首席信息官（CIO）应该采取一系列策略来证明人工智能（AI）的投资回报率，尤其是在Gartner预测AI即将进入“幻灭的低谷”之际。这些策略不仅涉及技术实施，还包括与业务部门的合作、数据治理和员工福祉的管理。确定AI项目的投资回报率可能具有挑战性，但具体了解重要的关键业务指标、将数据操作与收入增长相结合、以及确保员工充分利用AI可能会有所帮助。

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首席信息官们已经能够利用人工智能的炒作周期来加强对新一代人工智能战略的投资，但人工智能的蜜月期可能很快就会结束，因为Gartner（Gartner是一家全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，成立于1979年。Gartner的研究范围覆盖全部IT产业，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）最近将新一代人工智能置于膨胀预期的顶峰，而“幻灭的低谷”也即将到来。

这并不意味着投资会在一夜之间枯竭。根据沃顿人工智能研究所关于引导新一代人工智能早期发展的报告，72%的企业预测，未来12个月，新一代人工智能预算将增长，但未来两到五年增长速度将放缓。这给了CIO喘息的空间，但不是无限的束缚，以证明他们的新一代人工智能投资的价值。

证明人工智能的投资回报率可能难以实现，但急于实现这一目标可能会代价高昂。尽管如此，首席信息官仍有理由推动人工智能能力和员工采用，因为埃森哲表示，只有16%的公司“准备好重塑”，拥有完全现代化的数据基础和端到端平台集成，以支持大多数业务流程的自动化。埃森哲指出，这些“准备好重塑”的组织的收入增长比同行高2.5倍，生产力提高2.4倍，这应该会激励首席信息官继续投资人工智能战略。

早期人工智能的许多成功都集中在生产力的提高上。例如，根据一份结合微软、埃森哲和一家大型制造公司的研究结果的报告，使用GitHub Copilot代码（GitHub Copilot是一个由GitHub、OpenAI和Microsoft联合开发的AI结对程序员工具，它能够在您编码时提供自动完成风格的建议。您可以通过开始编写要使用的代码或编写描述您希望代码执行的操作的自然语言注释来接收来自GitHub Copilot的建议）生成功能的开发人员完成的任务增加了26%。

但如果新一代人工智能只是提高生产力，那么首席信息官可能面临长期挑战，需要证明增加预算和试验新功能的合理性。相反，首席信息官必须与首席营销官和其他业务领导者合作，帮助量化新一代人工智能可以带来哪些其他战略影响——尤其是那些与利润直接相关的影响。以下是五个可以作为参考的例子。

1.指定与关键业务目标相符的指标

每个部门都有运营指标，这些指标对于增加收入、提高客户满意度和实现其他战略目标至关重要。首席信息官应该回归基本面，专注于通过人工智能投资可以改善的指标，并估算目标和时间表。

AWS【AWS是Amazon Web Services（亚马逊网络服务）的缩写，它是亚马逊公司提供的云计算平台，也是全球最早的商业云计算服务之一。AWS提供了一系列广泛的全球性计算服务，包括弹性计算、存储、数据库、网络、机器学习、物联网、移动服务等等】技术总监Shaown Nandi（肖恩·南迪）【Shaown Nandi（肖恩·南迪）是AWS的技术总监，负责行业和战略客户。他领导解决方案架构、客户解决方案、优化等多个领域。Nandi在各种知名组织中拥有广泛的职业生涯，并在包括 AWS 在内的多家知名公司担任关键领导职务】表示：“针对想要通过生成式AI改进的方面，设定清晰、可衡量的指标，包括痛点和机遇。成功的标准多种多样，从降低呼叫中心的升级率、食品分销商的销售订单处理时间、专业服务公司的新员工入职时间，到个性化客户沟通的航空公司或提供实时语言翻译的媒体公司，不一而足。”

FlowX.AI（FlowX.AI是一个人工智能驱动的平台，专为现代化大型金融机构而设计，能够端到端地进行现代化改造。这个平台能够构建和简化复杂的业务流程、迁移企业用户计算、自动化合规性检查，以提高效率等）人工智能主管Bogdan Raduta（博格丹·拉杜塔）【Bogdan Raduta（博格丹·拉杜塔）是FlowX.AI的人工智能负责人。他拥有超过15年的技术行业经验，其中包括5年以上的领导角色。Raduta在技术领域是一位经验丰富的领导者，他专注于利用人工智能技术来推动业务创新和优化】表示：“人工智能在效率、洞察力和创新方面具有巨大潜力，但确定并衡量其真正优势也绝对重要。”

