當(dāng)前，人工智能正從技術(shù)爆發(fā)期邁向產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，傳統(tǒng)企業(yè)站在了智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路口。與信息化、數(shù)字化時(shí)代不同，AI轉(zhuǎn)型并非簡單的系統(tǒng)升級(jí)或流程優(yōu)化，而是一場涉及戰(zhàn)略重構(gòu)、組織變革與業(yè)務(wù)重塑的系統(tǒng)性工程。大量傳統(tǒng)企業(yè)面對AI浪潮時(shí)，普遍陷入“不敢轉(zhuǎn)、不會(huì)轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)不動(dòng)”的困境，既擔(dān)憂技術(shù)投入回報(bào)不確定，也困惑于原有方法論無法適配AI邏輯，行業(yè)亟需一套兼具前瞻性與落地性的AI轉(zhuǎn)型解決方案。

值此GDPS2026全球開發(fā)者先鋒大會(huì)之際，上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)（以下簡稱“SAIA”）與畢馬威中國（以下簡稱“KPMG”）正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方同意在產(chǎn)業(yè)研究、活動(dòng)合作與品牌共建、企業(yè)服務(wù)與生態(tài)建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)制定、咨詢項(xiàng)目合作等多個(gè)領(lǐng)域開展全面合作。SAIA產(chǎn)業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與KPMG專業(yè)方法論深度融合，聯(lián)合推出面向傳統(tǒng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型、具備可落地性的解決方案。

圖1 SAIA與KPMG戰(zhàn)略合作協(xié)議簽約儀式

一、傳統(tǒng)企業(yè)在推進(jìn)AI轉(zhuǎn)型過程中面臨多重痛點(diǎn)與深層焦慮

AI技術(shù)已展現(xiàn)出巨大潛力，但傳統(tǒng)企業(yè)在實(shí)際推進(jìn)轉(zhuǎn)型時(shí)，仍普遍面臨從戰(zhàn)略到執(zhí)行的多重障礙，主要從以下從五個(gè)維度剖析：

首先，戰(zhàn)略層面“方向不清”是最大困擾。許多管理者雖已意識(shí)到AI的重要性，卻難以回答“AI能為業(yè)務(wù)帶來什么”“應(yīng)從哪個(gè)環(huán)節(jié)切入”等根本性問題，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型停留在概念階段，遲遲無法落地。

其次，業(yè)務(wù)層面“場景難尋”成為突出瓶頸。AI技術(shù)需與具體業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合才能產(chǎn)生價(jià)值，但傳統(tǒng)企業(yè)業(yè)務(wù)鏈條復(fù)雜、流程固化，識(shí)別高價(jià)值、可落地的AI應(yīng)用場景本身就需要極高的專業(yè)判斷力，企業(yè)往往在試錯(cuò)中消耗大量資源。

第三，組織層面“復(fù)合人才匱乏”構(gòu)成硬約束。既懂AI技術(shù)又懂業(yè)務(wù)場景的復(fù)合型人才極度稀缺，企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)的知識(shí)結(jié)構(gòu)難以支撐AI項(xiàng)目的高效推進(jìn)。

第四，成本層面“投入焦慮”尤為突出。AI項(xiàng)目前期投入大、見效周期長，結(jié)果高度不確定，決策層常在“怕錯(cuò)過”與“怕投錯(cuò)”之間反復(fù)權(quán)衡。

最后，路徑層面“方法缺失”是深層隱憂。更值得關(guān)注的是，傳統(tǒng)信息化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論在面對AI轉(zhuǎn)型時(shí)，已暴露出明顯的不適應(yīng)性，企業(yè)迫切需要一套真正適配AI特性的專業(yè)方法論作為指導(dǎo)。

這些痛點(diǎn)與不足交織疊加，構(gòu)成了傳統(tǒng)企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的第一道難關(guān)。

