进入2025年，亚太地区持续面临着技术快速进步与消费者需求不断变化的双重挑战。IBM《2025亚太AI展望报告》指出，亚太企业已跨越试验阶段，开始聚焦AI投资的实际价值——超半数企业（54%）认为AI将在创新创收等领域带来长效回报。

在社会科技不断进步的大背景下，企业既要应对白热化的市场竞争，也要把握弯道超车的战略机遇。善用数据资产者，正于变局中构筑护城河。

本文将为您解读2025商业转型的五大核心趋势：数据驱动型AI的底层逻辑、AI投资回报率量化评估、AI工具的自建与采购策略、ESG可持续竞争力的打造，以及颠覆性智能体AI（Agentic AI）。这些趋势共同构成了不断演变的技术格局，强调了企业为保持竞争力而进行调整和创新的必要性。

数据驱动型AI：机器学习的新范式

数据驱动型AI不仅仅关注算法优化，且将高质量数据视为AI的根基。O'Reilly调研显示，48%的企业通过机器学习与数据分析工具来保障数据精准度。

这种方法需要全面采集数据，收集包括结构化数据、非结构化数据及实时数据流在内的多源数据，以构建多维度数据池。同时，通过数据清理、预处理与增强技术，确保数据质量以及与业务场景的适配性。

以特斯拉自动驾驶为例，通过采集用户百万英里行驶数据构建训练库，其AI算法不断进化，大大提升了自动驾驶安全性与可靠性。

当前机器学习正经历从"模型优先"到"数据筑基"的战略转向。当模型越来越复杂，数据质量将成为区分成败的关键变量，以数据洞察驱动的迭代闭环将重塑AI价值创造路径。

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AI投资回报：从概念验证到价值量化

全面评估AI投资的回报是制胜关键，但许多公司仍忽视其重要性。当下，这种"先部署后治理"的粗放式AI应用模式正加速退场，企业既追求敏捷的技术应用，更强调商业回报的可视化与可持续性。

谷歌最近的一项调查发现，60% 的企业已在生产中部署生成式AI，其中 86% 的企业表示收入增加了 6% 及以上。西门子通过AI预测性维护将设备运维成本削减30%，折合年降本2亿欧元；在汽车行业，福特等公司也使用 AI来优化质检流程，从而缩短研发周期，加快新车上市速度并提高整体生产率。

将AI投入与核心业务指标强关联，是构建真正价值闭环的关键。Forrester预测，到2025年，企业将建立更精细的ROI评估框架，强调AI项目的可量化商业价值，告别"为AI而AI"的跟风式投入。

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AI工具：自建VS采购？

企业推进AI落地时，越来越多地面临着重要战略抉择：采用现成解决方案还是自主研发？这场"造轮子vs用轮子"的博弈，对业务战略产生着重大影响。

预制解决方案具有快速实施的优势，无需漫长的开发周期。另一方面，自建的AI系统可根据需求提供量身定制的解决方案，虽然初始投资可能较高，开发过程可能较长，但可以带来显著的长期效益。

在面对自建和采购的两难选择时，决策者需从以下五个维度建立评估矩阵：

• 业务目标：AI是企业战略的核心组成部分，还是辅助工具？若AI为核心和关键，掌握自主知识产权就更为重要。
• 落地时效：需要多快部署AI解决方案？如果速度是关键，现成的解决方案可以更快落地。
• 内部专业知识：对团队当前的技术能力进行评估，如果企业缺乏定制开发AI所需的技能，购买预制解决方案更为可行。
• 成本考量：虽然购买在初期可能更具成本效益，但从长远来看，定制方案可以降低总体拥有成本，更灵活地应对不断变化的业务需求。
• 生态兼容性：定制解决方案可以更好地控制数据和流程，提高适应未来需求的能力。

归根结底，两者并非对立面，将其有机结合可以更好地满足需求。通过仔细评估不同选择的优势，企业可以做出明智的决定，以支持其战略目标并推动AI应用落地。

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AI+ESG：可持续增长的双引擎

2025年，AI将成为ESG战略的加速器。通过将AI融入可持续发展工作，分析运营数据，企业可精准优化资源效率，开发环境友好型产品，满足消费者对环保产品日益增长的需求。据 YouGov 的调查，全球每五位消费者中就有超过三位（71%）在做出买决定前会考虑社会因素，凸显了ESG对品牌的重要性。

·      ESG数据治理：2025 年，企业将越来越重视组织和管理多源ESG数据。强大的数据管理框架将成为确保数据可靠性和合规性的关键。企业将ESG数据与现有的商业智能系统集成，可提升洞察力，同时先进的分析技术也有助于识别趋势、风险和改进机会。

