交流会には、日美健薬品（中国）、野村貿易（上海）、東京海上日動火災保険（中国）、住友重機械工業（中国）、愛科昇振動機械（嘉興）、上海凱訊通信工程、日清オイリオ（上海）国際貿易、日清紡企業管理（上海）、富士通（中国）信息系統、アシックス（中国）商貿、HOYA（上海）光学などの会員企業から、総経理、副総経理および人事部長の皆様が参加しました。
交流会の冒頭、中智日本企業倶楽部・智櫻会の馮串紅部長より、今回の交流会の開催趣旨について説明しました。中智日本企業倶楽部・智櫻会では、これまでに10回を超えるAIをテーマとした専門講座を開催してきました。日本本社の管理基準を理解すると同時に、中国現地での事業運営効率をいかに高めるかという、双方のバランスを取ることが重要な課題となっています。AIとESGはいずれも、短期的に直接的な収益化を図ることが難しく、長期的な視点で取り組むべき投資です。AIは業務効率の向上や新たな事業成長の創出を重視する一方、ESGはリスクの防止・管理と持続可能な経営基盤の強化を重視します。中国において日系企業の匠の精神や技術力が今後も評価され続けるためには、AIやESGなどの新興分野について積極的に理解を深め、取り組んでいくことが必要です。こうしたゼロから取り組むイノベーション分野は、多くの困難を伴いますが、企業が成長のボトルネックを突破し、持続的な発展を実現するための重要な鍵でもあります。今後も中智日本企業倶楽部・智櫻会は、中国に進出する日系企業がイノベーションに関する課題に挑戦していくことを継続的に支援してまいります。
交流会では、中智日本企業倶楽部・智櫻会の特約専門家であるアクセンチュア大中華区 インテリジェント・オペレーションズ本部リードの岳彬氏を講師に迎え、AIがもたらす事業変革をテーマに、最新の動向や実践経験について講演いただきました。
交流会の冒頭、岳彬氏は、企業がデジタル化・インテリジェント化への変革を推進する際に直面する共通の課題について分析しました。現在、業績の伸び悩み、コンプライアンス要件の高まり、コスト負担、市場競争の激化などを背景に、企業にはより慎重な経営資源の配分と、新たな成長の原動力の模索が求められています。一方、中国に進出する日系企業では、業務プロセスの分断、データ基準の不統一、人材・スキルの不足、技術導入の遅れ、間接部門の業務効率の低さなどの課題も見られます。既存の業務モデルに単にツールを追加するだけでは、AIが本来持つ価値を十分に引き出すことは難しいと指摘しました。
続いて、岳彬氏は、AIを活用した業務高度化をテーマに講演しました。同氏は、従来型の業務アウトソーシングでは、既存の業務をそのまま外部に委託するケースが多く、業務プロセス自体は変わらないため、効率化には限界があると指摘しました。これからのデジタル化・インテリジェント化への変革では、まず業務目標を起点としてエンドツーエンドのプロセスを再構築し、その上でAIや自動化、専門的な運用能力を重要なプロセスに組み込むことが重要です。これにより、業務上の分断を減らし、地域をまたいだデータやレポートの基準を統一するとともに、本社によるガバナンス要件と中国現地の業務効率の両立を図ることができます。
さらに、岳彬氏は、中国企業における変革の実践事例を参考に、具体的な取り組みについて詳しく解説しました。1つ目は、マーケティングの変革です。生成AIの普及によって検索の仕組みが変化する中、企業の公式オンラインチャネルが、AIによるブランドの信頼性評価において重要な情報源となっていることを分析しました。2つ目は、財務業務のデジタル化改革です。本プロジェクトでは、「業務プロセスのリーン化→標準化→自動化」の3段階で改革を進めました。その結果、業務負担の軽減、会計業務の効率化、決算処理におけるミスの解消、サプライヤーの支払サイトの最適化などの成果を実現しました。
最後に、岳彬氏は、企業は自社の状況に応じて、コンサルティング、専門的な運用サービス、AIの能力を有機的に組み合わせ、高い価値が見込まれる業務領域を中心にエンドツーエンドの業務プロセスを再構築していくことが重要だと述べました。まずは小規模な範囲で検証し、その後、全社的な展開へと段階的に進めることで、本社が求めるコンプライアンスや安全性を確保しながら、中国現地における人材不足、コスト、業務効率などの課題を解決し、AIを持続的な業務能力と競争優位性へとつなげることができると説明しました。
交流の時間には、会員企業からさまざまな質問が寄せられました。
A：まずは、ルールが明確で、業務プロセスが安定しており、データ基盤が整っている業務から着手することが考えられます。例えば、経費精算、売掛金・買掛金管理、月末決算、レポート作成などです。これらは標準化の度合いが高く、比較的短期間で業務効率、品質、コストの改善効果を検証しやすい領域です。初期段階で一定の成果を確認した後、マーケティング費用の管理や物流・輸送費の管理など、より複雑な業務へと段階的に対象を拡大していくことが望ましいといえます。一方、高度な個別対応や複雑な判断を必要とする経営中枢の業務を、導入当初から対象とすることは推奨されません。
Q：AI-BPOを導入する場合、日本本社から業務データの流出を懸念されることがありますが、データセキュリティへの懸念にはどう対応すればよいでしょうか？