二、雙方構(gòu)建可落地的AI轉(zhuǎn)型解決方案

基于SAIA與KPMG的聯(lián)合，雙方構(gòu)建了一套真正可落地、可復(fù)制、可迭代的AI轉(zhuǎn)型解決方案，助力企業(yè)跨越從戰(zhàn)略到執(zhí)行的鴻溝。

圖2 畢馬威中國人工智能轉(zhuǎn)型辦公室主管合伙人分享AI轉(zhuǎn)型方法框架

第一，以AI轉(zhuǎn)型方法論為根基。方案以SAIA與KPMG聯(lián)合提煉的AI轉(zhuǎn)型方法論為基石，圍繞“戰(zhàn)略—場景—數(shù)據(jù)—組織—生態(tài)”五大維度，構(gòu)建從頂層設(shè)計(jì)到落地執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)。該方案既深刻反思了傳統(tǒng)信息化范式的局限，又充分融合了AI技術(shù)特性與企業(yè)實(shí)際場景，為轉(zhuǎn)型提供了清晰的路徑指引。

第二，采用人工智能成熟度評(píng)估模型。通過系統(tǒng)化的診斷模型，從戰(zhàn)略認(rèn)知、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、技術(shù)能力、組織文化四個(gè)維度，精準(zhǔn)評(píng)估企業(yè)當(dāng)前的AI準(zhǔn)備度，明確優(yōu)勢與短板，為后續(xù)規(guī)劃提供客觀依據(jù)。

第三，頂層設(shè)計(jì)AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。基于評(píng)估結(jié)果，協(xié)助企業(yè)制定“短期見效、中期突破、長期布局”的AI戰(zhàn)略藍(lán)圖，明確愿景目標(biāo)、資源投入、組織保障與關(guān)鍵里程碑，確保AI戰(zhàn)略與企業(yè)整體發(fā)展同頻共振。

第四，對接智能體建設(shè)解決方案。聚焦AI能力的具體落地，圍繞智能體（AI Agent）的規(guī)劃、開發(fā)、部署與運(yùn)營，提供覆蓋單點(diǎn)輔助、流程自動(dòng)化、知識(shí)問答等多元場景的解決方案，推動(dòng)AI從“工具”向“協(xié)作伙伴”演進(jìn)。

第五，構(gòu)建前沿部署工程師（FDE）賦能機(jī)制。為確保方案真正落地，引入“前沿部署工程師”（Forward Deployment Engineer，F(xiàn)DE）機(jī)制。FDE作為技術(shù)與業(yè)務(wù)之間的橋梁，深入企業(yè)一線，全程參與需求調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、系統(tǒng)部署與迭代優(yōu)化，確保AI能力與業(yè)務(wù)場景深度融合，幫助企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中構(gòu)建“自我造血”的持續(xù)進(jìn)化能力。

三、SAIA與KPMG聯(lián)合的優(yōu)勢分析

在推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，SAIA與KPMG各自擁有不可替代的核心優(yōu)勢，雙方的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合更形成了“產(chǎn)業(yè)洞察+專業(yè)方法論”的深度協(xié)同效應(yīng)。

SAIA作為上海市人工智能領(lǐng)域的權(quán)威行業(yè)組織，以“政府助手、企業(yè)幫手、行業(yè)推手”為定位，在產(chǎn)業(yè)推動(dòng)中發(fā)揮“連接器、推進(jìn)器、放大器”的關(guān)鍵作用。其一，產(chǎn)業(yè)生態(tài)優(yōu)勢：SAIA一端鏈接海量AI創(chuàng)新企業(yè)、開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者，打造“最后一公里”賦能平臺(tái)；另一端匯聚各行業(yè)場景需求與央國企轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)，響應(yīng)國家“AI+”任務(wù)。憑借大量已驗(yàn)證的AI+成功案例，精準(zhǔn)推動(dòng)技術(shù)與場景的匹配，讓AI創(chuàng)新企業(yè)找到落地土壤，讓AI轉(zhuǎn)型企業(yè)獲得可復(fù)用的標(biāo)桿實(shí)踐，形成雙向奔赴的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其二，政策銜接優(yōu)勢：作為政企橋梁，深度參與地方AI發(fā)展規(guī)劃與政策制定，助力企業(yè)把握政策導(dǎo)向、爭取資源扶持。其三，標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)優(yōu)勢：在標(biāo)準(zhǔn)制定、倫理治理、可信AI等領(lǐng)域持續(xù)深耕，為企業(yè)提供合規(guī)指引。其四，資源鏈接優(yōu)勢：通過GDPS全球開發(fā)者先鋒大會(huì)、閉門會(huì)等平臺(tái)，加速資本、技術(shù)、人才的流動(dòng)與聚合。

