埃森哲全球AI项目概览

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深入了解埃森哲如何利用AI技术推动全球行业创新。
核心内容：
1. 埃森哲AI项目的技术框架与集成特点
2. 实施方法与跨学科团队协作模式
3. 重点行业应用案例与成功要素总结

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

过去两年里，埃森哲在全球范围内实施了众多成功的AI项目，涉及从金融、医疗到制造、零售、能源等各个领域。

这些案例展现出埃森哲在AI技术应用方面的综合实力，以及其为客户实现业务价值和社会效益的突出成果。

下文收集公开信息，将分别从共性特点、核心价值点、重点行业和代表案例四个方面进行分析和总结。

1. 共性特点

技术框架与集成：

埃森哲的AI项目普遍建立在强大的技术框架之上，注重云计算、大数据与人工智能的深度融合。

例如，许多成功案例中客户首先打造了由云、数据和AI驱动的现代数字核心，以支撑AI解决方案的实施。

在技术实现上，埃森哲常运用机器学习、预测分析、生成式AI等多种AI技术手段，结合先进的数据管理和可视化工具，将分散的海量数据整合为可操作的洞见。

这种技术集成能力使得AI可以嵌入到现有业务流程中，实现实时分析和智能决策。例如在营销优化项目中，埃森哲构建了AI驱动的营销优化平台，整合CRM、社交媒体等数据源并应用机器学习进行实时决策推荐。

实施方法与协作：

埃森哲在AI项目实施中强调“技术+人”的协作，通常采用敏捷迭代的方式，与客户紧密合作开发解决方案。

这些项目往往由跨学科团队执行，结合埃森哲对行业的深刻洞见和AI专长，实现业务与技术战略的对齐。

埃森哲也注重利用其生态系统伙伴和自有平台来加速实施，例如借助Accenture SynOps智能运营平台和专有AI工具来持续优化方案。在Best Buy客户服务项目中，埃森哲与谷歌云合作开发并部署了AI虚拟助手，快速在网站、App和呼叫中心等多渠道上线。

此外，埃森哲高度重视变革管理和人才培训，鼓励让最终用户（如护士、座席等）参与方案设计，以确保AI系统被有效采用并产生预期价值。

成功要素与特点：

总结来看，这些成功案例有几个共性要素：

业务导向：每个项目都紧扣客户的关键业务挑战，明确以提升某方面业务绩效为目标（如降低成本、提高销量等），并在实施中关注KPI的实现；

数据驱动：项目均建立在高质量的数据基础上，通过打通数据孤岛、加强数据治理，确保AI模型有可靠的数据源；

可持续创新：埃森哲帮助客户建立持续创新能力，项目往往并非一次性部署，而是为客户打造可以迭代演进的AI能力，支持业务的长远发展；

负责任的AI：埃森哲在项目中融入道德和合规考量，注重AI的公平、透明与可靠。例如在金融业与新加坡金管局(MAS)合作的项目中，埃森哲协助制定了负责AI的准则和方法论，确保AI系统符合公平、伦理、责任和透明原则。这些共性特点使得埃森哲的AI项目能够在不同客户环境中取得成功，并产生可衡量的业务价值。

2. 核心价值点

埃森哲的AI项目为企业和社会带来了多方面的价值，主要体现在以下几个方面：

效率提升：通过引入AI自动化和智能决策，企业运营效率大幅提高。例如某制造企业部署AI分析平台后，实现生产决策由被动转为主动，降低生产线停机时间20%，整体生产率提高15%。再如埃森哲为汽车制造商打造的生成式AI决策平台，使从数据到洞见的周期从数周缩短到几分钟，生产力跃升了30–40%。

成本优化：AI项目有效降低了运营和资源成本。埃森哲为一家零售客户实施营销支出优化后，减少了28%的无效营销投入，并将广告投入回报率提升了35%。在能源领域，埃森哲利用AI驱动的专有数据库分析电力费率，为美国Colonial Pipeline管道公司优化电力采购方案，帮助其大幅降低了管道泵站的电力成本。

