前 言 / V

第 1 章 AI 驅動意味著什麼
AI 驅動的構成有哪些 / 003
AI 驅動的公司如何實現價值 / 017
公司在全力押注之路上的位置是什麼 / 019
成為一臺組織學習機器 / 020

第 2 章 人性的一面
一位 AI 領導者的畫像 / 027
關於領導力的經驗 / 032
播下成功的文化種子 / 036
對員工進行關於 AI 及未來工作的教育 / 041

第 3 章 戰略
戰略原型 1：創造新事物 / 051
戰略原型 2：運營轉型 / 073
戰略原型 3：影響客戶行為 / 078
戰略性 AI 的流程 / 080

第 4 章 技術和數據
使用工具包中的所有工具 / 086
更快、更好地打造 AI 應用 / 088
逐步擴大規模 / 095
管理用來訓練 AI 的數據 / 101
傳統應用和體繫架構的負擔以及應對方法 / 105
AI、數字化和智能運維 / 107
構建高性能計算環境 / 109 AI 技術的變革步伐 / 110

第 5 章 能力
通往 AI 驅動的一般途徑 / 112
平安：一家打造新商業模式的“第 5 層”公司 / 115
豐業銀行：起步慢、成長快的運營轉型 / 118
數據和 AI 對保險客戶行為的影響 / 122
開發合乎倫理的 AI 能力 / 133

第 6 章 行業用例
消費行業 / 144
能源、資源和工業 / 148
金融服務業 / 153
政府和公共服務行業 / 158
生命科學和醫療健康行業 / 165
科技、媒體和通信行業 / 178

第 7 章 成為 AI 驅動的公司
德勤：從人類驅動到人與 AI 驅動 / 189
第一資本：從專注於分析到專注於 AI / 204
CCC 智能解決方案：從以數據為中心到以 AI 為中心 / 211
Well：從零開始到 AI 驅動的初創公司 / 218 
AI 應用的經驗和教訓 / 224