KPMG作為全球領(lǐng)先的專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)，在咨詢、審計(jì)、稅務(wù)等領(lǐng)域擁有深厚積淀。其一，戰(zhàn)略咨詢能力：長期服務(wù)世界500強(qiáng)及中國頭部企業(yè)，具備從戰(zhàn)略規(guī)劃到落地執(zhí)行的全鏈路咨詢能力。其二，行業(yè)深耕優(yōu)勢：在金融、制造、醫(yī)療、汽車、政務(wù)等重點(diǎn)行業(yè)擁有專業(yè)團(tuán)隊(duì)，精準(zhǔn)匹配AI技術(shù)與業(yè)務(wù)場景。其三，方法論體系：構(gòu)建了涵蓋戰(zhàn)略設(shè)計(jì)、場景挖掘、數(shù)據(jù)治理、組織演進(jìn)、生態(tài)協(xié)同的AI轉(zhuǎn)型方法論。其四，全球視野與本地實(shí)踐：融合國際領(lǐng)先經(jīng)驗(yàn)與本土企業(yè)實(shí)際需求。

SAIA與KPMG的聯(lián)合，形成了“產(chǎn)業(yè)生態(tài)+專業(yè)服務(wù)”的深度融合。雙方實(shí)現(xiàn)產(chǎn)研結(jié)合，確保方案前瞻性與落地性并重；標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)施并重，助力企業(yè)合規(guī)高效部署AI；資源協(xié)同，為企業(yè)提供政策對接、技術(shù)選型、人才賦能的一站式服務(wù)；價(jià)值閉環(huán)，打通從戰(zhàn)略診斷到組織演進(jìn)的完整鏈條。雙方聯(lián)合，形成了“懂產(chǎn)業(yè)、懂技術(shù)、懂方法、懂落地”的綜合能力，為傳統(tǒng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)支撐。

四、期待合作帶來的效果

依托SAIA與KPMG聯(lián)合構(gòu)建的AI轉(zhuǎn)型解決方案，中國傳統(tǒng)企業(yè)將在智能化浪潮中迎來信心與未來。AI將深度重構(gòu)供應(yīng)鏈優(yōu)化、生產(chǎn)排程、設(shè)備維護(hù)、客戶服務(wù)等關(guān)鍵流程，為企業(yè)注入降本增效、提質(zhì)增收的新動(dòng)能。

決策層面，AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)洞察將推動(dòng)管理者從經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，讓決策更精準(zhǔn)、更高效。業(yè)務(wù)拓展上，AI賦能智能營銷、產(chǎn)品服務(wù)化轉(zhuǎn)型與研發(fā)提速，為企業(yè)打開新的增長空間。組織層面，AI轉(zhuǎn)型促進(jìn)業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合，培育復(fù)合型人才，夯實(shí)可持續(xù)的智能化能力。

更值得期待的是，這套方案將賦予企業(yè)擁抱變革的勇氣與底氣。在智能化時(shí)代，敢于先行、勇于布局的企業(yè)，將率先抵達(dá)高質(zhì)量發(fā)展的新彼岸。SAIA與KPMG愿與各界攜手，以專業(yè)之力助推企業(yè)加速駛?cè)胫悄芑燔嚨溃餐_創(chuàng)更加光明的未來。

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