生成式 AI 正持續將 IT 和業務之間的界線變得模糊,對資訊長來說可是給足了新壓力。因此具備前瞻思維的 IT 主管,正在設法提升財務技能,並建立跨業務領域的人際關係,以推動依靠 AI 帶動的業務營收與企業轉型。
文/Maria Korolov‧譯/兩三松
生成式 AI 在現今企業裡的首要應用目的,通常是為了提高生產力與降低成本;但事實上,企業成本能被削減的空間是有限的。另一方面,從 AI 所帶來不斷增長的預估營收,才能看到真正的無限上升空間潛力。
資訊長在削減成本方面處於有利地位,因為資訊長相當熟悉整個公司的數位化流程,而且在一開始就在推動這些流程的建立。資訊長所需要的,是去了解新一代 AI 的工作原理、應用與限制。但為了找到有助於提高公司利潤的方法,資訊長必須採取更多措施來了解公司的商業模式,並發現利用 AI 改變競爭環境的機會。這意味著要採用 AI 來改善公司的行銷、業務、客戶成功(Customer Success)與營收增長營運(RevOps)等要素:在整個客戶經營週期中協調所有三項營運流程,以推動業務成長、提高效率,並打破資料孤島。
想要成為促進營收成長的全面向內部合作夥伴,資訊長必須先與財務長和其他業務主管打好關係,設法提升他們的業務技能,並預先了解新一代 AI 技術的業務優勢與限制。
創造營收的高階主管,願意主動擁抱 AI
高階主管會對 AI 產生興趣,多半是看在能夠帶動業務的影響方面。銷售與行銷部門,長期以來一直走在擁抱新技術的最前沿。根據企業營收諮詢公司 Alexander Group 所提供的數據顯示,在數百份調查回覆中,有 80% 表示,負責企業營收的高階主管們,紛紛正式為行銷團隊對 AI 投資。
其中包括許多機器學習相關技術,像是銷售預測、潛在名單評估,以及資格、定價最佳化與客戶情緒分析等。但 2024 年採用最多的 AI 工具則是行銷內容產生工具,有 58% 的受訪主管表示已採用該 AI 技術。另外有 40% 的主管表示,正在採用 AI 聊天機器人或虛擬銷售助理。除此之外,在 2024 年有 66% 的企業對 AI 的投資領域在行銷,65% 在銷售,62% 在服務,另有 52% 是在 RevOps 領域。
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Alexander Group 首席分析師 Mitch Edwards 表示,利用模型產生內容,以及大規模的高度個人化(hyper-personalization),是行銷和銷售領域 AI 的主要應用案例情境。
Edwards 補充說,因各家公司由 AI 帶來的產生營收營運方式都不盡相同,因此資訊長應該了解企業自身的業務需求以及 AI 內涵。Edwards 強調,資訊長應該身處技術的最前沿,並且成為將業務需求轉化為調整技術堆疊,以實現目標的專家。
打造跨領域 AI 小組
Matthews International 是一家年收入約 20 億美元的製造業集團,2023 年初,在 ChatGPT 推出後不久,該公司就迅速成立了人工智慧委員會。Matthews International 資訊長 Davor Brkovich 表示,委員會中有來自 IT 與業務各方面的成員,並且需要透過技術專家來了解可能發展,確保 AI 能得到適當的管理。
Brkovich 說,但資訊長不應該只專注在技術上。企業發展 AI 的重點,不是去創造 AI,而是解決業務問題。Brkovich 也曾在美國卡內基美隆大學為資訊長們開過財務管理課程。據 Brkovich 的經驗,打好與財務長之間的關係,會是資訊長最重要的人際資產。
不論是策略規劃、增加收入或預算控制,前述這些議題,都是資訊長需要與財務長一起解決的重要議題。能夠增加營收的營運方式,則是上述議題裡的一部分。對於 Matthews International 來說,這多少涉及到 RevOps 的傳統視角,像是客戶關係管理、潛在客戶開發與結案等。
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Brkovich 認為該公司基本上仍在利用 CRM 工具對銷售和行銷流程進行最佳化,但確實將 AI 視為跨不同業務領域的獨立運作單位。Brkovich 補充說,新一代 AI 的首要也是最明顯的應用方向,都是與提高效率有關。
Matthews International 一直在進行 AI 專案的價值證明,以及測試不同 AI 專案能夠提升多少效率。然而,想要增加收入是一個更具挑戰性的主張,Matthews International 才剛開始考慮這方面的潛在機會。
