核心观点与关键数据
随着人工智能（AI）和AI代理的兴起，企业内部转型面临诸多挑战，包括技术复杂性、数据质量、组织阻力、技能差距等。全球业务服务（GBS）市场也面临传统共享服务模式可扩展性、劳动力成本上升、人才保留等挑战。因此，企业需要重新思考GBS组织的未来发展方向。
关键问题与思考
研报提出了几个关键问题，帮助企业思考如何应对AI时代的挑战：
- 我们的GBS模式是否具有未来适应性？
- 我们需要构建哪些能力，是自建还是购买？
- 如何提升现有员工的技能？
- 是否应该先优化GBS基础，还是直接转向AI代理？
AI代理交付模式
研报介绍了“AI代理交付模式”作为GBS的下一进化阶段，该模式通过自动化和智能化进一步降低成本，并重新定义业务流程。具体包括：
- 自动化会计：利用机器学习模型持续监控和纠正数据质量问题，平均减少75%的核销错误，并将财务关账周期缩短2-4天。
- 自动化发票管理：通过生成式AI和机器学习模型自动化发票处理，提高处理效率5倍，降低成本20-30%。
- 自动化采购：实现采购申请的自动创建和验证，将间接采购运营成本降低50%，PR到PO周期缩短60-70%。
- 自动化数据管理：自动创建、验证和纠正供应商和物料数据，减少85%的故障排查时间，降低数据运营成本75%。
- 自动化合同续签：自动生成、激活和续签订阅，将报价和周期时间缩短30-40%，降低产品和定价CPQ维护成本40-50%。
- 自动化销售订单管理：从多个来源自动创建订单，减少80-90%的手动流程，降低数据错误率95%。
- 自动化现金应用：利用对话式AI和机器学习自动化收款流程，实现95%的自动现金匹配率，降低现金专家FTA工时50%。
AI价值解锁
生成式AI将在财务领域解锁巨大价值，通过自动化和智能化提升效率、降低成本，并优化决策。企业需要根据自身需求，综合考虑构建、购买或订阅AI代理的决策因素，包括计算成本、代理重用性、定制需求、闭环学习、时间限制、治理、供应商责任、内部专业知识、集成难度等。
五大基础要素
成功实施生成式AI需要考虑战略、人员、流程、数据和技术的五大基础要素，以确保规模化成功。
研究结论
AI代理交付模式是GBS的未来发展方向，通过自动化和智能化提升效率、降低成本，并优化决策。企业需要根据自身需求，综合考虑AI代理的构建、购买或订阅，并关注五大基础要素，以确保AI成功实施。
