30年前，互联网重塑商业版图；今天，AI正以更凶猛之势改写规则。未来5到10年，千行百业将面临人工智能+的深刻变革。在此背景下，传统企业如何抓住机遇，实现应变与发展，成为至关重要的课题。

近年来，AI 浪潮汹涌而至，其影响力不容小觑。如同 30 年前互联网 + 对各行业的冲击与重塑，未来 5 至 10 年，人工智能 + 也将深度影响千行百业。AI 正从根本上改变着人类的工作模式，首次大尺度地将人类从谋生的困顿中解放出来。

（1）以软件编程领域为例，在过去，程序员需投入大量精力进行编码工作，而如今，仅一年时间，编码的 agent 能力便从最初的 10%左右提升至 75%，意味着软件程序员日常实际编码工作的 75%可借助 AI agent 完成，极大减轻了程序员的工作负担。

（2）在物流行业，自动驾驶技术的应用效果显著。重型卡车实现人工智能自动驾驶后，每吨每公里成本降低 57%；本地批量物流通过人工智能自动驾驶汽车，成本降低 83%；采用无人机进行单件物流，相较于传统外卖配送方式，成本更是降低 94%。

（3）药物研发领域同样受益于AI。美国的Recursion公司利用自驱实验室，使药物研发试验效率提升 200 倍，研发周期缩短约四年，节省了数亿美元投资。这些案例充分表明，AI 在众多领域对人力工作起到了替代或增强作用，让人类得以摆脱大量重复性、低价值劳动。

数智科技为人类开启了无限发展的可能，推动人类迈向新文明阶段。从全球 GDP 增长趋势来看，过去 1500 年至 1900 年的第一次工业革命期间，年均 GDP 增长为 0.6%；到当下的第二次工业革命阶段，125 年间年均 GDP 增长达到 3%。而预计 2024 年至 2030 年，得益于人工智能生产力的推动，年均 GDP 增长将跃升至 7.3%。

在企业层面，2024 年全球上市公司市值情况呈现出鲜明对比。缺乏 AI 创新能力的传统公司，五年后市值呈缩水态势；而借助人工智能重构生产、运营、服务和产品的传统公司，市值从 12 万亿增长至 140 万亿，实现了大幅增长。这清晰地表明，AI 在未来已成为如同电能一般的基础生产要素，传统企业若能积极拥抱，重构运营体系，便可获得可观的增长机会；反之，则可能在发展进程中逐渐落后。

尽管传统企业智能化转型前景广阔，但实际推进过程中困难重重。未来十年，传统企业致力于从基础的企业价值链创造向超级智能体转变，这需要借助流程驱动、数据驱动以及智能化驱动这三个杠杆来实现。例如，通过各阶段的驱动可实现企业效率、生产能力的倍数提升，理论上企业通过数字化重构后，平均生产力具备提高十倍的潜力。

然而，过往的转型实践显示，转型失败概率颇高，主要原因在于企业缺乏整体认知、缺少系统框架以及缺乏变革机制。

传统企业要实现智能化转型，需着重把握以下3个关键工程。

（1）一把手工程

这在转型过程中起着决定性作用。企业一把手必须深度参与数字化转型，例如远东控股的领导者，亲自发起号召，参与各业务层面的数字化转型评审与评估工作，为员工明确方向，如此才能保障转型工作顺利开展。毕竟，优秀的企业离不开卓越的企业家引领。

（2）全员工程

数字化转型是涉及全业务场景的系统性工作，需要全体员工自下而上共同参与。部分国内知名企业早已开展全面的超级自动化实践，涵盖研发、销售、供应、服务、财务、人力等所有业务部门，其智能机器人执行效率高达 98%以上，可替代 8000 名自然人员工完成日常工作。

（3）系统工程

涉及技术、组织、战略、业务和能力五个维度的全面转型，绝非简单的软件升级或技术项目实施。一些优秀企业历经十年投入百亿资金，进行了五次重大业务变革，每次变革都与数字化技术深度融合，实现了市值从 1000 亿到 6000 亿的增长。在转型过程中，需打造如流程管理卓越中心、数据治理卓越中心、人工智能卓越中心等组织，共同推动企业全面转型，并形成超级自动化和超级可视化等关键数字能力。

在数字化转型的浪潮中，传统企业既面临数据孤岛、分析滞后等共性问题，更亟需符合自身业务特性的解决方案。如何将先进的 AI 技术转化为可落地的业务价值，成为摆在所有企业面前的关键课题。

