亿欧智库丨人工智能,产业利润提升加速器-埃森哲AI报告中文解读-上篇

人工智能
亿欧
张帆Fred
2017-07-14 10:00
[ 亿欧导读 ] 整个报告从国家视角、产业视角(又分GVA和利润两个视角),以及企业视角三个大维度,由高到低、从宏观到微观、层层递进地,讨论了未来12个发达经济体、16个不同产业中,人工智能将如何带来经济增长和利润增加。
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人工智能(机器智能)概念全球火热,越来越多的研究公司、机构、组织都加入到关注这一新技术概念的阵营中来,尝试对相关话题和领域进行深入研究和剖析。

全球知名咨询及解决方案专业服务公司埃森哲旗下Accenture Research近日以人工智能为主题,推出了“Accenture – How AI boosts industry profits and innovation”、“Accenture – Why AI is the Future of Growth”等报告,亿欧智库此次将对前者,即“人工智能如何增加产业利益并推动创新”(以下简称报告)进行解读。

Cover

首先,看此份报告的亮点所在:

Accenture Research此次研究,不同于目前众多其他行业研究,如基于AI领域企业经营和资本市场动态视角进行研究,亦或是探讨AI领域创新产业模式、传统产业升级应用方式,又或者相关产业链构成等内容。

报告某种程度上跳出了当下的时空,着眼未来,进行了大胆的预测分析:通过2035年“AI稳定发展状态(AI steady state)”和“不考虑AI仅基于当下预测的发展状态(Baseline)”两种不同假设前提下的经济发展预测比对,将AI之于产业和经济的推动作用进行了量化描述;并明确了AI作用于产业实现经济增长的三种模式。

也就是说,不同于业内泛泛而谈“人工智能将促进经济增长”的论调,Accenture Research通过“带来了多大量的经济增长”(量化)“通过什么样的方式促进增长”(方法论)两方面的论述来回答了报告标题中“如何增加(How)”的问题,并将人工智能技术推到了一个“全新生产要素”的高度。而这恰恰也是亿欧智库认为报告值得被专门进行解读的原因所在。

Accenture Research此次报告主要结论梳理:

报告认为,近年在众多产业出现盈利能力衰退的情况,正威胁到产业的未来投资、创新和利息相关者权益。所幸我们在这一时间段迎来了全新生产要素——人工智能——的飞速发展,有望帮助提升产业利润率,并提振经济。

Accenture Research通过分析测算认为,到2035年,AI有潜力在12个发达经济体(报告研究范畴)的16个不同产业,促进利润率实现平均38个百分点的提升,并带动14万亿美元的经济增长。

然而,这一切增长促进作用的实现,必须建立在组织机构以人类为第一优先级别进行考量的思维模式基础上,大胆并稳健地,逐步将人工智能技术应用到生产经营活动中去。

此外,报告还提出了8种具有跨产业通用性的策略,试图来帮助企业主和商业领袖抓住人工智能带来的这一次重大机遇。

具体而言,我们来看此份报告的详细内容解读:

阅读此份报告英文原版的时候,笔者觉得颇为复杂且高深,但在反复咀嚼、揣摩之后,发现整个报告事实上是从国家视角、产业视角(又分GVA和利润两个视角),以及企业视角三个大维度,由高到低、从宏观到微观、层层递进地去进行构思的,这样一来,对整个报告的思路和逻辑进行梳理,便不是什么难事:

第一部分:利润潜能的复兴(Reinvigorating profit potential)——国家视角:

1. Accenture Research首先对发达经济体(尤其是美国,参见Figure 1)的众多产业利润增长率下滑甚至出现负增长的情况进行了说明,并认为其会威胁到未来产业投资信心,进而由于研发投入的不足而影响创新,以至于最终威胁利益相关方收益。

Figure1

2. 报告指出人工智能作为一个新生产要素出现正蓬勃发展,并开始扭转近年利润增长率日趋下降的颓势,有望促进利润增长、进而带动经济增长。

在面对巨大的人工智能投资机会时,各产业都首先需要将人工智能整合到现有策略中,并开发符合社会伦理道德规范的人工智能系统,并致力于最终服务“为全人类带来更多更好的产出”这一终极目标

其次,我们必须认识到人工智能的一个重要特殊性在于它的资本-劳动力两面性,既能增加劳动力的效率,又能通过自主学习实现持续迭代和认知升级,这使得人类在进行该领域的投资、创新和人力资源开发方面,都需要有新的方法论和模型。

3. 报告在该部分从宏观经济的视角,阐述了人工智能带来未来经济增长的原因。Accenture Research连同Frontier Economics一起,建模并测算了12个全球经济贡献超50%(总和)的发达国家,在未来基于人工智能可能产生的经济增长相关数据,实现了对未来的量化描述表达:

a. 国家GVA(经济总增加值)增长率提升:研究显示在2035年,AI能够赋能12个被讨论的发达经济体实现经济增长率的翻倍(相较于Baseline情况下的经济增长率),参见Figure 2:

