你有没有发现，企业数字化转型的路上，最大的瓶颈不再是“有没有数据”，而是“这些数据到底能不能帮我做出更聪明、更快、更创新的决策”？据《中国企业数字化转型白皮书2023》显示，超过68%的企业管理者坦言，数据孤岛和分析能力不足，直接拖慢了业务创新和响应市场的速度。但是，当AI、云计算、物联网、区块链这些新一代信息技术开始深度融合，企业的创新引擎正在被重新点燃——AI不仅让数据变得“可用”，还让数据变得“会思考”，真正赋能企业创新。而这背后，人工智能平台的价值从未像今天这样清晰：它们不再只是技术工具，更是企业构建智能决策体系、推动业务模式变革的核心驱动力。

你也许正在思考：新一代信息技术与AI到底怎么融合？企业的创新为什么离不开“智能平台”？面对数据资产、指标治理、业务场景、人员协同这些实际难题，AI平台到底能解决什么？我们将通过具体案例、权威数据和详尽的技术解析，帮你梳理出数字化变革的底层逻辑和企业创新的实操路径。本文不仅将揭开人工智能平台如何赋能企业创新的真实面貌，还会展示FineBI等领先BI工具在中国市场的突出表现，让你看清新一代信息技术融合AI的“落地力量”。如果你还在为“数据驱动到底怎么做”而困惑，接下来这3000字，可能会让你的认知彻底升级。

🚀一、新一代信息技术与AI的融合趋势与价值

1、技术融合驱动企业创新的底层逻辑

在数字化浪潮席卷全球的当下，企业不再满足于传统的信息化建设，而是希望通过新一代信息技术与AI的深度融合，实现业务流程的重塑和创新能力的跃升。这一趋势背后的底层逻辑可以拆解为几个关键环节：

• 数据基础设施升级：云计算和大数据技术为企业提供了弹性、可扩展的数据存储与处理能力。数据孤岛被打通，企业能够更容易地整合和管理各类业务数据。
• 智能算法赋能：AI技术，尤其是机器学习与深度学习算法，让企业能够从海量数据中挖掘出业务洞察，实现预测、优化和自动化决策。
• 场景化应用落地：物联网、区块链等新一代信息技术，为AI的落地提供了丰富的业务场景，如智慧供应链、智能制造、数字营销等。
• 敏捷协同与创新生态：开放平台、API集成，以及低代码、无代码开发工具，使企业各部门能够更快地响应市场变化，协同创新。

下面，我们用一个表格来清晰展现新一代信息技术与AI的融合方式及其带来的创新价值：

企业创新的驱动力，正是来源于这些技术的深度融合和互补优势。

企业通过新一代信息技术与AI融合，能够实现如下创新突破：

• 业务流程智能化：传统流程依赖人工判断，现在通过AI模型自动优化，减少错误和响应时间。
• 产品与服务个性化：AI分析用户行为，实现“千人千面”的产品推荐和服务定制。
• 组织协同敏捷化：数据和智能平台打通部门壁垒，提升协作效率、加速创新迭代。

数字化转型不是简单的技术升级，而是企业治理、业务模式和组织文化的全面革新。 AI与新一代信息技术融合，是企业迈向智能化创新的必由之路。

2、融合实践的典型案例与效果

技术融合的价值，只有落地到实际业务场景，才能真正显现。让我们来看几个典型案例，理解新一代信息技术与AI融合如何赋能企业创新：

免费试用

• 智慧零售：阿里巴巴“智能门店” 阿里利用大数据、AI和物联网，把门店、仓库、线上平台的数据全面打通。AI算法分析顾客行为，实现动态商品陈列、个性化营销。最终，门店销售转化率提升30%以上，库存周转效率提升40%。
• 智能制造：美的集团“智能工厂” 美的通过工业物联网和AI平台，实时采集设备数据，自动预测设备故障、优化生产排班。工厂整体生产效率提高20%，设备停机时间大幅减少，生产过程更加柔性和可控。
• 数字金融：中国平安“智能风控”系统 平安利用AI深度学习模型，整合客户交易、行为和社交数据，实现自动化风险评估和欺诈检测。贷款审批周期从3天缩短到30分钟，坏账率下降15%，客户体验显著提升。

这些案例背后，普遍采用了如下融合策略：

• 业务数据全域整合，打破数据孤岛，形成可用数据资产。
• 引入AI平台，搭建智能分析与决策引擎，实现自动化和个性化。
• 跨部门协同，通过数据与智能平台，实现业务流程的快速响应和创新。