Raduta（拉杜塔）建议考虑以下几个指标：

• 当新一代人工智能以效率和自动化为目标时，成本节约和产量增加；
• 当使用人工智能分析大型数据集时，决策会更快、更准确；

• 当人工智能通过产生新的想法和原型来推动产品创新时，考虑：上市时间和收入。

2.与销售团队合作，提高与收入相关的效率

CIO应与一线销售团队合作，了解人工智能在哪些方面有助于增加收入。例如，内部销售代表使用人工智能来增加通话量并锁定理想潜在客户，可以提高交易成交率。

人工智能软件供应商Aisera（Aisera是一家人工智能软件供应商，专注于提供AI驱动的服务解决方案，这些解决方案能够自动化IT、人力资源、销售和客户服务的运营和支持）的首席执行官Abhi Maheshwari（阿比·马赫什瓦里）【Abhi Maheshwari（阿比·马赫什瓦里）是Aisera的首席执行官。他于2021年9月加入Aisera，担任首席财务官，并于2024年被任命为首席执行官。他拥有超过20年的科技公司财务经验，并在战略规划、首次公开募股和并购方面具有专业知识】表示：“Gen AI（生成式人工智能）为销售带来了许多好处，评估其影响的关键指标包括转化率、销售周期长度、平均交易规模、中标率和销售线索量。”

代理型人工智能体大有可为，CRM（客户关系管理）供应商为销售团队和销售代表发布了人工智能代理和助理，其中许多都提高了效率并促进了数据驱动的实践。Salesforce【Salesforce是一家全球知名的云计算公司，提供客户关系管理（CRM）解决方案。Salesforce是SaaS（Software as a Service，软件即服务）模式的先驱之一，它通过互联网提供CRM软件，使得用户无需安装和维护复杂的软件系统，就可以访问和使用CRM功能】最近发布了两个自主人工智能销售代理，一个负责与入站潜在客户互动，另一个负责指导销售代表。Gong（Gong是一个AI驱动的收入智能平台，专注于通过分析客户互动数据提供大规模洞察。该平台支持销售、客户成功和营销团队，提供销售预测、团队辅导和市场洞察等功能）的Call Spotlight【Call Spotlight是一个基于生成式人工智能（Generative AI）的解决方案，旨在提高收入团队的生产力和效率。它通过安全、智能的方式自动从客户对话中提供关键洞察，例如客户痛点、结果和下一步行动】可以分析客户对话，以提取销售代表的痛点、结果和后续步骤。Zoho（Zoho是一家全球知名的企业软件公司，提供一系列帮助企业管理业务的线上工具，包括CRM系统、企业邮箱、项目管理、营销、协作、客服、人力、财务、开发等，覆盖企业运营和管理的各个方面）的销售助理Zia（Zia是Zoho提供的一个AI驱动的销售助手，它集成在Zoho CRM中，旨在通过数据挖掘和机器学习技术优化CRM数据，提供关键业务信息，如销售预测、建议和警报。Zia能够管理数据、提高工作效率、增强客户体验，并提供深度洞察和分析，增强客户参与度和保留）可以预测交易成功的可能性，建议谁应该销售什么产品，并改善客户沟通。

CIO应该与销售主管沟通，确定销售指标表现不佳的领域以及哪些领域可以通过人工智能改进来增加收入。“成功的销售始终与数量和质量有关，”Vidyard（Vidyard是一个面向企业的视频工具平台，专注于提升销售和营销团队的业绩。平台提供AI驱动的视频消息、视频托管和买家互动解决方案，帮助用户在竞争中脱颖而出）首席运营官Jonathan Lister（乔纳森·利斯特）【Jonathan Lister（乔纳森·利斯特）是Vidyard的首席运营官。他于2023年加入Vidyard，最近担任全球销售解决方案副总裁。Lister在SaaS和数字媒体领域拥有丰富的全球B2B市场经验，并且以其在构建市场进入领导力方面的专长而受到认可】说道。

人工智能有潜力实现这一点。

3.协调数据策略，为营销计划释放人工智能价值

使用人工智能来改善销售指标是确保生产力提高在短期内产生财务影响的良好起点。第二个领域是提高数据质量和整合营销部门的系统，然后跟踪这些变化如何影响营销指标。

Glassbox（Glassbox是一个客户智能平台，它能够捕获无限的数字互动，并提供将客户转化为超级粉丝所需的洞察。Glassbox使组织能够为其客户创建无摩擦的数字旅程。这个数字体验分析平台实时跨移动应用和网站工作，以加速忠诚度和增长）首席营销官Michelle Suzuki（米歇尔·铃木）【Michelle Suzuki（米歇尔·铃木）是Glassbox的新任首席营销官。她拥有超过25年的经验，在全球范围内扩大和变革高增长公司，为Glassbox带来了丰富的数据驱动增长营销专业知识】表示：“考虑到当今营销技术的广度，数据是现代营销的关键。首席信息官和首席营销官之间的合作必须确保无缝系统集成和数据共享，从而增强洞察力和决策能力。”