·      智能评估体系：AI在ESG中的应用将更加普遍。AI解决方案可以对多数据源进行分析，提供与环境影响、运营效率和合规性指标相关的可行见解。

·      场景化落地：随着可持续发展工作的发展，选择正确的AI用例至关重要。企业可进行内部评估，以确定AI适用领域（如能源优化和减少浪费）。根据战略目标量身定制AI解决方案，确保有效解决问题。

例如，联合利华已将AI融入其可持续发展计划，利用数据分析减少生产过程中的用水量并优化供应链物流。此举不仅强化了品牌形象，还与具有环保意识的消费者建立了更深层次的联系，提高了消费者的忠诚度和市场竞争优势。

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Blending Generative AI and machine learning to assess the environmental performance of 13,000 French companies - Ekimetrics

Data Science Transformation to oversee an insurer’s ESG roadmap - Ekimetrics

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Agentic AI：商业与营销的变革

智能体AI（Agentic AI）是AI行业的重大进步，其特点是系统可以自主执行任务、做出决策并从环境中学习，而无需持续的人工干预。相较于依赖预设算法与人工监督的传统AI模型，智能体AI系统通过实时数据学习与自主优化，成为企业提高运营效率和推动创新的有力工具。

通过部署先进系统，企业可以大大减少决策过程所需的时间和资源。智能体AI能够解析海量数据、捕捉潜在规律并生成高价值洞见，赋能组织快速制定精准战略，从而有效应对市场变化和新兴机遇。

2025年，在智能体AI的发展下，商业与营销领域将呈现五大变革：

• 超个性化推荐：基于多维消费者行为数据库，智能体AI可深度解构用户画像，驱动精准内容推送与场景化营销。例如，智能体AI可自主识别用户消费周期中的交叉销售机会与增值服务推荐节点，实现自动化销售链路闭环。
• 智能内容生成：智能体AI可实现多种内容生产（文本/图像/视频）流程智能化，持续输出高品质创意素材。
• 优化营销活动管理：智能体AI可自主规划、执行和完善跨渠道营销活动，并基于实时效果数据与受众反馈动态调整策略。
• 数据驱动的智慧决策：通过实时解析市场趋势与消费行为，智能体AI提供可落地的商业洞察，为营销策略注入数据动能。
• 销售及库存管理优化：智能体AI可以根据历史销售数据和市场趋势，自动调整库存补货计划，减少库存积和压缺货现象，同时通过精准的销售预测，提高销售效率和客户满意度。

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结语

对于亚太企业来说，在2025年，拥抱AI不仅是一种战略选择，也是在快速发展的环境中实现繁荣的必要条件。

Ekimetrics帮助企业将 AI解决方案直接无缝集成到关键业务流程中，致力于为企业提供规模化、定制化、工业化生成式AI解决方案，助力企业您在客户体验、营销策略、销售及库存管理、生产运营、质量管理、ESG等不同领域实现变革。

我们认为，在对AI进行投资之前，制定有效的战略方法至关重要，这包括：

1. 现状诊断：系统评估企业数字化成熟度与战略优先级，确保技术部署与核心业务需求精准匹配
2. 回报预判：通过商业影响分析模型，量化预测技术应用对关键运营指标的提升空间
3. 风险管控：建立技术发展蓝图，规避无明确应用场景的盲目投资

2025的商业竞赛，不属于盲目追风者，而属于那些以AI重构商业本质的远见者。企业应将前瞻视野注入战略框架，在技术应用与商业伦理间实现动态平衡，最终推动整个亚太地区建立数字化转型的新范式。

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如需授权转载，请联系yishan.feng@ekimetrics.com

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_{1. Google: https://cloud.google.com/transform/manufacturing-gen-ai-roi-report-dozen-reasons-ai-value}

_{2. Business insider: https://www.businessinsider.com/ai-siemens-predict-industrial-maintenance-machine-infrastructure-equipment-costs-productivity-2024-11}

_{3. Master Of Code: https://masterofcode.com/blog/generative-ai-in-manufacturing}

_{4.YouGov: https://business.yougov.com/content/46185-global-market-analysis-esg-importance-consumer-purchase-decisions}

_{5. Aim research: https://aimresearch.co/market-industry/how-unilever-is-leveraging-ai-to-drive-innovation-and-sustainability}

_{6. O’Reilly: https://www.oreilly.com/radar/the-state-of-data-quality-in-2020/}

_{7. Cloud Factory: https://cloudfactory.com/blog/three-waves-of-ml}