（一）营销侧：智能交互与需求洞察

在营销领域，AI 技术通过智能客服、智能引擎等工具，实现了与用户的深度对话。在交互过程中，AI 能够精准感知用户需求，捕捉用户对产品或服务的反馈意见，为企业改善业务提供有力支持。例如电商平台的智能客服，能实时响应用户咨询，同时收集用户偏好数据，助力精准营销。

（二）生产侧：智能采集与流程优化

生产端的 AI 应用主要通过各类传感器实现。这些传感器能够实时采集生产流程中的质量问题、库存、物流等多维度数据，通过对数据的分析处理，AI 可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本。比如在制造业中，AI 通过分析设备运行数据，提前预警故障，减少停机时间。

（三）管理侧：数据生成与决策支持

在企业管理经营方面，AI 能够快速生成各种数据指标和报表，为领导和管理者提供决策支持。传统方式下，生成报表需要耗费大量人力和时间，而 AI 通过对数据的自动化处理，能迅速生成准确的报表，帮助管理者及时了解企业运营状况，做出科学决策。

（四）技术应用趋势：从标准化到个性化

过去几年，SaaS（软件即服务）行业发展火热，各行业都有标准化的工具可用。但随着企业需求的深入，单纯依赖标准化软件解决问题逐渐遇到瓶颈。因为每个行业虽有共性，但每个企业都有其独特的问题，这就需要结合个性化服务甚至个性化的数据治理工作，才能让工具和平台更好地适配企业需求。可以预见，未来个性化需求将成为主流，AI 技术与企业业务的结合将更加深入和精准。

AI 时代数字化的特点

AI时代的数字化转型主要有两方面特点。

从技术应用来看，传统数字化或信息化更多是基于既定流程将业务环节串联起来，实现线下流程线上化，起到加速作用；

而AI技术带来了智能化属性，不再只是加速，而是在每个业务环节实现技术替代，改变原有的业务范式。

在企业成本与模式方面，人力成本是企业较大支出，虽然采购自动化设备等首次投资较重，但一旦跑通，长期能节约成本，且企业的生产方式和经营方式会因此发生较大改变，人员比例降低，同时也期待技术公司能提供提升效率和辅助智能化决策的工具与帮助。