2024年生成式人工智能驱动重塑：亚太地区超越竞争对手的机会报告

GenAI驱动的重塑 亚太地区超越竞争对手的机会 业务中断分析 2019-2023,APAC* +169pp 4年增长率 (2019–2023) 去年，技术中断在子组件中增长最多。 30% 45% 5% #6消费者和社会 +18% +13% 2019-20 2020-21 2021-22 2022-23 来源：Accenture脉动指数2024。总体衡量颠覆程度是基于六个子组件的平均值，每个子组件都是根据一系列指标的一系列索引分数得出的。*APAC地区包括澳大利亚、日本、中国和印度。 随着亚太（APAC）地区企业在快速演变的技术landscape中navigating，采纳生成式AI已成为决定成功的关键因素。其他地区的公司在这一领域进展迅速，但APAC地区的公司在重塑之旅中仍lag。1，在采用这项新兴技术方面受到独特的区域挑战的阻碍。 然而，生成式AI为亚太地区企业带来了千载难逢的机会，不仅能够追赶竞争对手，甚至可以超越他们 。我们的研究确定了五项战略重点，以加速由生成式AI驱动的重塑过程。 将湍流转化为激进的重塑 在过去四年中，亚太地区经历了显著且不断增加的企业中断。在各种挑战中，技术无疑是最大的破坏因素。技术的影响在亚太地区尤为深刻，该地区的中断水平比全球平均水平（88%）高出了119%（如图1所示）。令人警觉的是，近一半（45%）的亚太地区企业领导人尚未充分准备好应对技术变革加速带来的挑战。2 图1：亚太地区的中断正在上升，与技术相关的中断出现了戏剧性的 去年增长了119％。2 36% 2023vs.2022 APAC 全球 #1技术 +119% +88% #2天赋 +35% +41% #3气候 +33% +34% #4地缘政治 +23% +17% #5经济 +23% +20% 作为全球领先企业的拥抱再发明 为了应对不断上升的混乱，亚太地区业务面临落后的风险. 最大的公司——尤其是收入超过50亿美元的公司——已经承诺进行变革，在过去一年中，它们将“重塑者”的数量增加了四倍。这些组织不仅在财务成果方面处于领先地位，还在非财务指标上表现出色。它们成功的关键之一在于拥抱生成式AI的独特能力，以提高整个价值链的生产力并开辟新的增长路径。 而在西区公司加快重塑步伐的同时，亚太地区的情况恰好相反，重塑者的比例从9%下降到5%（如图2所示）。 图2：2024年的重塑状态。1 亚太地区的再发明者比例比去年有所下降，与西方观察到的上升相反。 重新发明家，%的受访者 20242023 按地区每个地区的受访者百分比： 北美EuropeAPAC 10% ()+2pp 11% ()+5pp 5% (-4pp) 资料来源：埃森哲重塑调查 是什么造就了重新发明家？ 再发明者是那些已经具备了持续再发明能力的企业。他们有何不同之处？他们具备TotalEnterpriseReinvention的六种特征： •重塑是战略。 •数字核心成为竞争优势的主要来源。 •重塑超越了基准，拥抱了可能的艺术。 •人才战略和人员影响是重塑的核心。 •重塑是无边界的，打破了组织孤岛。 •重新发明是连续的。 进一步分析显示，亚太地区企业在生成式AI的投资和采用方面落后。与其他地区相比，亚太地区的生成式AI支出增长最低（如图3所示）。此外，少于一半的亚太地区高管预计生成式AI将在各个业务部门得到广泛采用。更少的人预计其将在整个企业范围内得到广泛应用（如图4所示）。 图3：亚太地区企业在生成式人工智能投资方面落后。3 美洲 EMEA APAC 66.2% 75.3% 60.6% 生成AI的核心IT支出复合年增长率(2023-2027) 来源：IDC 图4：亚太地区高管预计将广泛采用生成式人工智能。4 “您的组织计划在2024年将生成AI工具应用到您的运营中？”