。

人工智能自动化会取代我所在企业的工作吗？

人工智能重新设计了工作，而不是取代它们。劳动者将工作重心从重复性任务转移到依赖人类判断的思维任务。尽管人工智能有可能取代全球9200万个工作岗位，但它也有望创造1.7亿个新的工作岗位。投资于技能再培训的公司正在提升员工满意度，因为人类的动力来自有意义的任务，而不是无意义的重复。

我可以首先开始哪个人工智能自动化项目？

从一项重复、耗时且极易实现自动化的任务入手。常见的初始项目包括自动评分潜在客户、自动发送邮件、自动提交报告或自动录入信息。选择一项需要多名团队成员参与、有明确的成功标准，并且能够以数字方式衡量节省时间的活动。这将为更大范围的自动化奠定基础。