作者王衍行系中国人民大学重阳金融研究院高级研究员，本文载于11月21日财富中文网。

随着人工智能（AI）技术成为数字经济的核心驱动力，企业未来的战略布局必须以AI为中心。这一趋势不仅决定了技术部署，更影响着企业的竞争模式和行业格局。以下，从多个维度探讨企业如何以AI为核心，制定高效且可持续的未来战略。

抓住AI技术红利：从效率到创新

AI技术最直接的优势在于提升效率和优化流程，但其真正的价值在于驱动创新和商业模式的重塑。例如，安盛公平人寿保险公司（Equitable Holdings）是一家美国金融服务和保险公司，于1859年创立，该公司通过基于大模型的AI代理服务，大幅提升客户体验和内部效率，而这种创新不仅降低了成本，还创造了全新的客户互动模式。

数据驱动的决策能力

企业需要以数据为核心资产，通过AI深度挖掘数据价值。银行、医疗等领域已经利用AI预测客户需求、优化风险管理，为客户提供定制化服务。企业应投资构建强大的数据基础设施，以便快速响应市场变化。

新兴领域的机遇

AI不仅限于传统领域，它在元宇宙、自动驾驶、精准医疗等前沿行业中同样展现了变革潜力。例如，特斯拉（Tesla, Inc.）的自动驾驶技术基于深度学习算法，不仅改变了汽车行业，也正在重塑出行方式。

构建AI驱动的敏捷组织

在技术变革迅速的时代，组织的敏捷性决定了企业能否快速适应和利用AI。

组织架构与文化调整

企业需要打破传统的层级管理方式，建立跨职能团队，让技术与业务深度融合。谷歌（Google）的“AI First”战略为业界提供了范例——通过构建以技术为导向的创新文化，谷歌迅速占领了多个AI领域的高地。

人才与技能再造

AI技术的发展对企业的人才结构提出了全新要求。企业不仅需要高水平的技术专家，也需要能够将AI解决方案与实际业务需求结合的复合型人才。教育培训和内部技能提升将成为企业战略的一部分。

推动协作创新：生态系统建设

AI时代的竞争不再是单一企业之间的较量，而是生态系统之间的博弈。企业需要开放合作，通过构建技术联盟与合作伙伴关系，共享资源与技术，推动行业整体发展。

行业联盟

跨行业合作将进一步加速AI技术应用。例如，汽车制造商与AI公司合作开发智能驾驶系统，航空公司通过与数据分析公司合作优化航线管理。这些合作不仅缩短了技术落地时间，也增强了行业整体竞争力。

开源技术的应用

开源AI工具。例如，TensorFlow（是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前广泛地用于研究和生产中，比如Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册）和PyTorch（一个开源的Python机器学习库，基于Torch库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理）正在推动AI应用的普及化。企业可通过参与开源社区，获得最新的技术支持，同时在开放环境中快速验证自己的AI策略。

重视伦理与监管：构建信任的基础

随着AI技术应用范围的扩大，其潜在的伦理和社会影响引发了广泛讨论。企业在部署AI时，必须将责任与信任放在首位。

透明与公平

AI算法的透明性和公平性是获得客户信任的关键。例如，信用评分算法若缺乏透明度可能引发歧视争议。企业需建立清晰的算法审查机制，确保技术应用符合伦理规范。

主动适应政策环境

全球范围内关于AI的监管政策正在逐步完善。欧盟的《人工智能法案》、中国的《生成式人工智能服务管理办法》等都对AI技术提出了合规要求。企业需要关注政策动态，主动调整战略以满足合规需求。

持续迭代：在变化中谋求突破

AI技术的快速发展要求企业保持持续迭代的能力，做到“边发展，边优化”。

快速试验与反馈

企业需要建立试验性创新平台，将AI应用到小型业务单元中，通过快速反馈迭代解决方案。这种方式既降低了试错成本，也为大规模推广积累了经验。

技术与市场的双向驱动

AI技术的落地必须结合市场需求。企业需关注客户行为和行业趋势，通过实时调整产品策略，确保技术与市场发展同步。

AI并非一种单一技术，而是一种推动全方位转型的核心力量。从商业模式的重塑到行业生态的构建，AI正在改变企业发展的轨迹。正如20世纪90年代的互联网浪潮那样，今天的企业若能以AI为中心制定未来战略，就有机会在下一波科技浪潮中成为领航者。

唯有那些敢于挑战现状、快速行动且兼具前瞻性与责任感的企业，才能真正拥抱AI时代的红利。未来已来，行动即胜利。

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