为了推动人工智能对营收的影响，首席信息官应该审查其数据治理优先事项，并考虑超越风险管理目标的主动数据治理和数据操作实践。提高数据质量并整合新数据源以丰富客户和潜在客户数据对于将人工智能应用于营销和销售至关重要。

例如，许多组织一段时间以来一直在集中客户数据，但新一代人工智能可以大大增强在非结构化数据源中查找模式和信号的能力。

Teradata（Teradata是一家全球领先的大数据分析和数据仓库解决方案供应商。成立于1979年，Teradata专注于提供分析数据平台、应用程序和其他相关服务，帮助企业整合来自各种来源的数据并使其可供分析）首席营销官Jacqueline Woods（杰奎琳·伍兹）【Jacqueline Woods（杰奎琳·伍兹）是Teradata的首席营销官。她是一位结果驱动型的技术和营销高管，以领导企业转型和利用现代营销方法而闻名，这些方法利用数据和洞察力加速业务成果】表示：“人工智能和大型语言模型可以处理来自社交媒体和评论等各种渠道的数百万个数据点，以分析反馈。”“除了识别投诉之外，人工智能还可以帮助营销团队将客户情绪分为积极、消极或中性，并发现趋势、重复主题和季节性模式。这些见解可以帮助公司解决常见问题或创新新解决方案以提高客户忠诚度，甚至可以扩展到消费者对竞争对手的看法。”

Company Search Inc.（Company Search Inc.是一家拥有100多年招聘经验的领先招聘公司，专注于为技术驱动的企业提供服务。它利用其在行业中的深厚知识和经验，为各种规模的公司提供人才招聘和人力资源解决方案，帮助它们在竞争激烈的市场中获得优势）联合创始人兼首席运营官Paul Boynton（保罗·博因顿）【Paul Boynton（保罗·博因顿）是 Company Search Inc.的联合创始人和首席运营官。他以其在商业智能和商业分析领域的工作而闻名，特别是在利用人工智能和机器学习技术来增强业务流程和决策方面】表示，人工智能可以通过整合来自各种来源的非结构化数据（例如客户偏好报告、最新新闻、法律记录以及将所有权与关联公司联系起来的数据）来极大地增强营销能力。“将这些数据片段组合起来，可以产生更智能的建议，包括潜在客户评分、销售预测、客户流失预测和更好的分析。”

为了支持销售和营销从人工智能中获取商业价值，首席信息官应该做到以下几点：

• 围绕客户互动集中并提高数据质量，以提高数据洞察的准确性、完整性和及时性；
• 通过开发旨在个性化营销内容活动的通用人工智能用例来提高客户保留率和潜在客户转化率；

• 通过采用一些成功的方法并分享最佳实践而不是连续尝试多种功能来促进营销和销售方面的变革管理。

4.改善呼叫中心和服务运营

呼叫中心、客户服务部门、IT服务台和其他支持服务拥有大量数据，包括服务单、知识库和来自CRM和HCMS（HCMS是一个基于Hyperf框架的项目开发管理系统。Hyperf是一个高性能、灵活的PHP框架，HCMS利用其特性构建了一个快速开发、模块复用的项目开发管理系统）平台的用户资料信息。在这些领域应用的Gen AI可以产生倍增效应，提高客户或员工满意度分数、降低成本并提高服务台员工的工作满意度。

ManageEngine（ManageEngine是Zoho公司的企业IT管理软件部门，专注于提供全面的IT管理解决方案。ManageEngine是一个提供广泛IT管理工具和解决方案的品牌，旨在帮助企业简化和优化其IT基础设施的管理）人工智能研究总监Ram Ramamoorthy（拉姆·拉玛莫西）【Ram Ramamoorthy（拉姆·拉玛莫西）是ManageEngine的人工智能研究主管。他负责领导ManageEngine的人工智能和区块链工作，主要任务是为ManageEngine实施战略性和强大的AI功能，以帮助提供适合各种规模企业的IT管理产品】表示：“在支持功能方面，新一代人工智能通过生成快速、情境感知的响应来加速呼叫中心的运营，从而智能地路由查询、减少平均处理时间并提高解决率。”“在IT服务管理中，人工智能驱动的知识图谱提供问题诊断和主动解决方案，从而减少停机时间。”