致  謝 / 231
注  釋 / 235

前 言

當谷歌母公司 Alphabet 的 CEO（首席執行官）桑達爾·皮查伊在 2017 年的一次谷歌客戶活動上宣布該公司將轉向“AI（人工智能）優先”時，沒有人感到特別驚訝。皮查伊在面向技術開發人員的演講中說道：“在一個 AI 優先的世界裡，我們正在重新思考我們所有的產品，並應用機器學習和AI 來解決用戶的問題。” 早在 2015 年，谷歌就已經在全公司範圍內開展了超過 2 700 個關於 AI 和機器學習的項目。 AI 嵌入了幾乎所有面向客戶的產品和服務，包括搜索、地圖、電子郵件、視頻聊天軟件、語音助手等。它還給谷歌雲的客戶提供TensorFlow—一套機器學習算法和工具。Alphabet  旗下的其他幾家公司，包括自動駕駛汽車公司 Waymo 和生物技術公司Calico，也廣泛應用 AI 技術。
在業內，Alphabet 全力押注 AI 當時已經廣為人知，因此這一宣布並沒有引起太多關注，這是硅谷和積極進取的原生數字化企業的正常行為。甚至有一本書專門介紹科技創業領域那些奉行“AI 優先”的公司，這可能不會令人感到驚訝。人們似乎認為：“谷歌就是這樣做的，臉書、亞馬遜、騰訊、阿裡巴巴等公司也是如此。”
但是，並非隻有 Alphabet 和其他科技公司考慮用 AI 為其業務提供驅動力。有些傳統大企業甚至中小型公司也瞄準了這 一目標。例如，盡管當時很少有小公司能在雷達屏幕上使用AI，但美國波士頓南部郊區的一家有200名員工的抵押貸款公司半徑金融集團（Radius Financial Group）做到了。該公司的聯合創始人兼運營負責人基思·波拉斯基在 2016 年開始深入研究 AI 工具。波拉斯基將公司的業務稱為“貸款制造”，貸款制造業務中發生的一切都要被衡量評估。他在工作中部署 了 AI 和自動化工具，現在公司的生產率和利潤遠高於行業平均水平。
人們通常認為，AI 應該主要出現在硅谷，但歐洲航空巨頭空中客車（Airbus，後簡稱“空客”）公司並不這麼認為。航空業面臨被數字化劇烈顛覆的局面，意識到這一點的空客公 司需要適應這種情況並提高運營效率，於是它在 21 世紀第一個 10 年的中期開始了全面的數字化轉型。空客公司內部有各種各樣的舉措，但 AI 和數據是變革的前沿和中心。空客投資新技術，甚至開始重新培訓員工使用 AI。它的計劃並非秘而不宣，其網站這樣介紹：“AI 不僅僅是一個研究領域，而且是 一項無處不在的未來技術，它可能重新定義社會的所有領域。在空客，我們相信 AI 是一項關鍵的競爭優勢，它讓我們能夠利用手中數據的價值。”
空客公司將 AI 的能力運用於全球業務的各個領域，包括商用飛機業務以及直升機、國防和航天。AI 技術一直是空客很多產品及服務的基礎，包括 OneAtlas 圖像服務、ATTOL（基於視覺的自動滑行、起飛和著陸導航）演示器、基於視覺的直升機導航，以及駕駛艙飛行員和國際空間站宇航員的虛擬助手等。
在中國，像阿裡巴巴和騰訊這樣的原生數字化企業肯定正在積極推動 AI 的應用。但是，AI 也在傳統業務領域得到應用，比如保險、銀行、醫療健康和汽車銷售。作為一家大型企業，平安集團在上述所有領域的業務都蓬勃發展。該公司在每項業務中都運用了 AI，AI 可以根據照片進行快速的保險索賠支付，使用面部識別確定身份來進行信用核查，實現智能遠程醫療，以及評估二手車的價值等。平安集團的商業模式是在涵蓋金融服務、醫療健康服務、汽車服務和智慧城市服務的“生態繫統”中，借助 AI 向客戶和互聯網用戶提供基於生活方式的金融消費產品，並不斷從業務的數據中學習，以完善其 AI 場景模型。
AI 在平安集團運作良好。該公司 1988 年纔成立，2020 年 收入近 2 000。同樣，該公司也沒有試圖隱藏對 AI 的關注。平安科技官網披露：“AI 是平安科技的核心技術之一，目前公司已經形成包括預測 AI、認知 AI、決策 AI 在內的繫列解決方案。”該公司還進一步表示：“平安科技已經形成了 智能認知技術矩陣，包括人臉識別、聲紋識別、醫學圖像智能 解讀、動物識別和多模態生物特征識別，這些技術逐漸在現實 生活中得到廣泛而深入的應用。”即使很多科技公司也不能將 類似的聲明放在自己的網站上。
平安、空客、半徑金融都是傳統企業，盡管擁有強大的技術能力，但它們不是科技公司或電子商務公司，它們代表了我們關注的 AI 在傳統企業裡的角色。盡管 AI 本身不是它們的核心產品或服務，但是這些企業充分利用了 AI 的力量。一家零售機構的 AI 負責人告訴我們：“有人問我，為什麼我隻在傳統企業擔任數據、分析和 AI 等方面的職務？這是因為，在原生數字化企業裡，這項工作太容易了！”我們雖然懷疑這些工作並不像看起來那麼簡單，但傾向於認同他的觀點。在傳統行業中，全力押注並利用 AI 來改造一家現有企業，是一件很困難的事情。正如我們在開篇提及谷歌一樣，當需要從 AI 密集型科技公司和初創公司吸取經驗教訓，或者當這類公司與傳統企業合作時，我們會偶爾提到它們。但是，本書主要的案例將會是在我們出生之前就已經存在的行業，甚至企業。我們將介紹銀行、保險公司、生產制造商、零售商和消費品公司、信息提供商、生命科學公司，甚至政府機構。這些組織雖然有不同的業務問題和客戶需求，但都找到了全力押注 AI 的方法。
在本書裡，我們關注的是在 AI 出現之前就已經存在的一些大企業如何在這項技術的幫助下實現轉型。我們不會介紹實施 AI 的普通或最常見的方法，而是介紹那些全力押注 AI 的公司——它們正在進行大規模且明智的投入，認為這項技術將實現重大的業務改進，並且已經有證據表明這些投入正在取得回報。我們以多種方式指代這些公司全力押注的方法——“AI 驅動”“AI 推動”“AI 賦能”等。這些方法共同的思路是，它們在 AI 技術的支出、規劃、戰略、實施和變革等方面處於天平的另一端。不是每家公司都會選擇這種雄心勃勃的方法，但我們認為每個人都可以從中學習，甚至受到啟發。在本書後面的章節中，我們的目標是探索全力押注 AI 的概念，以及一家公司為了實現這一目標需要什麼。我們的觀點是針對 AI 最極端的觀點——最積極的采用、與戰略和運營的最佳集成、最高的商業價值、最佳的實施。我們將介紹積極使用 AI 對戰略、流程、技術、文化和人纔的影響。了解領先的AI 采用者正在做什麼，可以幫助其他公司評估這項技術對於自身轉型的潛力。