Figure2

b. 国家劳动生产率提升:人工智能的应用将使得人类能更有效的利用自己的时间,进而显著增加劳动生产率。在12个被研究的发达国家中,劳动生产率最大提升幅度可接近四成,参见Figure 3:

Figure3

第二部分:人工智能之于产业的价值(The value of AI to industry)——产业GVA视角:

在报告该部分Accenture Research认为,人工智能有巨大的潜力避免经济陷入“低利润漩涡”,并引领各产业进入一个经济增长的新周期。同样的,通过与Frontier Economics合作,Accenture Research对人工智能在16个不同产业可能产生的经济影响进行了建模计算,以实现对2035年各产业的、基于不同假设背景(Baseline or AI steady state)的量化描述。

1. 产业GVA增长率提升:信息和传播产业、工业制造业和金融服务业会成为人工智能场景中,实现最大GVA年增长率的产业,在2035年将或将分别实现4.8%、4.4%和4.3%的GVA年增长率,参见Figure 4:

Figure4

2. 产业GVA绝对值提升:人工智能将显著提升各产业的经济产出。在图Figure 5中我们可以看到,2035年人工智能将为工业制造业带来近4万亿美元的GVA增长,专业服务业和批发零售业也有近2万亿美元的GVA增长为人工智能所激发。

Figure5

第三部分:人工智能助力之下的产业利润率增加(Boosting industry profits with AI)——产业利润率视角

报告在阐述了人工智能对国家经济体及产业的GVA增长率、绝对值,包括劳动生产率的增长促进作用后,进一步把视角聚焦到产业的利润率上,通过研究测算认为,人工智能将有可能在2035年实现垮16个产业的平均38%的利润率增长。

1. 人工智能助力产业利润率增长的三大途径: Accenture Research在研究报告中,明确提出了人工智能帮助扭转产业利润率下降趋势的三种方式:智能自动化、人工及实物资本的增强,以及激发创新

智能自动化:人工智能可以帮助传统模式的产业自动化实现重大提升。以供应链管理为例,时间就意味着金钱,平均而言,财富100强企业在供应链环节每节省出1天的时间,就可以帮助节省5千万到1亿美元的开销;除此之外,销售工作也将极大得益于智能自动化,人工智能可以通过深度学习理解公司的销售模式和产品的销售数据,自动将畅销品从滞销品中发掘并区别出来,进而促进公司的销售业绩;。

人工及实物资本的增强:一方面,人工智能通过将人类劳动力从低附加值的工作中解放出来,专注于更重要的工作中去,来实现人类劳动效率的提升;另一方面,人工智能也能够帮助企业实现实物资产利用率的最大化,例如通过深度学习分析机械设备的故障停工原因,实现可能问题的预警和检修,并在最短时间内解决问题。

激发创新:人工智能将通过加速新产品的研发来激发创新,消除不必要的冗余成本,产生新的营收,进而增加利润。

总而言之,Accenture Research认为,假以时日,人工智能将催化、促进一个更广范畴的结构性变革发生——不仅通过人工智能以新的方式完成传统工作,更会开始产生全新的工作内容和更多的创新成果

2. 人工智能在各产业可能带来的利润增长:通过上述三种模式,Accenture Research测算了人工智能可能带来的利润率增长,量化地描述了人工智能未来在各产业利润率提升方面的重要作用。

以教育行业为例,人工智能将带来超过八成的利润率增长,参见Figure 6:

Figure6

第四部分:跨产业人工智能致胜策略(Cross-industry strategies for success)——企业视角

Accenture Research认为,抛开产业视角,单个企业现在也有相当大的机会去应用人工智能,创造新的商业能力以实现空前的成长、利润和可持续发展能力。但要想充分实现人工智能的潜力,企业也必须为可能伴随出现的干扰做好充分的准备。

作为一个新的生产要素,人工智能将会与传统资本和劳动力交融发展,产生新的挑战,企业领导也或将卷入到新的、无法预料的管理难题中,不同管理岗位的角色也将更加相互交融。

通过采用埃森哲建议的8种策略,商业领袖将有机会使企业做好准备,迎接人工智能赋能的商业成功。

8种跨产业人工智能策略包括AI战略和领导力、从HR到HAIR、和机器一起学习、首席数据供应链官、创造开放的AI文化、更进一步的自动化、把大数据送上云端、测量算法的回报率。

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篇幅所限,也怕文章过长引发阅读疲劳,对于上文(详细内容解读第四部分)所提及的8种AI策略,笔者将在文章下篇中进行详细解读。

同时,在文章下篇笔者还将从研究人员的视角,对整个Accenture Research的研究计算模型进行解读、对报告的研究高度和意义进行讨论。

附Accenture Research研究报告原版下载地址:How AI boosts industry profits and innovation

本文作者张帆Fred,亿欧专栏作者;微信:highcanvas(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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  • 由天宇Deco
  • 2017-07-14 10:57
  • 张老师辛苦了,很仔细的解读

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