Acceldata（Acceldata是一个提供数据可观测性解决方案的平台，它帮助数据团队监控、优化和管理数据的花费、可靠性和性能）联合创始人兼首席技术官Ashwin Rajeeva（阿什温·拉吉瓦）【Ashwin Rajeeva（阿什温·拉吉瓦）是Acceldata的联合创始人兼首席技术官。负责领导公司的技术方向和产品开发。他参与了公司数据可观测性平台的开发，该平台利用人工智能技术帮助客户监控、调查、补救和管理数据管道和基础设施的可靠性】建议首席信息官与部门领导就新一代人工智能用例展开合作，并“跟踪客户支持中的净推荐值和解决时间，以量化人工智能对忠诚度和效率的影响。在人力资源方面，衡量招聘时间和候选人质量，以确保人工智能驱动的招聘与业务目标保持一致。数据质量、新鲜度和一致性等可观察性指标提供了重要的见解，可提高这些人工智能驱动结果的可靠性和准确性。”

可以提高服务台效率和用户满意度的Gen AI功能包括：

• 人工智能代理和聊天机器人可以帮助用户解决问题，而无需提出服务请求；
• 服务台工作人员可以使用人工智能代理和助手来分析票证并为最终用户的查询提供更快、更准确的响应；

• 嵌入式摘要、内容生成和语言翻译工具可以改善最终用户的沟通。

Appian（Appian是一家提供低代码开发平台的公司，使企业能够快速构建和部署定制的业务流程管理和案例管理应用程序）、Atlassian（Atlassian是一家澳大利亚软件公司，提供一系列软件开发和团队协作工具，包括项目管理、团队协作、看板管理和版本控制）、CiscoCollaboration（Cisco Collaboration 是Cisco的一个业务部门，专注于提供协作解决方案，如视频会议、团队协作和统一通信管理）、Forethought（Forethought是一家专注于人工智能的企业，旨在通过其AI平台提供智能搜索和发现功能，帮助企业用户提高生产力）、IBM（IBM是一家全球性的技术服务和咨询公司，提供广泛的IT产品和服务，包括云计算、人工智能、企业软件和硬件）、Ivanti（Ivanti提供企业IT管理软件，帮助企业自动化IT任务，包括资产管理、安全风险管理、服务管理和IT服务管理）、Pega（Pega是一家提供客户参与和客户服务软件的公司，其低代码应用开发平台使企业能够快速构建和部署业务流程管理应用程序）、Salesforce、SAP（SAP是一家德国软件公司，提供企业资源规划软件和其他业务应用软件开发与相关服务，帮助企业运行业务流程）、ServiceNow（ServiceNow提供云平台，用于自动化企业IT运营，包括IT服务管理、IT运营管理和IT业务管理）、Workday（Workday是一家提供云计算财务和人力资源软件的公司，帮助企业简化财务管理和人力资源管理流程）、Zoho等公司在2024年推出了面向服务的AI代理。我查看了其中一些代理，发现有几种AI功能可以成为竞争优势。例如，Webex AI Agent（Webex AI Agent是Cisco提供的AI驱动的自动化客户服务解决方案，旨在通过智能对话提升客户体验）是呼叫中心的语音驱动，可以倾听客户问题并提供自然的语音响应。Workday Recruiter Agent（Workday Recruiter Agent是Workday推出的一个AI驱动的招聘解决方案，旨在优化人才获取流程。它能够自动执行多项招聘任务，包括创建职位描述、筛选候选人和安排面试，同时提供候选人档案的AI洞察。Recruiter Agent还可以主动寻找潜在候选人，自动化沟通流程，并推荐适合的候选人，从而显著缩短招聘周期，提高招聘质量）主动寻找被动候选人，自动联系，并为空缺职位推荐内部顶尖人才。首席信息官应鼓励部门领导制定可衡量的方法来获取在较长时间内发挥作用的竞争差异化能力的商业价值。

5.随着人工智能改变工作方式，衡量员工体验

CIO还应深入研究新一代人工智能如何影响员工的工作满意度和整体幸福感。德勤的《企业生成式人工智能现状》报告发现，只有20%的组织在采用新一代人工智能时做好了充分的人才考虑准备，而技术基础设施和数据管理方面则分别有45%和41%的组织做好了充分的人才考虑准备。

这些数据表明，许多组织的变革管理工作落后于技术工作。首席信息官应采用易于采用的数字化转型技术，例如设定切合实际的期望、逐步推出功能以及培训实施AI的团队培养主动倾听技能。然后，首席信息官应衡量员工体验对多个角色、角色、部门和地区的影响力，并相应地调整变革管理计划。