Brkovich 表示,該公司內部正在討論,從 CRM 角度來最佳化與最大化營收的方法。由 IT 團隊與財務長,以及和 AI 相關的業務部門一同投入。公司內已有人工智慧委員會,確保 IT 團隊會負責任地開發 AI 專案並安全地進行管理,同時也討論 AI 在不同業務領域的發展機會。
想要在這方面取得良好進展,Brkovich 認為需要先打破各部門的本位主義,並與銷售、行銷及客戶成功等部門建立起更密切的合作關係。因此,對於希望成為企業轉型關鍵參與者的技術主管來說,第一步就是將關注點從原本的應用程式開發,轉向是否能夠獲利;也就是從改善 IT 組織的財務開始。然後,資訊長可以利用這些知識,來確保支援業務策略的技術計畫能夠成功,接著繼續將這些財務和業務知識從 IT 部門再擴展到整個企業。
Brkovich 強調,能夠成功的資訊長,就是是那些花時間和精力進行財務管理的主管。如果資訊長不了解自家單位的財務狀況,就不可能擁有高效且有效的 IT 職能。如果不了解企業組織的整體財務狀況,也難以為企業提供什麼協助。
尋找關鍵業務合作夥伴
對於一些技術主管來說,想要啟動最終能夠引發企業轉型的新一代 AI 專案,可以先從小地方開始做起,而且只需要先建立幾個關鍵關係。
Allstate Insurance 保險公司數位轉型長 Christopher Paquette 表示,他一直向往具有活力與價值的工作場所,並找到一兩個願意創業並把它做大的業務合作夥伴。多年前,當行動技術掀起巨大技術浪潮時,意味著需要在業務方面找到熱衷於建立行動應用程式的人員。
現在有了生成式 AI 這項工具,那麼就先詢問有那些高階主管對此領域有興趣學習並發展,與他們共同合作 AI ,為企業創造價值。
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Paquette 認為,資訊長能夠與其他高階主管,用相同的術語交流也很重要。而溝通的起點,就是企業的核心經濟。
要如何讓公司賺錢?要利用什麼工具才能提高企業獲利?如果只有技術背景,但不了解這個行業,那就得好好學習。上課、花時間與高階主管相處、去四處參觀,親身參與才能了解業務實際樣貌。
在 Allstate Insurance,長期客戶是影響收入的最大因素之一。營收均取決於是否為客戶盡可能提供最佳的服務體驗,而這正是 AI 能夠發揮作用的領域。
生成式 AI 將 IT 從成本中心轉型成為營收製造機
在某些情況下,內部 IT 專案由精通業務的技術主管帶領時,專案本身就可以成為產生營收的機會。這是美國密西根州 Blue Cross Blue Shield 技術暨營運執行副總裁 Bill Fandrich 正在做的事情,該機構是該州最大的醫療保險組織(HMO),旗下有一萬多名員工,年營收達 360 億美元。
該公司擁有兩個已經上線並帶來營收的生成式 AI 專案;還有一個專案即將上線,但屬於不同的專案類別。密西根州 Blue Cross Blue Shield 正在採用生成式 AI,以提高資訊安全、服務效率和客戶服務等方面的水準,並將其轉化為可出售給美國其他州 Blue Cross Blue Shield 的產品和服務。
團隊很快就了解到,需要在專用環境或 100% 安全和受控的雲端環境中建置內部模型。密西根州 Blue Cross Blue Shield 擁有 HITRUST 認證的醫療保健環境,並引入了公開可用的模型。而該模型會在特定環境中,接受額外的訓練與控制。
該公司第一代 AI 模型被命名為 SecureGPT,專案主要目的是在協助強化網路安全。密西根州 Blue Cross Blue Shield 擁有獨特的資訊安全解決方案,可以滿足為客戶與會員提供的各方面要求,包括與現有資訊安全系統整合進行身份驗證,與指定角色存取系統的限制。同時對所有的系統使用需求事件,都能被稽核與追蹤。
Fandrich 表示,除了將該產品出售給其他 Blue Cross Blue Shield 組織外,IT 團隊還在企業內部也採用了該產品。第二項 AI 模型,是利用合約進行訓練,並在外部供應商的協助下開發出來的。
密西根州內有著數十萬份不斷進行調整的保險合約,最後轉化為 Blue Cross Blue Shield 的業務。而該 AI 解決方案可以讀取、解釋、分析和建立起分類準則。
