为何要推行AI资产合理化战略，该如何落地实施

在争相拥抱AI的浪潮中，许多企业优先考虑的是在任何能够找到理由的场景下尽快部署AI，而AI方案是否真正必要、是否具备成本效益，在AI采用阶段往往并非关注重点。

然而，随着AI应用、服务和智能体逐渐成为IT资产的常规组成部分，AI在企业预算中所占的比重也持续攀升，那些无法创造真实价值的AI投入越来越难以得到合理解释。

这正是推动AI资产合理化需求出现的根本原因——即对AI资产进行系统评估，识别AI浪费或使用不当的情况，并采取措施最大化效率与投资回报率。

以下内容将深入解析AI合理化的含义、重要性，以及业务与IT负责人可采取的具体行动步骤，以使AI投资与组织需求真正对齐。

什么是AI资产合理化

AI资产合理化是指对组织现有AI系统进行评估，判断其为业务带来多少实际价值的实践。

如果某项AI资源的表现低于预期，组织应设法提升其投资价值；若无法改善，则应考虑将其下线退役。

AI资产合理化为何重要

对企业而言，AI资产合理化至关重要，原因在于AI在企业IT支出中占比不断增加，而许多高管仍难以从AI投资中识别出有意义的业务价值。

这种落差，部分原因可能源于企业在利用AI方面优化不足，常见问题包括：AI工具重复部署、使用场景与业务目标错位、AI系统缺乏持续维护与调优、投资决策缺乏数据支撑等。

AI资产合理化正是通过帮助企业审视AI投资及其使用方式，进而找到更具影响力和成本效益的AI资产运用路径，来解决上述问题。

AI资产合理化示例：客服聊天机器人

以AI资产合理化的实际案例为例，设想某企业部署了一款生成式AI客户服务聊天机器人，旨在无需人工介入的情况下自动解决客户问题。对这一资源进行合理化评估时，企业应重点考量以下几个方面：

转接人工的比例过高

合理化评估可能发现，大多数通过聊天机器人发起的客户交互最终都需要转接给人工坐席。这意味着该机器人未能实现其降低员工客服工作量的预期目标，属于交付不足。

对此，企业可对机器人进行优化改造，例如接入更强大的大语言模型，以提升向客户传递信息的准确性和有效性。

AI模型与业务流程错位

另一种可能是，问题并不出在聊天机器人的AI技术本身，而在于机器人能力与实际使用方式之间存在错位。例如，该企业收到的客户请求本身较为复杂，即便是功能最完备的大语言模型也难以在无人工辅助的情况下可靠处理。在这种情况下，企业可能会得出结论：该机器人投资回报不佳，应停止使用。

业务流程效率低下

还有一种可能是，围绕聊天机器人使用的业务流程本身存在问题。例如，机器人在许多情况下无法自动解决客户问题，是因为这需要触发其他工作流（如从CRM系统中提取数据），而这些流程尚未完全自动化，机器人不得不将请求上报给人工员工手动收集数据。要解决这一问题，企业需要重新审视流程自动化设计，确保与聊天机器人交互的所有系统都能与其同步高效运转。

AI资产合理化不同于传统IT合理化

AI资产合理化是IT合理化这一更广泛实践领域的组成部分——IT合理化是指组织对整体IT资产使用方式做出战略决策的过程。

然而，即便是在IT合理化文化成熟的企业中，AI资产合理化也容易被忽视，原因包括：AI技术迭代速度快、AI投资的价值衡量标准尚不统一、AI项目往往分散在不同业务部门推进而缺乏统一管控等。

AI资产合理化的评估维度

鉴于AI资产对企业而言属于相对新兴的资源类型，围绕AI合理化最佳实践的方法论仍在持续演进之中。

尽管如此，企业可以将IT合理化的基本原则与AI资产合理化的独特挑战相结合，从现在起着手建立有效的AI资产合理化实践。

合理化AI资产的主要考量维度包括：明确每项AI资产的业务目标与绩效指标、评估AI投资的实际成本与产出价值、识别重复建设或使用率低下的AI工具、判断现有AI能力是否与业务流程有效集成，以及评估AI供应商的长期可持续性。

如何推进AI资产合理化及合理时机

鉴于AI在企业环境中的快速普及，CIO及其他业务负责人若尚未制定AI合理化策略，现在正是着手推进的时机。在此过程中，需要明确以下问题：由谁负责主导AI资产评估、采用何种评估框架和周期，以及如何在业务部门与IT部门之间建立协同机制。

无论组织选择以何种方式推进AI资产合理化，当下最重要的是制定一套评估和优化AI投资的清晰计划。

在AI产品仍处于较新阶段时纠正失误、将因停用产品带来的业务中断降至最低，远比等到企业已深度依赖低效AI产品和工作流之后再行调整要容易得多——而对许多企业而言，正处于这一窗口期。

Q&A

Q1：AI资产合理化具体是指什么？

A：AI资产合理化是指对组织内现有AI系统进行系统性评估，判断其实际业务价值的实践。如果某项AI资源表现低于预期，企业应设法提升其价值；若无法改善，则应考虑将其下线退役。核心目标是识别AI浪费或使用不当的情况，最大化AI投资的效率与回报率。

Q2：企业为什么容易忽视AI资产合理化？

A：即便是IT合理化文化成熟的企业，也容易忽视AI资产合理化。主要原因包括：AI技术迭代速度过快导致评估难以跟上、AI投资的价值衡量标准尚不统一，以及AI项目往往分散在不同业务部门推进、缺乏统一管控机制，使得全局性的资产审视难以落地。

Q3：客服聊天机器人转接人工比例过高，应如何通过AI资产合理化解决？

A：评估发现聊天机器人频繁转接人工时，可从三个方向入手：一是升级接入更强大的大语言模型以提升响应质量；二是重新审视业务场景是否适合聊天机器人处理，若请求过于复杂则考虑停用；三是排查机器人依赖的周边流程是否存在自动化断点，补全CRM等系统的集成能力，消除因流程不畅导致的人工介入。