客户体验增强：许多AI项目直接改善了终端客户的体验。通过智能客服、个性化推荐等AI应用，企业能够更及时地响应客户需求并提供定制服务。例如，美国电子零售商Best Buy引入埃森哲部署的生成式AI虚拟助理后，客户可以自主快捷地排查产品问题、修改订单、管理订阅等，大幅提升了服务便利性和响应速度。该AI助理的上线使客户满意度提高，呼叫中心座席的工作效率和一致性也得到改善。

业务增长与创新：埃森哲的AI项目为企业带来新的增长机会和商业模式创新。通过挖掘数据价值和赋能数字渠道，不少企业实现了用户和收入的显著增长。比如西班牙BBVA银行在埃森哲支持下构建数据与AI驱动的数字运营模式，过去五年新增客户增长117%，2023年盈利创历史新高。其中，AI技术（如人脸识别和文本分析）将该行开户流程缩短至数分钟，7成以上的业务通过数字渠道完成。又如共享出行公司Uber与埃森哲合作打造广告投放平台，实现短短两年半广告营收破10亿美元，成功开辟了新的业务线。

可信合规：在金融等高度监管行业，埃森哲的AI项目注重加强风控和合规，为社会和企业创造“可信赖”的价值。埃森哲协助新加坡金管局牵头的Veritas联盟开发了AI伦理框架和工具包，帮助金融机构评估AI系统的公平性和透明度等。这一举措使MAS成为全球首批发布负责AI指引的监管者，推动了金融领域AI的负责任应用，保障消费者权益。可见，在追求业务价值的同时，埃森哲的AI方案也强化了数据隐私、算法公平等方面的治理，降低了AI应用的风险。

社会与可持续价值：埃森哲的AI项目还为社会和环境带来积极影响。在能源和公共服务领域，埃森哲利用AI帮助组织实现可持续发展目标。例如其与卫星数据公司Planet Labs合作，将高频遥感影像与AI模型相结合，为农业、能源等行业提供气候风险评估和可追溯供应链解决方案。

埃森哲团队曾为美洲开发银行设计气候影响模型，模拟气候变化对中美洲电力产能的影响。这类AI应用有助于企业和政府提前规划应对气候风险，推动环境治理和资源保护（如利用AI分析渔业数据以保障渔业资源可持续）。同时，在医疗领域，引入AI辅助诊断和远程医疗，提高了偏远地区患者获得医疗服务的机会。这些案例表明，埃森哲的AI项目不仅驱动商业价值，也创造了显著的社会价值，包括更安全、公平和可持续的未来。

3. 重点行业

金融行业：金融服务业是埃森哲AI技术应用的重点领域之一。银行、保险等机构借助AI实现数字化转型和风险控制。

例如，西班牙对外银行（BBVA）与埃森哲合作，通过云计算、数据分析和AI打造以客户为中心的数字银行体验，使其近五千万客户转向线上，数字渠道贡献了70%的销售业务。AI还被用于加强金融风控和合规管理。新加坡金管局携手埃森哲等发起Veritas计划，制定金融业AI伦理准则和评估工具，确保算法在信贷审批、保险定价等场景下公平公正。

总体而言，金融行业通过AI实现了智能获客（如个性化推荐金融产品）、流程自动化（如智能贷前审核）、风控合规（如反欺诈监测和负责AI治理）的全面提升。

医疗行业：在医疗健康领域，埃森哲的AI解决方案聚焦于提升护理效率和医疗质量。医院和医疗网络利用计算机视觉、自然语言处理等AI技术，实现患者监护和临床支持的智能化。

一家大型医疗服务提供商与埃森哲合作部署了“虚拟指挥中心”，通过先进的计算机视觉和AI实时监测住院患者状况，减轻护士24小时巡查负担。这种AI监护可及时发现异常（如病患跌倒、生命体征异常），提高患者安全并优化人力调配。