虽然推动业务价值可能是当务之急，但Aquant（Aquant是一个企业AI平台，它使用生成性人工智能为服务工作者、客户和领导者提供个性化和可操作的建议。该平台能够摄取并学习服务数据，包括书面和视频文档、手册和自由文本，无论数据的结构化程度如何）总裁兼联合创始人Assaf Melochna（阿萨夫·梅洛奇纳）【Assaf Melochna（阿萨夫·梅洛奇纳）是Aquant的联合创始人兼总裁。他是一位服务和企业软件领域的专家，拥有丰富的业务和技术经验。Assaf在Aquant的使命中发挥着决定性的领导作用，并以其技术专长推动公司的发展】担心人工智能如何影响员工福祉。“虽然新一代人工智能可以让员工大幅提高产出，但它往往会导致工作量增加和员工不堪重负。随着人工智能技术彻底改变各行各业的工作流程，我们看到人工智能开始融入员工心理健康计划，抵消人工智能驱动的效率造成的倦怠。”

或许，随着人工智能的炒作逐渐结束，现在正是首席信息官们确定人工智能在哪些方面能够提供短期和长期商业价值、并与部门领导和员工就智能采用和衡量影响展开合作的最佳时机。

作者：Isaac Sacolick（艾萨克·萨科利克）

译者：穿山甲

【睿观：确定AI项目投资回报率的五大关键策略

（一）核心观点：首席信息官（CIO）应该采取一系列策略来证明人工智能（AI）的投资回报率，尤其是在Gartner预测AI即将进入“幻灭的低谷”之际。这些策略不仅涉及技术实施，还包括与业务部门的合作、数据治理和员工福祉的管理。

（二）五大策略及其重要性

1. 指定与关键业务目标相符的指标

2. 与销售团队合作，提高与收入相关的效率指标

3. 协调数据策略，为营销计划释放AI价值的指标

4. 改善呼叫中心和服务运营指标

5. 衡量员工体验指标

（三）具体操作和指标

1. 指定与关键业务目标相符的指标

• 指标：成本节约、产量增加、决策速度、上市时间、收入增长

• 定义：明确并量化AI在特定业务领域中的预期成果，如成本节约、产量增加和决策速度。

• 计算方法：通过基线数据和AI实施后的数据对比，计算百分比变化。

• 权重：根据不同业务的优先级分配，例如成本节约占30%，决策速度占20%，上市时间占15%，收入增长占35%。

2. 与销售团队合作，提高与收入相关的效率指标

• 指标：转化率、销售周期长度、平均交易规模、中标率、销售线索量

• 定义：评估AI在销售过程中的实际影响，如提高转化率和缩短销售周期。

• 计算方法：比较AI实施前后这些指标的变化，例如转化率提高的百分比。

• 权重：转化率占30%，销售周期长度占20%，平均交易规模占25%，中标率占15%，销售线索量占10%。

3. 协调数据策略，为营销计划释放AI价值指标

• 指标：数据质量、数据整合度、个性化营销效果、客户保留率、潜在客户转化率

• 定义：确保数据的准确性和完整性，以便AI可以更好地分析和生成有价值的营销建议。

• 计算方法：通过数据治理实践评估数据质量的提高百分比，以及AI实施后的客户保留率和潜在客户转化率的变化。

• 权重：数据质量占25%，数据整合度占20%，个性化营销效果占15%，客户保留率占20%，潜在客户转化率占20%。

4. 呼叫中心和服务运营指标

• 指标：客户满意度分数、员工满意度分数、平均处理时间、解决率、净推荐值

• 定义：衡量AI在支持服务中的效果，如提高客户和员工的满意度、缩短处理时间。

• 计算方法：通过客户和员工的调查数据，以及服务单处理时间的变化来评估。

• 权重：客户满意度分数占25%，员工满意度分数占20%，平均处理时间占20%，解决率占20%，净推荐值占15%。

5. 衡量员工体验指标

• 指标：工作满意度、工作压力水平、培训效果、技术采用率、员工留存率

• 定义：评估AI对员工工作体验的影响，确保在提高效率的同时不会增加工作压力。

• 计算方法：通过定期的员工满意度调查和培训效果评估来衡量。

• 权重：工作满意度占30%，工作压力水平占25%，培训效果占20%，技术采用率占15%，员工留存率占10%。

CIO衡量AI投资项目的回报率综合评价指标表格@福建CIO网

通过这些结构化的指标和权重，首席信息官可以更系统地评估和证明AI项目的投资回报率，确保技术实施与业务目标保持一致。】