我們的經驗

我們兩人都有過與這類領先公司合作並對其進行剖析的經 歷。在進入 AI 領域之前，第一作者托馬斯·達文波特在定量分析領域進行了多年的研究和寫作，他撰寫了關於“數據分析 競爭”的暢銷書和文章。《哈佛商業評論》上的同名文章甚至被評為該雜志百年歷史上的 12 篇bi讀文章之一。這些文章和圖書引起的反響清楚地表明，公司及其管理層即使選擇了漸 進式的方法，也可以從這種全力押注的視角中受益。從那以後， 托馬斯·達文波特與全球數百家公司合作，這些公司希望打造 自己的數據分析能力，於是開始采用相近的技術——AI。他 在關於數據分析能力的文章中介紹的一些公司，比如第一資本（Capital One）和前進保險（Progressive Insurance），也出現在本書中。但是，這些公司也采取了多項具體措施來提高自身的AI 能力。
第二作者尼廷·米塔爾多年來一直在思考、演講以及與客戶合作，探討 AI 驅動到底意味著什麼。他還發現，很多對 AI 不甚了解的公司高管認識到，了解公司如何通過 AI 技術的廣度實現轉型是有用的。在專注於 AI 之前，他與一些醫療健康和生命科學公司合作了大約 15 年，幫助它們在業務中采集和分析數據。作為德勤（Deloitte）在美國的數據分析和 AI 負責人，他在 5 年多的時間裡與一些有 AI 轉型目標的客戶和高管深入接觸，其中還包括打造和銷售世界上最復雜的 AI 技術的廠商合作伙伴。此外，他還領導了美國德勤的一項戰略性計劃，該計劃旨在利用 AI 讓世界上最大的專業服務機構實現轉型。
我們都覺得 AI 很迷人，但更有趣的是 AI 與商業戰略和商業模式、關鍵流程、組織、變革管理以及成熟企業當前的技術 架構之間復雜的相互作用。開發出一個表現優異的新算法是令 人印像深刻的成就，但更令人印像深刻的是實現一項涵蓋 AI 的重大企業變革計劃。我們喜歡與那些運用技術（特別是 AI） 的公司合作，並撰寫相關的文章，以發掘競爭和運營的新方式。你會在本書裡看到這類故事。
 
你將從這本書中學到什麼

我們將提供很多案例分析，就像前面的例子那樣，介紹AI 驅動的公司如何運用 AI。但這些案例是為了探討更廣泛的話題，即如何在“全力押注”層面上成功運用 AI。本書每一章的主題以及其中介紹的公司包括下面這些。

