Dan Kutchel, CEO, Overtime Dan Kutchel CEO, Overtime

监管行业将塑造企业AI最佳实践

企业AI正在进入一个新阶段。在经过几年的试验、概念验证和实验后，组织正在将重点从AI可以做什么转移到如何使其成为日常业务运营中可靠的一部分。这种转变反映了企业领导者对AI的评估方式发生了更广泛的变化。早期的对话集中在大型语言模型的能力和AI是否可以自动化传统由人类完成的工作。今天，高管们正在问不同的问题：AI如何与现有系统集成？如何衡量成功？它能否在安全、负责和规模上运行?这种演变与更广泛的企业AI采用趋势相吻合，组织越来越注重扩大已证明的AI用例，同时加强治理和运营准备。在监管行业中，这些问题更为重要。金融服务、医疗保健、保险和其他高度监管的行业必须在创新与合规、透明度、数据保护和消费者信任之间取得平衡。AI不能仅仅在演示中表现良好，它必须在既定的业务流程中一致地运行，同时满足监管要求并保持客户信任。因此，监管行业正在成为企业AI采用蓝图的重要组成部分。他们的经验为各个行业的组织提供了实际的经验教训，因为AI从实验转向生产。企业AI进入下一个阶段虽然每一代新的AI模型都在产生头条新闻，但许多组织发现，选择合适的模型不再是最大的挑战。一旦AI进入日常运营，真正的工作才刚刚开始。成功完成早期试验的组织现在正在问如何将AI融入现有的工作流程中，如何与核心业务系统集成，以及如何在各个部门产生可衡量的结果。这些对话与一年前大不相同。在我与企业客户的对话中，讨论已经从技术本身转移开。早期会议经常关注哪些模型驱动AI解决方案，AI交互听起来有多真实，或者自动化是否可以取代员工。今天，组织正在像评估任何企业技术投资一样评估AI，通过询问它如何改善运营，如何衡量投资回报率，以及如何在采用扩大时保持治理。AI不再被视为独立的创新项目。它正在成为运营模式的另一个组成部分，预计能够改善效率，支持员工，并解决明确定义的业务挑战。许多组织还了解到，从成功的试验到企业部署通常是最具挑战性的部分。扩大AI需要的不仅仅是技术实施，还需要与现有的工作流程集成，明确的治理，利益相关者的信心，以及可重复的过程来衡量成功。行业研究显示，随着AI部署的成熟，人们越来越关注治理、运营准备和展示可衡量的业务价值。那些看到最强结果的组织很少是仅仅因为技术可用而采用AI的。相反，他们从特定的运营挑战开始，确定AI可以在哪里创造可衡量的价值，并建立必要的治理以支持长期采用。为什么监管行业正在帮助定义企业AI很少有环境比监管行业更能体现这些原则。金融服务、医疗保健、保险和账户收款管理运营于复杂的监管框架中，每一次客户交互都具有法律、运营和声誉影响。决策必须是透明的，流程必须保持一致，组织必须在整个客户旅程中展示问责制。这些要求使得监管行业成为企业AI的理想试验场。如果AI可以在需要严格监督和合规的环境中成功部署，所开发的实践可以帮助塑造各个行业的采用。随着AI市场的成熟，组织必须更加强调负责的AI部署、治理和可衡量的业务成果，而不仅仅是实验。账户收款管理提供了一个特别令人信服的例子。该行业结合了大量的客户交互和严格的合规性要求。同时，许多组织继续管理分散的旧系统、劳动力短缺、运营成本上升和日益增长的消费者债务。这些压力创造了对提高效率而不损害合规性或客户体验的技术的强烈需求。AI可以通过自动化常规交互、协助账户收款团队完成重复性任务以及在客户参与中创建更大的连贯性来解决这些挑战。最重要的是，它使员工能够花更多时间进行需要判断、同理心和解决问题的对话。这种区别很重要，因为在监管环境中，人类的监督仍然至关重要。那些取得最伟大成功的组织并不是用AI取代人类，而是使用AI来增强员工、改善决策并在保持对客户交互的明确责任的情况下创建更一致的结果。这一教训远远超出了监管行业。成功的AI部署始于明确定义的业务问题，而不是对新技术的渴望。那些将AI集成到现有的工作流程中、建立适当的治理并在判断至关重要的地方让人类参与的组织正在构建能够提供可衡量的业务价值并赢得客户、员工和监管机构信任的解决方案。为企业AI的未来奠定基础随着企业AI成为核心业务运营的一部分，长期的成功将取决于构建支持AI的组织能力，而不仅仅是部署最新的模型。这意味着要超越个别的用例，考虑AI如何融入更广泛的业务战略。治理框架、系统集成、员工培训和绩效衡量都在确定AI是否能够提供可持续的价值方面发挥着重要作用。虽然这些投资很少产生头条新闻，但它们通常对长期成功产生最大的影响。实现最强业务成果的组织越来越多地将AI视为更广泛的运营转型的一部分，而不是独立的技术倡议。这种转变也改变了成功的衡量方式。早期的AI项目经常强调技术性能或自动化率。今天，业务领导者正在评估AI是否产生了可衡量的业务成果，例如改善的客户体验、提高的员工生产力和更强的运营一致性。行业研究反映了这种演变，因为企业关注点正在转向扩大AI的采用，同时建立必要的治理和运营成熟度以实现长期采用。AI最有价值的贡献往往会在幕后悄悄发生。客户可能永远不会知道AI何时简化了一个流程、帮助员工更快地解决问题或在成千上万的日常交互中提高了一致性。这些渐进式的改进往往会产生最大的业务价值，因为它们加强了客户体验同时使组织更加高效。企业AI的下一章将不再由突破性的模型公告定义，而是由那些持续提供实用、可衡量的结果的组织定义。今天在负责任的部署、集成和治理方面进行投资的公司将更好地适应AI能力的不断演进。纪律严明的采用将获胜监管行业提供了宝贵的路线图，因为他们几乎没有犯错的余地。他们的经验表明，成功的AI采用需要的不仅仅是先进的技术，还需要明确的业务目标、周密的实施、强大的治理和持续的人类监督。随着AI成为企业运营的标准组成部分，这些教训将变得越来越相关。那些从真正的运营挑战开始、在每个部署阶段建立信任并通过有意义的业务成果衡量成功的组织将最有可能实现AI的长期潜力。下一代企业AI将不再由谁最先采用最新技术来定义。它将由那些以目的、责任感和对所要解决问题的清晰理解来整合AI的组织来塑造。在这方面，监管行业不仅仅是在采用AI，他们正在为未来几年企业AI发展奠定最佳实践的基础。