%的受访者 企业范围的扩展采用 在选定的BU中采用企业 部分BU的采用率有限规划/试点 4% 北美 5% Europe 7% APAC 资料来源：埃森哲变化脉冲调查，第12波(2024年3月)，全球n=2,700，亚太地区n=600。亚太地区包括澳大利亚，中国，印度和日本。 34% 49% 10% 28% 57% 10% 26% 60% 10% 生成AI为亚太地区公司提供了机会赶上甚至超越今天的重新发明家。 生成式AI可以推动更广泛、更大胆的重塑。我们的全球分析显示，采用生成式AI的企业能够2X预期的强度将加速自身的重塑，并缩小与当前重塑者在营收增长方面的差距（如图5所示）。这些公司计划利用生成式AI来重新定义其企业内的更多功能和业务领域，预期该技术不仅会促进营收增长，还会提升员工的工作效率。 图5：生成AI是增长的催化剂。1 重新发明家与应用GenAI的公司之间的财务价值差距是强度的2倍收入增长，指数化(2019年=100) 重新发明者加速变压器* +18pp 收入增长 到2022年的差距 收入 增长差距 +7pp 收入增长 到2026年的差距 240 220 200 180 160 140 120 100 2019202020212022202320242025202620272028 来源：Accenture重创调查注释：“加速转型者”是指预计在2023年至2026年间以比行业同行更高的增长率持续领先的企业。这些企业已被证明与当前的‘重创新者’相比，以两倍的速度应用生成式AI，从根本上重塑其运营方式。 APAC公司正处于关键时刻必须拥抱大胆的、变革性的步骤与生成AI 显着提高他们的竞争优势。 亚太地区采用生成式AI的障碍 缺乏战略愿景，削弱生成AI的潜力 IDC5亚太地区报告指出，知识管理是生成式AI最主要的用途案例，能够实现跨多种信息格式高效访问和搜索。其他关键用途包括营销自动化和创建搜索引擎优化的内容。这些应用通常集中在特定的业务功能上，通过“无悔投资”提供即时的生产力提升。例如，在未来三年内，亚太地区的公司计划利用生成式AI重塑运营的主要业务功能是IT（64%）和营销（56%），相比之下，其他功能得到的回应不到一半。1然而，缺乏战略性的、标准化的业务价值评估阻碍了生成式AI在整个组织中的应用，从而阻止公司充分利用其带来的好处。 技术债务和过时的数据基础设施 技术债务和过时的数据基础设施是亚太地区企业面临的重大关切，影响了它们采用新技术和策略的能力。近半数企业（47%）预计现有技术债务将妨碍其重塑战略。1企业应用是最大的罪 魁祸首，占技术债务的49%，并抑制了对新技术投资的热情。6 此外，三分之二的亚太地区公司认为过时的基础设施和不足的数据管理实践是主要障碍。7只 有15%的亚太地区高管对本公司的数据策略和数字核心能力感到极有信心。4 这些挑战延伸至生成式AI的采用，超过一半的高管认为，为了有效利用这项技术，需要在IT基础设施（64%）和数据策略（56%）方面进行重大变革。1为了有效利用先进技术，亚太 地区的企业迫切需要解决基础问题并建立一个具备重塑能力的数字核心。6 缺乏人才和领导准备工作和组织变革 许多亚太地区的员工与全球同事一样，对生成性AI可能对其工作产生的影响表示担忧。超过一半的受访者（58%）表达了这一观点。1他们担心采用人工智能可能会导致失业、压力增加和倦 怠8而不是改善工作体验。但亚太地区的领导者尚未全面探讨如何重塑角色或管理AI带来的变化 。9亚太地区的领导者也感到自己在应对这些挑战方面更加无力，近一半的受访者承认他们尚未充分准备好应对技术变革加速的速度。此外，只有31%的亚太地区领导者具备必要的技能和能力来引领重塑过程。1 风险和声誉问题 关于生成式AI风险的担忧显著减缓了亚太地区的大规模采用。亚太地区的高管更关注适应技术进步（61%），高于全球同行（54%），尤其是在处理与生成式AI相关的风险时。4具体而言，人们对道德问题(54%)、法律挑战(59%)和网络安全威胁(65%)感到担忧。