IDC：2020-2021中国企业AI成熟度研究报告
IDC预计到 2024 年，45%的重复⼯作任务将通过使⽤由 AI、机器⼈和RPA提供⽀持的“数字员⼯”实现⾃动化或增强。
60%的中国1000强公司的IT部⻔将采⽤⾃动化运营实践来转变其IT员⼯队伍，以⽀持规模化创新。
新经济时代 建设数字中国是坚定不移的基本方向
2021年是中国⼗四五规划的开局之年，也是经济发展战略动能转换的关键⼀年。作为数字经济发展的⻩⾦窗⼝期，中国以新发展理念、⾼质量发展为引领，以技术创新为驱动的经济发展⼤⽅向。
“加快数字发展 建设数字中国”在⼗四五规划和2035年远景⽬标纲要草案等重要政府⽂件中都作为单独议题重点提及，数字经济核⼼产业增加值占GDP⽐重也被列⼊经济社会发展关键指标中，这些信息的公开发布⽆不体现着国家对发展数字经济的重视程度，也彰显了中国⼤⼒发展数字经济的决⼼。
建立全面的AI成熟度体系
智能化转型过程中，AI带来的价值与挑战并存。
虽然产业智能化浪潮下AI应⽤呈现百花⻬放之势，企业对AI已经带来和即将带来的产业颠覆性效果充满期待。但事实上多数企业的智能化探索和实践均以失败告终，原因不⼀⽽⾜。
例如，⽆法精准定位适合企业AI落地的关键应⽤场景、⾯向AI的数据资源缺失、企业⾃⾝缺少AI⼈才，尤其是从技术到应⽤之间的鸿沟，制约了企业智能化转型的落地与持续深⼊。
除了企业⾃⾝因素外，市场上也没有⾜够的资源可以给企业提供科学的指导与针对性帮助。
因此，为更好的厘清迷雾，帮助企业正确的评估和使⽤⼈⼯智能，IDC基于全球AI成熟度研究模型，结合中国企业的本⼟实践，提出了⼀个全⾯的AI成熟度评价体系。
企业AI成熟度的五个阶段
⼀⽅⾯为企业评估智能化现状提供科学的参考标准，帮助建⽴清晰的⾃我认知，更重要的是帮助企业深刻理解影响智能化转型成败的关键因素，明晰不同成熟度阶段的提升重点，制定下⼀步实施计划，加速智能化转型的进程与⼈⼯智能业务价值的释放。
AI成熟度定义、AI成熟度评价模型、企业AI成熟度的五个阶段、影响AI成熟度的五大因素等详见完整版。（翻至文末即可获取完整版报告）
中国企业AI成熟度：从局部探索到全面深耕
应⽤上⼀章提到的模型，IDC2021年对中国市场企业AI成熟度现状进⾏了调研。我们收集了中国⾦融、零售、制造、医疗等多个⾏业共计200个企业样本，来了解中国企业AI成熟度的总体发展情况。
在今天已经落地的⽤⼾案例中，受整体数字化基础设施建设程度、应⽤场景差异等多种因素影响，不同⾏业之间的AI成熟度也存在⼀定的差别。
总体来看，各阶段的成熟度分布如下：
中国企业AI成熟度各阶段分布
四分之⼀的企业（26.0%）仍处于探索阶段：处于该阶段的企业对AI仅有初步认知，以POC或试点形式进⾏⼩范围尝试，主要在通⽤场景或者简单的⾏业场景开始试点探索。
近半数企业（46.0%）处于落地阶段：处于该阶段的企业⾸次实现部分场景AI应⽤上线，获得可衡量的业务影响。企业最先落地AI的场景往往是场景所匹配的AI单点技术较成熟、业务有痛点亟需解决或已有数据基础较好的营销、⻛控类辅助⼈⼯决策等场景。
18.0%的企业处于⾃主阶段：处于该阶段的企业有能⼒完成AI应⽤的开发和上线，能⼒覆盖全套流程，不受制于⼈。这些企业往往已经引⼊或⾃建统⼀的AI基础平台，在AI⽅⾯的能⼒或资源优势正在通过业务效果的提升展现出来，也可以在平台上⾃主开发⾏业特定应⽤场景。
6.5%的企业处于规模阶段：处于该阶段的企业能规模化落地AI场景（通常≥20个/年），整体创新速度、智能化覆盖率快速提升，带来了明显的业务价值提升，企业对AI技术的熟练应⽤既体现在应⽤场景范围扩⼤。
3.5%的企业处于转型阶段：处于该阶段的企业通过AI驱动组织决策流程⾃动化、不断突破⾏业边界，获得⽆可⽐拟的竞争优势，AI⽆缝融合到每⼀个业务过程、产品和服务中，落地的场景包括数字员⼯、智能运维、智能⼯作平台等。
同时，本次调研还揭⽰了影响中国企业AI成熟度的五⼤要素的各⾃成熟度分布情况
中国企业AI成熟度在各阶段分布：分维度
IDC预测，在未来4到5年内，投资于未来智能的企业将在客⼾体验、⽣产率和产品及服务的创新上获得100%的提⾼，将有效缩短其对市场和客⼾的反应时间，增加产品创新效率，提⾼客⼾满意度，在⾏业中持续引领市场的发展。
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资料来源：
IDC：2020-2021中国企业AI成熟度研究报告