Q：为什么90%的企业砸钱买AI系统，却沦为“摆设”？

A：技术≠价值，能解决业务痛点的工具才是好工具。

IDC《2024年企业数据分析报告》指出，工具使用门槛每降低1个百分点，数据民主化程度就能提升3%。当一线员工需要写邮件申请数据时，企业数据利用率必然低于20%；当业务人员能用大白话直接提问，数据驱动决策才真正成为可能。这揭示了企业智能化转型的关键矛盾——工具易用性与价值转化率的强关联性。

因此，在企业智能化转型的浪潮中，将AI与商业智能相结合的对话式分析工具，正成为企业提升数据能力的关键力量。对话式工具通过自然语言处理技术，让业务人员能够以直观的方式与数据交互，快速获取所需信息，极大地提高数据分析的效率和普及度。

融合AI与商业智能的对话式分析工具，正通过三大核心价值重构企业数据能力：

（1）降低使用门槛

以FineChatBI为例，对话式分析工具的核心优势在于其能够理解自然语言查询，并将其转化为可执行的查询意图，从而突破了传统数据分析工具对专业技能的依赖。也就是说，即使没有深厚的技术背景，业务人员也能轻松进行数据探索，发现业务中的潜在问题和机会。

举个例子，当业务人员想要了解“去年销售额最高的商品是哪个”时，对话式分析工具能够在瞬间理解这一查询意图，并通过后台的语义解析和数据查询，迅速给出准确的答案。这种高效的数据获取方式，不仅节省了时间，还让数据驱动的决策变得更加贴近业务实际。

（2）深度业务洞察

对话式分析工具还能结合大模型的能力，在面对复杂业务问题时，进行深度的逻辑推理和问题拆解。比如，当业务人员提出“我应该怎么分析去年的业务表现”这类开放性问题时，系统将引导用户拆解分析维度（如时间趋势、区域对比、品类结构等），从整体趋势到细分维度，层层深入，最终形成具有业务指导价值的分析结论。

（3）实时决策支持

一家全球头部的能源企业，此前在营销数字化团队工作中存在临时性取数困难、看板灵活性不足等痛点。应用 FinechatBI 后，销售人员能够快速获取数据，一句话即可实现秒出结果，还可生成各类图表、快速生成看板，如今每月查询次数达数千次，数据精度也提升至 90%以上，显著优化营销决策效率。

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（1）敏捷取数

当前不少企业在数字化转型后，一线业务人员仍面临获取数据不便的问题，而 FineChatBI 突破传统系统取数壁垒，业务人员可自主获取所需数据，降低IT部门重复开发压力。

（2）智能分析

数据查询只是基础，更重要的是通过分析数据发现问题、做出诊断并调整策略，FineChatBI能够引导业务人员在自身业务范畴内，完成"问题定位-根因分析-策略调整"的全流程。

（3）资产复用

企业内部积累了大量数据资产，但业务人员往往难以找到契合自身问题的资产，FineChatBI通过全局检索快速匹配历史分析模型，避免重复建设，提升数据资产利用率。

（1）安全与性能平衡

支持独立部署，其精调的小尺寸模型能够逼近类似 GPT 4 的能力水平，同时通过多种模型综合运用，确保整体响应时长较短、算力成本较低，为企业高效使用提供保障。

（2）可信分析体系

②结果可信与自助分析闭环，采用 NL2DSL 技术有效控制数据“幻觉”，实现过程可干预、结果可信任，业务人员只需提出业务问题，即可依托产品能力完成从思路拆解到报告生成的完整自助分析流程。

（3）全链路协同

涵盖数据连接、建模计算、前端可视化搭建渲染、配置管理、对话引擎等多个关键部分，各环节相互协作，通过松耦合架构保障系统扩展性。

当前Beta版已实现分析思路沉淀功能，赋能业务人员复用专家经验。据产品路线图显示，FineChatBI正融合Deepseek推理引擎与人脑决策逻辑，向预测分析与预案生成方向突破。这恰与IDC预测相契合：到2027年，60%企业将采用智能密集型架构支撑AI分析，印证了对话式分析工具的技术前瞻性。

AI时代下，传统企业破局的关键在于主动拥抱变革，将智能化基因融入战略内核。AI作为新生产要素，正通过替代低效劳动、重构生产逻辑来重塑产业格局。企业需构建“战略-组织-工具”三位一体体系，通过易用工具打通数据闭环，在数字化转型等关键环节发力，把握机遇，实现企业的稳健发展。希望以上内容能为关注相关领域的人士提供有益参考，共同探索企业在新时代的发展路径。

最后分享一份《企业数智化转型资料包》，里面系统拆解了企业如何从0-1做好数据建设，如何落地智能系统，如何培养新时代人才等问题，点击下方链接即可下载完整资料：https://s.fanruan.com/nlqn0