4 生成AI驱动的重塑的五个关键要务 为了克服这些障碍并加速其重塑之路，亚太地区企业的领导者必须考虑以下战略行动： 01带值导线 重塑需要基于对潜在商业价值全面评估的基础上作出大胆的战略决策。必须专注于与核心业务目标相一致的AI项目。所需的是一个全面的重塑计划，将生成式AI整合到多个价值杠杆中。 在亚太地区，公司更加重视诸如资源优化、自动化和机器人等杠杆措施，相比之下，全球同行的关注点有所不同。更为重要的是，他们认识到整合这些杠杆措施的价值巨大——71%的公司计划以整合和结果为导向的方式结合这些杠杆措施，而这一比例在全球范围内仅为58%（如图6所示）。 图6：亚太地区的高管们倾向于通过跨职能和部门障碍的综合且基于结果的方法，结合多种杠杆。1 “以下杠杆对您未来三年的生产率提高目标有多重要？”%的受访者选择“显著重要” “你打算如何利用这些杠杆？”%的受访者 AI和genAI 自动化和机器人技术 39% 44% 38% 41% 71% 58% 29% 42% 资源优化 新的工作方式 新的劳动力模型 共享服务 内部COE 36% 40% 37% 38% 35% 37% 35% 33% 33% 31% 结合他们在一个综合 程序 全球 分别, 将它们应用于的个别部分 业务 APAC 全球APAC 资料来源：埃森哲重塑调查，第一波(2023年10月至11月)，n=1,500。 组织如国民澳大利亚银行（NAB）体现了对生成式人工智能进行长期战略实施的方法。在首席执行官和管理团队的领导下，NAB的生成式人工智能项目优先考虑数据、风险和伦理。NAB采取了以业务为导向的方法，允许各个业务部门根据深入的客户洞察创建使用案例，并得到一支由技术专家组成的核心团队的支持。目前，NAB正在多个业务领域测试超过20个使用案例——从个人到企业及私人银行业务，这些案例是从待处理的200个候选案例中挑选出来的。该银行通过流程简化和自动化实现的工作效率提升和客户服务改进来衡量成功。 领导者的关键行动 •大胆。基于对企业案例、企业成熟度以及预期投资回报（ROI）的客观评估，重塑您的价值链。 •确定战略赌注。平衡“无悔”举措和战略押注，注重创新和增长。 •采取整体观点。结合多种价值杠杆，例如AI和资源优化，以更好地构建端到端功能。 02开发支持AI的安全数字核心 所有组织都需要一个行业领先的数据数字核心，以便充分利用人工智能驱动的变革。但具体是什么样子会因公司而异：它需要根据敏捷性和创新性的需求，以正确的云实践进行定制；需要差异化数据和下一代体验，并且要在每一层面都设计安全性。这样的数字核心可以推动效率和效果，响应企业的新需求，并迅速采用和规模化最新的技术创新。 然而，即使组织寻求增强其数字核心，他们也必须在现有技术债务与前瞻性投资之间找到平衡。我们的研究显示，旨在扩展其生成式AI能力的公司应该将大约15%的IT预算分配用于解决技术债务，以在当前需求和未来需求之间找到“甜蜜点”。6 一个领先的东南亚国家石油公司展示了拥有可重塑数字核心的优势。该公司拥有大量不同格式的数据，并且每天生成更多的数据。经过全面审视问题后，该公司部署了生成式AI和认知搜索，以真正实现其数据的价值并推动新的增长。其新的知识库包含了超过250,000份文档，包含结构化和非结构化信息，能够呈现所需的信息并将其转换为选定的格式。新的集成设置使信息易于发现，无需过多努力即可实现知识收集过程自动化，适用于组织内不同角色，并有助于减少事故。 领导者的关键行动 •确保基础知识。了解当前的数字核心，重点关注生成式AI的基本要求：迁移到云端、构建现代数据平台并在生命周期早期嵌入安全实践。 •开发新的。构建统一的数据架构，以实现数据的流畅交换和对非结构化和合成数据的新能力支持。 •战略技术伙伴关系。评估现有技术与咨询生态系统，并更新策略以加速重塑周期。探索更多与合作伙伴共同创造的机会，以加快步伐。 您组织的负责