此外，埃森哲还帮助医疗机构拓展数字化服务，例如为美国一家全国性远程医疗平台提供技术支持，在新冠疫情期间迅速扩容，实现两个月内完成原本预计五年的患者服务量，并将医生入驻平台的流程加速了86%。

医疗行业的AI应用典型场景包括：诊断辅助（AI分析医学影像和病历提高诊断准确性）、患者参与（聊天机器人回答患者咨询、提醒用药）、运营优化（预测医院资源需求、优化排班等）。这些应用共同推动了医疗服务的数字化转型，既提高了运营效率，又改善了病患体验。

制造行业：制造业广泛应用AI来实现智能制造和运营优化。埃森哲帮助众多制造企业将AI融入研发、生产、供应链等环节。

例如，埃森哲与德国汽车制造商宝马（BMW）合作开发了新的生成式AI平台，通过对企业海量运营数据的智能分析，支持管理层快速决策，将过去需要数周的数据分析过程缩短为几分钟。借助这一平台，宝马北美的业务生产力提升了30%–40%。在一般制造企业中，埃森哲构建的AI驱动分析系统可以整合来自生产设备、供应链和市场的多源数据，实时检测生产瓶颈并预测需求变化。

例如某全球制造客户通过这样的系统，实现了预测性维护（提前预测设备故障）、供应链优化（根据AI预测调整库存和生产节奏）和质量控制（用计算机视觉自动检测产品缺陷），从而将停机时间降低20%、产能利用率提高15%。

可见，在汽车、工业设备、电子制造等行业，引入AI后企业在运营效率、产品质量和定制化生产等方面都取得了显著提升。

零售行业：零售业是AI赋能客户体验和营销创新的重要舞台。埃森哲在零售领域的AI实践涵盖智能客服、个性化营销、供应链优化等诸多方面。

一方面，零售商借助AI提升顾客服务质量。以美国电子产品零售商Best Buy为例，其与埃森哲和谷歌云合作部署了生成式AI客服助手，覆盖网站、手机App和客服热线等渠道，为顾客提供7×24小时自助服务。客户通过该虚拟助手可以自行排查产品故障、查询订单和会员信息等，减少了对人工客服的依赖，提升了问题解决速度和用户满意度。同时，内部客服人员有了AI工具辅助后，能专注解决复杂问题，整体服务效率明显改善。

另一方面，AI在零售营销和供应链中亦创造价值。埃森哲曾帮助某全球零售品牌构建AI驱动的营销决策平台，整合多渠道数据并实时分析广告效果，最终将营销浪费减少了近三成并提高了投放回报。还有法国Bricorama等实体零售商借助生成式AI提供购物建议，让顾客只需描述需求，AI即可推荐合适的产品搭配方案，提升了客户体验的个性化水平。

总体来看，智能导购、精准营销、库存优化是零售业AI应用的三大方向，帮助零售商在提升用户满意度的同时，实现更高的销售转化和更低的运营成本。

能源行业：在能源与资源行业，埃森哲运用AI技术推动运营优化和可持续发展。典型的应用是在传统能源运营中利用AI提高效率、降低耗能。

比如前文提到的Colonial Pipeline案例，埃森哲通过AI分析各地电价资费方案，为其全美5500英里管道系统的约80个泵站优化用电组合，争取最优惠的电费单价。这一AI驱动的能源管理项目，依托埃森哲开发的公用事业追踪系统(UTS)数据库，持续分析全球3000万条历史电费账单数据，并自动给出节能降本的建议。其结果是显著降低了管道运营的能源成本，并为后续引入可再生能源做好准备。

与此同时，能源行业也在借助AI实现转型和可持续目标。埃森哲与中东的沙特数据与AI管理局（SDAIA）合作，制定国家层面的数据与AI战略，在能源等关键领域部署创新的AI解决方案，促进经济多元化。