這兩個系統已於 2024 年稍早發布,並透過旗下一家子公司投入商業化銷售,而該子公司也為其他州的 Blue Cross Blue Shield 公司提供服務。這兩項系統已經為該公司帶來了數十萬美元的新收入。
第三項 AI 產品 BenefitsGPT 尚未正式進入銷售階段,但目前已由其他三家 Blue Cross Blue Shield 組織進行測試當中。Fandrich 說明,大家都知道,想要在美國醫療保健領域獲得相關承保內容或費用的正確資訊,是多麼具有挑戰性。這將會納入來自所有資料與非結構化文件的訊息,因此對於單一病患來說,醫療機構得以回應病患這方面需要回覆的問題。
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與密西根州 Blue Cross Blue Shield 公司的總營收規模相比,這些新專案的收入還算不得什麼;但未來可能會改變。Fandrich 預估,透過協助其他醫療計畫機構進行自我轉型,可以為該公司創造大量的新收入。
而這只是個開始。在健康保險產業,如果能夠先找對領域,就能產生許多轉型的機會。像是生成式 AI 可以協助醫療工作人員,了解個別患者的獨特需求。這將開闢了新收入機會,也讓病患能夠獲得療程特定時刻所需要的對應物品。
不過,現在談論具體細節還為時過早,但這類 AI 專案的確能帶來真正的改變。更多的是一種業務轉型,而不是技術轉型,過程中需要建立起一隻具備多維度技能的團隊。
Fandrich 表示,自從七年前加入該公司以來,對技術一直抱持著應當以業務為中心的態度,關注應該如何以不同方式與業務部門合作,並試著引入建立成功解決方案所需的領域知識。
有了新一代 AI,事情的發展速度,會比以往任何時候都快。Fandrich 認為,在公司內都很清楚,目前唯一可以保證的是,變革步伐只會愈來愈快。傳統上所說的變革管理,現在的對應規模都會大到令人難以置信。這意味著 IT 主管比以往任何時候,都更需要強化業務與財務技能。
生成式 AI 的總體經濟挑戰和機會,大幅改變了敝公司的經濟狀況。這也意味著 IT 組織和業務部門的角色,開始變得模糊。生成式 AI 的力量,在於其變革性。IT 主管不能只單獨從技術或業務上達到這項目標,而是需要將兩者結合起來。
資訊長的未來發展值得關注
將 IT 由成本中心轉變為創新、轉型和新營收動力的資訊長,將成為引領企業發展新經濟所需的高階主管。安永(EY)美洲金融服務創新主管 David Kadio-Morokro 表示,過去常說應該讓業務來帶動技術發展,由業務部門告訴 IT 部門想要什麼,接著由 IT 部門負責寫出應用程式以提供支援,但現在情況已經改變了。
Kadio-Morokro 相信科技能夠推動業務發展,因為科技已對業務策略產生影響,以及業務能夠持續發展的方式。而生成式 AI 將迫使企業重新思考,自己能為客戶帶來什麼價值。
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開始制訂與發想由 AI 發起的策略,絕對是企業成功公式的一部分。資訊長已成為啟動這些工具的關鍵角色,因此需要參與高階主管間的討論,並推動企業組織實現願景。
其實資訊長也扮演了推動財務長進一步成長的重要角色。傳統上,財務長厭惡風險,並期望技術能夠具有確定性與準確性。但生成式 AI,不僅是一種快速發展的新興實驗性技術,就其本質而言,是屬於依機率而定與非確定性的。
Lotis Blue Consulting 諮詢公司合夥人 John King 表示,財務長可能必須對於模糊與實驗性質的任務更為釋然才行。其中有許多 AI 工具是最先進的,但卻可能會讓財務長感到有些不安。關於生成式 AI 可以為企業做些什麼,有著很多瘋狂的傳聞;其中有些可能是真的,但有些純屬吹牛。
身為資訊長,就必須協助企業高階主管了解科技的真正用途。而且資訊長的確需要高階主管們的支持,才不會投入沒有意義的任務對於才剛邁入 AI 探險之旅的資訊長,King 建議應該先從小事做起。
King 強調,資訊長應該先嘗試涉足一些眾所周知的事情;急著走得太遠、太快反而有可能產生失誤。King 補充說,資訊長也許不想在技術上走得太遠;但在此同時,也不想錯失大好機會。財務長也許說,先等等,看 AI 會引發什麼風險。但這樣會讓資訊長陷入被動的情境,只能追趕。資訊長如果真停滯不前的話,最終可能會失去爭取營收的機會。
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