2025 年 11 月 3 日，行业分析指出，对于英国乃至全球多数企业管理者而言，AI 投资已从 “创新实验” 转变为 “战略必需”。企业董事会不再满足于技术层面的探索，而是明确要求以可量化的成果证明 AI 价值 —— 无论是运营效率提升、营收增长，还是运营风险降低。然而，Leading Resolutions 首席执行官皮特・史密斯（Pete Smyth）指出，大量中小企业仍将 AI 视为 “探索性尝试”，缺乏结构化的业务战略支撑，最终导致投资浪费且无法实现可验证的回报，这一现状凸显了 “量化 AI ROI” 在当前企业 AI 落地中的核心地位。
成功落地 AI 的企业，其核心逻辑在于 “以业务成果为导向”，而非孤立推进试点项目。这些企业将 AI 举措与战略目标深度对齐，例如通过 AI 优化运营流程、提升客户体验，再将抽象的战略愿景转化为可量化的指标，从而让 AI 从 “投机性技术” 转变为 “绩效提升工具”。史密斯给出的实际案例清晰印证了这一逻辑：某零售企业通过 AI 自动化常规数据分析，将人工处理时间从每周 40 小时缩短至 2 小时，直接降低人力成本；某制造企业应用 AI 预测性分析优化库存管理，使库存周转率提升 35%，减少资金占用；某服务企业借助自然语言模型简化客户服务流程，将客户咨询响应时间从平均 15 分钟压缩至 3 分钟，客户满意度提升 28%。这些案例的共性在于，AI 价值均通过 “利润率改善、决策效率提升、业务韧性增强” 等可衡量的业务成果体现，而非停留在技术参数层面。
企业落地 AI 并实现可量化 ROI，需遵循 “优先级明确、价值评估、试点验证、规模化推广” 的结构化流程，其中 stakeholder 协作与前期指标共识是关键前提。流程第一步是 stakeholder 深度参与，通过跨部门沟通挖掘各业务环节的 AI 潜在应用场景 —— 例如财务部门可能提出 “AI 自动化报销审核” 需求，运营部门关注 “AI 供应链风险预警”，市场部门则希望通过 AI 优化客户分层。对每个场景，需从 “业务价值（如成本节约金额、营收增长潜力）” 与 “落地可行性（如数据准备度、技术成熟度）” 两个维度评估，筛选出高价值、易落地的场景纳入试点清单。
第二步是结构化价值评估，需结合成本收益分析、执行可行性与风险承受能力综合判断。例如，某金融企业评估 “AI 信贷审批模型” 时，需测算模型开发与部署成本（包括软件 license、数据清洗、人才培训），预估模型上线后减少的人工审核成本与坏账率下降带来的收益，同时评估数据隐私合规风险与技术故障应急预案。更重要的是，在试点启动前，企业需与所有 stakeholder 明确 “成功指标”，这些指标需与业务目标强绑定，常见的包括成本降低比例（如 AI 客服替代 30% 人工，年节约成本 500 万元）、客户留存率提升幅度（如 AI 个性化推荐使高价值客户留存率提高 15%）、生产效率提升百分比（如 AI 质检使产品检测效率提升 40%）等。试点阶段需严格跟踪这些指标，验证 AI 效果；待试点成功后，再在离散的业务单元中谨慎规模化推广，避免盲目扩张导致的风险。
对于数据负责人与业务决策者而言，实现可量化 AI ROI 的核心在于从 “实验思维” 转向 “运营问责思维”，史密斯提出的三大原则为这一转变提供了实践框架。第一，AI 项目必须与业务成果直接挂钩，且需提前约定 KPIs。例如，某物流企业的 “AI 路径优化项目”，明确以 “运输成本降低 12%、配送时效提升 20%” 为核心 KPIs，项目全周期围绕这两个指标推进，避免因目标模糊导致的资源浪费。第二，需在项目早期嵌入治理机制、风险控制与可解释性设计。例如，AI 模型需具备 “决策溯源” 能力，能清晰说明预测结果的依据，同时建立数据安全管控流程（如敏感数据加密、访问权限分级），避免合规风险与数据泄露问题。第三，构建以数据质量、协作精神、循证决策为核心的 AI 文化。数据质量是 AI 效果的基础，某医疗企业因训练数据存在偏差，导致 AI 诊断模型准确率低于预期，后续通过建立数据清洗与校验机制才改善效果；而跨角色协作（数据科学家、业务专家、IT 团队协同）能确保 AI 方案贴合实际需求，循证决策则要求所有 AI 优化均基于数据与指标，而非主观判断。
在当前 AI 监管趋严、企业对 AI 期望持续提升的背景下，企业 AI 成功的关键不再是 “投入多少资金”，而是 “能否有效量化并规模化正向成果”。例如，某跨国企业通过上述框架，将 AI 项目的平均 ROI 从试点阶段的 18% 提升至规模化后的 32%，且每个项目的价值均通过明确的业务指标验证。这种 “从投机性愿景到可衡量绩效” 的转变，是企业 AI 落地从 “不可信” 到 “可信” 的核心标志 —— 当 AI 价值能通过业务成果清晰量化，企业才能摆脱 “为 AI 而 AI” 的误区，让 AI 真正成为支撑战略目标的核心能力。
从行业趋势来看，随着 AI 技术普及与监管加强，“可量化 ROI” 将成为企业 AI 投资的核心门槛，那些缺乏结构化战略、无法证明 AI 价值的企业，将面临投资回报不确定的风险。而遵循 “业务导向、结构化评估、前期指标共识” 原则的企业，不仅能提升 AI 投资的成功率，更能通过 AI 持续优化业务流程，在数字化竞争中建立优势。正如史密斯所言，AI 不是孤立的技术工具，而是 “将战略愿景转化为可衡量业务成果的桥梁”，企业唯有聚焦 “可量化价值”，才能让 AI 投资真正落地见效。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-yuan-jing-dao-wen-ze-zhan-lyue-ceng-mian-liang-hua-ai