再如埃森哲与Planet Labs合作使用卫星影像和机器学习，帮助能源和自然资源企业进行气候风险建模和环境监测。

这些案例表明，无论是在石油天然气、电力公用事业还是新能源领域，AI都成为提高资源利用效率、推动能源转型的关键驱动力，为企业降本增效的同时也带来环境效益。

4. 代表案例

为更直观地了解埃森哲AI项目的技术实现、应用场景及业务价值，下面列举不同领域的几个典型案例：

BBVA数字银行转型（金融）：西班牙对外银行BBVA与埃森哲合作推进全面的数字化转型。埃森哲帮助其构建了基于云和AI的数据数字核心，使银行能够快速推出数字服务，并深度挖掘客户数据价值。

例如，BBVA开发了新的数字销售模式，将银行的产品销售和服务全面迁移到线上，并运用AI进行身份验证和风险控制。客户在手机上开户只需几分钟即可完成，过程中应用了AI的人脸识别和文本分析来核验身份并实时检测欺诈。通过这些举措，BBVA在近年实现了爆发式增长，过去五年中新增客户数提升了117%，2023年利润达到80.2亿欧元，创下历史新高。

同时，约五千万客户经常性地通过数字渠道与银行交互，数字渠道贡献了70%的销售业绩。这一案例展示了AI在传统银行业的变革潜力：技术实现上包括云架构、大数据平台和AI算法的结合，应用场景涵盖数字开户、个性化推荐、风险监测等，业务价值体现在显著的用户增长、成本收入比优化（降至41.7%）以及客户体验的升级。

Best Buy智能客服助理（零售）：面临电商时代客户服务需求激增的挑战，美国电子零售巨头Best Buy携手埃森哲部署了生成式AI客服解决方案。埃森哲与谷歌云合作开发的AI虚拟助理，被集成到Best Buy的网站、移动App和客服电话系统中。

技术实现：该虚拟助理利用大型语言模型和对话式AI，能够理解客户的自然语言问题，并从产品知识库和历史客服记录中检索答案，实时与用户互动。它还与Best Buy的订单系统和订阅系统对接，支持客户自助完成订单修改、送货安排、会员服务管理等操作。

应用场景：当客户遇到产品故障排查、订单查询、更改配送地址等问题时，可以首先通过智能助理获得指导和解答；只有在复杂问题时再转接人工座席。

业务价值：自从引入AI助理后，Best Buy显著提升了客服运营的效率和一致性。大量常见问题由AI实时响应，减轻了呼叫中心负担，平均响应时间缩短，客户满意度有所提高。同时，AI提供的标准答案确保了服务质量的一致，减少了人工差错。内部员工方面，AI辅助工具为坐席提供了实时建议和知识检索，帮助他们更快解决疑难问题。

整体来看，该项目不仅提高了客户体验（更快速的问题解决和更个性化的服务），也改善了员工体验（减轻重复工作，专注高价值沟通），并降低了运营成本（通过自动化减少人工工作量）。

宝马（BMW）生产力提升平台（制造）：埃森哲与宝马公司联合开发了一个面向北美市场的企业决策支持平台，利用生成式AI将分散在企业各处的海量数据转化为洞见，加速业务决策流程。

技术实现：该平台基于云端架构，结合了知识图谱和生成式AI模型。首先，它汇集了宝马在北美运营中的各类数据（如供应链、生产、销售和财务数据），并通过AI对数据进行语义整合和分析。然后，业务用户可以以自然语言提问，AI即时生成针对性的分析报告和决策建议。例如，管理者询问“本季度某车型的库存水平是否需要调整”时，AI能够调取相关数据并给出优化建议。

应用场景：平台覆盖了从高层战略到一线运营的决策支持。典型场景包括：供应链管理者利用AI预测零部件短缺风险并优化采购计划，生产经理根据AI识别的生产瓶颈调整排产，市场团队根据AI分析的销售数据制定营销策略。

业务价值：借助这个AI平台，宝马将“数据到决策”的周期从过去的数周缩短到了几分钟，实现了实时数据驱动决策。据报道，平台上线后宝马相关业务的生产率提高了30–40%，决策滞后带来的机会损失显著减少。