第1章 AI 驅動意味著什麼
這一章介紹了一家 AI 驅動的公司需要具備什麼條件，包括公司運用的特定技術、實現價值的方式，以及定義一種全力押注 AI 方法的構成要件。我們在本章中提到了各種各樣的公司，但著重介紹了平安集團，以及星展銀行在印度的數字化銀行聊天機器人的一些細節。

第2章 人性的一面
在本章中，我們認為，讓 AI 實踐取得成功最重要的因素不是機器，而是人類的領導力、行為和變革。我們先與星展銀行的 CEO 高博德進行探討，他是該公司 AI 計劃卓有成效的領導者。我們還討論了摩根士丹利（Morgan Stanley）、羅布勞（Loblaw）和 CCC 智能解決方案（CCC Intelligent Solutions）等公司的領導力問題。在提高管理層和員工對 AI 的理解和采用方面，我們討論了殼牌、德勤、空客、蒙特利爾銀行、禮來（Eli Lilly）和聯合利華（Unilever）。

第3章 戰略
第 3 章的重點是介紹 AI 是如何實現或變革商業戰略的。我們介紹了 AI 驅動的公司可以采用的 3 種主要的戰略原型。在介紹這些原型的過程中，我們提到了各種各樣的公司：羅布 勞、豐田、摩根士丹利、平安、空客、殼牌、SOMPO、安森保險（Anthem）、費埃哲（FICO）、宏利保險（Manulife）、前 進保險和 Well。

第4章 技術和數據
企業如果缺乏一些先進的技術和大量的數據，就無法應用 高級的 AI，所以在第 4 章中，我們介紹了一個現代的、面向AI 的技術基礎設施和數據環境的組成部分。我們討論了 AI 工 具箱中的所有工具，包括 AI 數據、AutoML（自動機器學習）、MLOps（機器學習運維）、傳統技術，以及擴展 AI 應用。本章討論的公司包括星展銀行、克羅格公司（Kroger Co.，及其子公司 84.51°）、殼牌、聯合利華、安森保險和空客。
 
第5章 能力
與其他業務能力一樣，AI 可以根據公司在各個維度上的進展情況進行評估和排名。由於 AI 的運用有不同的戰略原型， 因此每一個原型都有不同的能力模型。我們在本章中詳細介紹 了平安、豐業銀行、宏利保險、前進保險和安森保險的能力。我們也在這一章中介紹了合乎倫理的 AI 能力，並將聯合利華作為我們的主要案例進行了分析。

第6章 行業用例
用例或 AI 應用是一個組織如何將技術應用於業務問題的核心。在這一章中，我們介紹了不同行業的用例。我們將用例清單的內容分為“常見”和“不常見”兩類，並提供了每個行業的早期積極采用者的案例。這些組織包括沃爾瑪、希捷、第一資本、美國政府和新加坡政府、克利夫蘭診所、輝瑞、諾華（Novartis）、阿斯利康（AstraZeneca）、禮來和迪士尼。

第7章 成為 AI 驅動的公司
在最後一章中，我們介紹了 4 條可供選擇的路徑，企業通過這些路徑可以成為一家 AI 驅動的公司。每條路徑都有一個特定的案例展示。德勤是第一條路徑的案例，我們將介紹專業服務機構從單純的“以人為中心”到“以人和 AI 為中心”的轉型；CCC 智能解決方案的案例，介紹如何從關注信息轉向關注 AI；第一資本展示的路徑，是從一家專注於數據分析的公司到專注於 AI 的公司；Well 作為一家醫療健康領域的初創公司，是從頭開始打造一套 AI 能力的例證。
本書盡管介紹了這些內容，但並不是全力押注 AI 的標準配方。每家公司都積極地將 AI 集成到自己的業務中，其中的基本原理、策略和具體路徑都有所不同。但我們相信，本書中的案例和經驗對每家公司的個性化轉型歷程都會有所幫助。至少我們希望，了解這些早期采用者和領先公司在 AI 方面所做的事情會激發你，讓你對自己的公司說：“我們最好也行動起來。”