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借力AI,推动车企创造更多现实价值

2025/3/30

BCG(波士顿咨询公司)是一家全球性管理咨询公司,是世界领先的商业战略咨询机构,客户分布于世界主要商业地区,涉及诸多行业。BCG与客户密切合作,帮助他们辨别最具价值的发展机会,应对至关重要的挑战,并协助他们进行业务转型。在为客户度身定制的解决方案中,BCG融入对公司和市场态势的深刻洞察,并与客户组织的各个层面紧密协作,从而确保客户能够获得可持续的竞争优势,使其成长为更具能力的组织并保证成果持续有效。

对车企而言,充分发挥传统AI与生成式AI(GenAI)的潜力,特别是它们在降本增效方面的全部潜力,已成为一项事关战略,甚至生死存亡的挑战。AI技术经过多年发展,部署条件业已成熟。

通过研究汽车制造与出行行业领军企业的AI和GenAI成功转型案例,我们发现,在GenAI阶梯上,三大关键要素的作用尤为突出:

用户采用。推动用户采用相关工具,确保相关工具无缝嵌入其日常工作流程。

流程重塑。重新设计流程,让车企能够将AI能力扩展到技术团队之外,将该技术嵌入制造与产品设计等核心职能。

以执行影响损益。将执行计划与损益表联系起来,可以帮助企业更好地达成财务指标。在利润率不断下滑的当下,这一点对车企而言,格外重要。要想使执行工作取得更大成效,企业必须采用结构化、程序化的方法对结果进行有效评估,并做到持之以恒。

推动用户采用

为更好地从战略层面对精力和资源进行分配,领军企业在应用AI和GenAI技术时,会采用“10-20-70”原则。虽然算法(10%)和技术(20%)也很重要,但企业应将大部分资源(70%)用到人员与流程转变上。

通过投资变革管理,企业可以实现采用率翻倍,从30%提高到60%。设计功能完善的技术工具固然重要,但思考用户会如何采用该工具,以及如何将其融入现有工作流程同样重要。

案例:宝马与BCG合作开发了一款名为“知识领航员”的内部AI聊天工具,可以帮助员工利用内部文档和数据源根据实际情况开展研究工作。借助该创新工具,员工可以更快速、更方便地访问整个组织内部的关键数据,从而大幅提高跨平台工作的速度与准确性。例如,质量与采购团队可以轻松检索规格数据、技术标准和供应商特定信息,不再需要花费大量时间进行搜索或向同事求助。

该工具需要解决的一个主要问题是信息的可追溯性和有效性。该解决方案可自动引用引文、源文件链接和页码,方便用户进行验证或深入分析,还能标记不同数据源之间的冲突信息和版本差异。通过规模化应用该解决方案,宝马在保障一致性的前提下,确保所有团队都能顺畅获得有价值的洞察,如此又能进一步推动各部门员工将该工具作为一种重要的组织资源加以采用。

无论部署何种AI或GenAI产品,要想取得成功,都离不开广泛应用。如果这些工具能受到整个组织的欢迎,那么这些工具的变革潜力就能得到释放。

流程重塑,充分释放AI潜能

要想最大限度发挥AI与GenAI工具创造的价值,车企必须重新设计自己的业务流程,将所有可用的功能都纳入其中。参考对业务流程和工作流程进行全面改革的公司的经验,效率提升幅度可达50%。

案例:通用汽车与BCG和微软合作,营销团队和数据与分析团队对一系列关键流程进行了调整,开发并应用了一款由AI驱动的受众筛选引擎。该工具综合了大量第一方和第三方数据,帮助营销人员更精准地确定受众,从而设计出更有影响力的营销活动。

通用汽车的成功经验中,一大关键因素在于其重塑了工作流程,将一系列支持性工作(如数据摄取和受众创建)内部化,从而能够更好地控制关键流程。此外,技术团队与业务部门之间更紧密的合作,也保证了该引擎的洞察(如特定客群购买特定品牌或车辆的倾向)能够直接影响关键营销活动的设计和实施。正是借助这些努力,通用汽车才得以充分发挥其AI营销引擎的潜力。

以执行影响损益,提升财务价值

在实施AI或GenAI战略之初,企业必须明确效率提升对其损益表的影响,认真追踪和评估提升的效果。这种提升要既能推动营收增长,也能改善利润。然而,追踪成果、管理AI解决方案的应用实施是十分复杂且耗时的工作。为解决这一问题,企业应设立专门的AI转型办公室,由领导层授权其负责监督相关解决方案的应用情况,并确保实现预定的财务目标。

在汽车制造与出行行业,能够成功采用端到端方法、将AI驱动式转型与可量化的损益结果直接挂钩的企业仍然很少。不过,从我们在其他行业推动转型的经验来看,利用AI实现盈利不仅可以实现,而且很快就会成为关乎企业生死存亡的必要条件。

案例:最近,某化工行业的领军企业与BCG合作启动了一场端到端AI转型,采用结构化、程序化的方法以实现效益最大化。为确保实现可量化的财务结果,公司对该项目进行了严格的价值追踪。为确保成功,该化工企业根据每种工具在既定时间内预计能产生的价值,为其设定了明确的总体节约目标。

虽然与其他行业的领军企业相比,一些车企可能尚处于落后位置,但鉴于AI和GenAI目前仍处于早期应用阶段,这种差距并不需要花费数年时间追赶,可能只需要几个月便能赶上。现在正是制订明确计划的最佳时机,如此便可在未来一到两年内缩小差距。

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