该案例体现了AI对制造业运营效率和敏捷性的提升：通过整合数据和AI分析，企业能够更快发现问题、抓住市场机遇，从而获得竞争优势。

Colonial Pipeline能耗优化项目（能源）：Colonial Pipeline公司运营着美国东海岸最大的成品油管道网络，能源成本是其运营中的重大支出。2022年，埃森哲为其实施了一项AI驱动的能耗优化项目，以降低管道泵站的电力费用。

技术实现：埃森哲运用了其自主开发的公用事业追踪系统(UTS)，一个包含约3千万条匿名电费账单的AI驱动数据库。UTS结合机器学习算法和自动化功能（作为埃森哲SynOps平台的一部分），可以持续分析不同地区的电价结构和费率选项。埃森哲团队将Colonial Pipeline全网80个泵站的用电账单数据输入UTS模型，生成各站点可选择的最优电价方案，然后协助与当地电力供应商磋商调整费率。

应用场景：对于每个泵站，AI模型定期评估现行电价是否有更优惠的替代方案，例如转用不同的计费时段或新的供应计划，并提出切换建议。Colonial Pipeline据此逐步优化了各站点的供电合同。

业务价值：该项目在早期就取得了可观成果，多个站点的电费单价降低，整体运营成本减少。更重要的是，Colonial Pipeline借助这套AI方案建立了持续的成本管理能力：系统会持续监控费率变化，及时提示新的节省机会，使企业在能源市场波动中保持更强的弹性。此外，该项目还为管道公司未来引入可再生能源（如购买绿色电力）奠定了基础，有助于其实现环境可持续目标。

这一案例充分说明了AI在传统能源领域的价值——通过数据驱动的洞察，实现降本增效和战略转型双重目标。

智慧病房虚拟监控（医疗）：一家大型医疗机构与埃森哲合作，采用AI技术打造智慧病房的虚拟监控系统，以提升住院患者护理的及时性和安全性。

技术实现：该系统在医院设立的集中“指挥中心”运行，部署了计算机视觉（CV）和物联网传感器等技术。病房内的摄像头和设备持续采集患者影像和生命体征数据，借助计算机视觉和深度学习模型实时分析患者活动状态。例如，AI模型能够自动识别患者下床、跌倒、拔掉导管等行为，并检测心率、呼吸等生理参数的异常变化。如果发现风险事件，系统会立即向指挥中心和责任护士发出警报。

应用场景：在传统模式下，护士需要频繁巡视病房来观察病人情况，有时难以及时发现紧急情况。而借助AI虚拟监控，医院可以对 ICU 等重要病区进行7×24小时不间断的智能监护。护士通过指挥中心的大屏幕或移动终端，就能查看各床位患者的实时状态及AI风险评估提示。当某床患者出现跌倒风险时，附近的护士会立刻收到通知并前往处理，从而避免事故发生。

业务价值：这一AI系统极大减轻了医护人员的负担，提高了护理效率，据内部统计，引入系统后护士巡视频次减少了约30%，将更多时间用于直接照护患者。同时，患者安全事件（如坠床、延误抢救等）发生率下降，因为AI可以即时预警潜在危险。对于医院管理者来说，该方案提升了对病区运行状况的透明度，方便统筹调度人力。更广泛地讲，智慧病房的实现标志着医疗服务向主动式、智能化转变：通过AI持续守护，医疗机构能够提供更高质量的护理服务，改善患者预后并增强家属的安心感。

这一案例展现了AI在医疗一线场景中的落地应用，以及其带来的显著效率和质量收益。

以上这些案例充分证明，在各行业中合理应用人工智能技术，能够实现业务流程的重塑和价值的飞跃。埃森哲作为领先的AI解决方案提供商，凭借其技术专长和行业经验，帮助企业把握AI机遇，将前沿技术转化为实际成果。

从共性的成功要素到不同行业的定制方案，再到一个个具体的应用实践，埃森哲近两年的AI项目成果表明：人工智能已成为驱动企业数字化转型和社会创新发展的核心引擎。