A：まず、データの分類・レベル分けとアクセス権限を明確にし、必要最小限の原則に従って管理することが重要です。業務プロセスの設計においては、安全性の高いシステムインターフェースを優先的に利用し、業務遂行に必要なデータ項目のみを受け渡すことで、元データが不必要に流通することを抑制します。また、AIによる処理だけでなく、担当者による操作も含めた監査・追跡可能な仕組みを構築し、適用される法令・規制および企業のガバナンス要件に基づき、包括的なセキュリティ管理体制とリスク説明を整備することが必要です。
A：定型的で、頻繁な更新が必要となる業務については、外部委託を優先することで、AIのバージョンアップやツールの保守にかかる継続的なコスト負担を抑えることができます。一方、企業独自の中核的なビジネスロジックや、自社の業務に深く適合させる必要がある領域については、社内での自社開発を維持することが考えられます。その上で、自社開発と外部委託を組み合わせたハイブリッド型が推奨されます。外部のサービス事業者が業務プロセスの再構築や汎用的なAI基盤を担い、企業内部では付加価値の高い戦略分析などに注力することで、双方の強みを生かしながら、各部門による重複開発によるリソースの浪費を防ぐことができます。
2時間にわたる学習を通じて、参加者は、企業のデジタル化・インテリジェント化を推進するための価値創出の道筋や具体的な実践方法について、より明確に理解を深めました。また、今後、業務のインテリジェント化・高度化を推進していく方向性についても、より具体的な認識を得ることができました。
2026年9月15日（周二），中智日企俱乐部智樱会总第366讲会员交流会《AI开拓企业变革新时代：从生产力提升到创造竞争优势》在中智大厦成功举办。
日美健药品（中国）、野村贸易（上海）、东京海上日动火灾保险（中国）、住友重机械工业（中国）、爱科昇振动机械(嘉兴)、上海凯讯通信工程、日清奥利友（上海）国际贸易、日清纺企业管理（上海）、富士通（中国）信息系统、亚瑟士(中国)商贸、豪雅（上海）光学等会员企业的总经理、副总经理、业务总监及人事部长到场参会。
交流会开始前，中智日企俱乐部智樱会部长冯串红就本次分享会的举办主旨作了说明。中智日企俱乐部智樱会已累计举办十余场AI专题讲座，在理解日本总部管理标准的同时，高效提升中国本地运营效率的双向平衡课题。AI与ESG都属于短期难以直接变现、需要长期视角的投资。AI重在创造效率与新业务增长，ESG重在防控风险、夯实可持续经营的基础。日企的匠心精神与技术力在中国想要持续获得认可就需要积极了解并参与到AI、ESG等新兴赛道。这类从零起步的创新领域虽然困难重重，但也是企业突破发展瓶颈、实现持续发展的关键。未来，中智智樱会将持续助力在华日系企业挑战创新难题。
交流会由中智日企俱乐部智樱会特约专家埃森哲大中华区智能运营事业部总裁岳彬担任主讲，围绕AI驱动的业务变革分享观察与实践经验。
交流会一开始，岳彬分析了企业推进数字化与智能化转型时普遍面临的挑战。当前，增长承压、合规要求提升、成本压力和市场竞争加剧，使企业需要更加审慎地配置资源并寻找新的增长动能。与此同时，在华日企还常见流程割裂、数据标准不统一、人才能力不足、技术落地缓慢及间接部门效率偏低等问题。若仅在原有模式上叠加工具，往往难以释放AI的真正价值。
随后，岳彬围绕AI赋能业务升级展开分享。他指出，传统事务外包通常只是承接既有工作，流程本身并未改变，因此效率提升空间有限。新一代数字化转型应当先从业务目标出发，重构端到端流程，再将AI、自动化与专业运营能力嵌入关键环节，从而减少业务断点、跨区域统一数据与报表口径，兼顾总部治理要求与本地运营效率。
接着，岳彬结合本土企业转型实践作为参考进行深度解析。第一例营销转型：分析生成AI带来搜索逻辑变革，线上官方阵地成为AI评估品牌可信度关键来源。第二例财务数字化变革：项目按照流程精益化-标准化-自动化分阶段推进。实现人力释放、会计作业效率提升、结算差错消除、供应商账期优化等成果。
最后，岳彬表示，企业可根据自身情况，将咨询、专业运营服务与AI能力有机结合，围绕高价值场景重构端到端业务流程。通过先小范围验证、再规模化推广的方式，企业能够在满足总部保障合规与安全的前提下，化解本地人才、成本和效率问题，并将AI转化为可持续的业务能力与竞争优势。
互动环节会员们进行了提问。
Q：在华日系企业导入AI‑BPO的时候，优先从哪些业务切入比较合适？
A：可以优先选择规则清晰、流程稳定、数据基础较好的业务，如费用报销、应收应付、月末结账和报表整理等。这类场景标准化程度较高，便于在较短周期内验证效率、质量与成本改善。在取得初步成效后，再逐步拓展到营销费控、物流运费管理等复杂度更高的业务。不建议一开始就选择高度定制化、依赖复杂判断的核心经营场景。
Q：导入AI业务外包，日本总部会担忧业务数据流出，如何应对数据安全顾虑？
A：首先应明确数据分级分类和访问权限，遵循最小必要原则；在流程设计上优先采用安全的系统接口，仅传递完成任务所需的数据字段，减少原始数据的非必要流转；同时建立覆盖AI处理和人员操作的审计追溯机制，并依据适用的法律法规和企业治理要求形成完整的安全管理与风险说明。
Q：日系企业本身内部也在自研AI工具，自研和AI外包该如何取舍？
A：定型、高频迭代更新的业务，优先选择外包，避免企业持续承担AI版本升级、工具维护的高额成本；企业独有核心商业逻辑、需要深度贴合自身业务的部分，可以保留内部自研。推荐混合模式：外部服务商负责流程重构、通用AI能力底座，企业内部聚焦高附加值战略分析，二者相互配合，避免各部门重复开发造成资源浪费。
经过二个小时的学习，会员们对企业数字化转型的价值路径、落地方法等有了更为清晰的认识，也更加明确了今后推动业务智能化升级的方向。
