加速敏捷性：专业服务公司在当前环境中需要什么
引言
- 背景：过去两年，专业服务行业经历了比过去15年更多的变革。
- 现状：90%的企业在过去几年中经历了除疫情之外的其他中断。
- 机遇：企业正在寻找新的业务模式，特别是利用新技术。例如，67%的高管预计会使用生成式AI支持新业务模型。
关键技术应用
- 人工智能与机器学习：IDC的调查显示，41%的企业考虑将AI用于推荐，37%用于异常检测，35%用于自动化核心流程。
- 客户选择：客户开始更少关注地理接近度，而更多关注专业服务公司的能力。
策略与步骤
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统一数据
- 问题：随着企业的扩展，数据变得越来越分散，不同部门使用不同的技术和工作方式。
- 解决方案：在云平台上统一数据，创建一个实时可靠的信息来源，简化任务如报价生成，并提高决策效率。
- 案例：统一的数据使得团队能够实时访问所有相关信息，快速调整报价并保持盈利。
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实施创新
- 优先级：58%的受访者将AI列为未来12个月内的主要技术投资。
- 效果：AI和机器学习正在改变专业服务行业。AI可以快速检测和处理大量数据中的异常，预测离职率，推荐保留关键资源的措施。
- 收益：AI减轻了重复性任务的负担，使员工能够专注于更有价值的战略活动。
实施路径
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统一数据：
- 目标：实现企业级的数据统一，减少数据孤岛。
- 好处：增强客户体验，持续增长收入，提高决策效率和产品创新。
- 实例：成功并购的企业在财务、人力资源和技术功能方面的整合程度更高。
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引入创新：
- 重点：积极采用AI和机器学习技术。
- 优势：AI能够快速识别异常，预测离职率，推荐保留关键资源的措施，减轻重复性任务的负担。
- 案例：AI能够自动处理大量数据，预测关键指标，释放员工的时间用于战略任务。
通过这些策略，专业服务公司可以更好地应对不断变化的环境，提升竞争力和客户满意度。