融合实践的核心，是“技术+业务+组织”的协同创新。

企业在技术融合过程中，常见的难题包括：

• 数据治理能力不足，导致数据质量和安全难以保障。
• AI模型与业务流程耦合度低，智能化效果有限。
• 组织协同和人才储备不足，阻碍创新落地。

但随着FineBI等自助式BI工具的普及，企业可以通过一体化的数据分析平台，实现数据采集、建模、可视化和AI智能图表制作，全面提升决策智能化水平。FineBI已连续八年蝉联中国商业智能软件市场占有率第一，成为企业数字化创新的“底座工具”，推动数据要素向生产力的加速转化。 FineBI工具在线试用

3、融合价值的实证与挑战

从产业数据来看，新一代信息技术与AI融合正在带来显著经济和社会价值。据《中国人工智能产业发展报告2023》显示，2023年中国AI产业整体规模突破5788亿元，信息技术与AI融合应用贡献率超过45%。企业在智能制造、智慧金融、数字营销等领域的创新成果，直接推动了业务增长和效率提升。

但融合过程也面临诸多挑战：

• 技术壁垒：AI模型开发与业务场景结合难，数据质量和算法效果不稳定。
• 人才瓶颈：复合型人才稀缺，既懂业务又懂技术的团队难以组建。
• 治理难题：数据安全、隐私保护、合规要求越来越高，企业需要构建完善的数据治理体系。
• 标准缺失：融合应用标准不统一，导致平台集成和业务协同效率低下。

企业若能正视这些挑战，持续投入技术升级和组织变革，将能最大化融合价值，实现创新驱动发展。

💡二、人工智能平台赋能企业创新的核心机制

1、平台化赋能的技术路径与能力矩阵

人工智能平台的兴起，是企业创新从“点状突破”到“体系化升级”的关键转折。相比单一的AI工具，平台化AI更具开放性、集成性和扩展性，能够覆盖从数据管理到业务应用的全链路赋能。

AI平台赋能企业创新的核心机制包括：

• 数据采集与治理：自动化采集多源数据，支持数据清洗、脱敏、分级管理，保障数据资产质量和安全。
• 智能建模与分析：内置多种机器学习、深度学习算法，支持自助式建模、模型训练和效果评估。
• 可视化与决策支持：图表、仪表盘、智能报表等可视化工具，让业务人员无需编程即可洞察数据，辅助决策。
• 协同与集成：支持API、插件等方式，与企业现有系统无缝集成，实现多部门协同与业务创新。

下面用一个能力矩阵表，梳理主流AI平台（以FineBI为代表）在企业创新赋能上的核心能力：

平台化AI让企业创新“有体系、有节奏”，能力边界远超传统工具。

具体赋能方式包括：

• 一体化数据流转：平台打通数据采集、存储、建模、分析、可视化的全流程，消灭数据孤岛，实现数据的资产化管理。
• 自助式智能分析：业务人员可自助建模、制作智能图表，无需依赖IT或数据科学家，大幅提升分析效率和创新动力。
• 业务与AI深度融合：平台支持业务流程与AI模型的灵活耦合，如自动化审批、智能推荐、风险预警等创新场景。
• 生态开放与持续扩展：通过API、插件等机制，平台不断扩展功能，助力企业构建开放创新生态。

2、平台赋能下的创新模式与组织变革

人工智能平台不仅是技术“底座”，更是企业创新模式变革的催化剂。赋能机制主要体现在以下几个方面：

免费试用

• 创新模式升级：从“经验驱动”向“数据+智能驱动”转变，企业能够基于实时数据和智能分析，快速验证新业务模式、调整战略方向。
• 人才结构优化：AI平台降低了数据分析门槛，使得业务人员、管理者都能参与创新，无需高深技术背景，推动“全员数据赋能”。
• 组织协同强化：平台打通部门数据流，促进跨部门协作，实现研发、营销、供应链等多业务线的协同创新。
• 决策流程智能化：借助平台的智能建模和可视化功能，企业决策流程由过去的“人工拍板”变为“智能辅助+数据驱动”，提升决策质量和速度。

以下是平台赋能下创新模式与组织变革的对比表：

平台赋能的本质，是把AI和数据分析“工具化、普惠化、协作化”，让创新成为企业的日常能力。

具体落地路径包括：

• 建立指标中心，统一数据口径和治理标准，保障数据驱动的可持续性。
• 推动业务、技术、管理多角色协同，通过平台实现透明、高效的创新流程。
• 持续培养数据素养和AI应用能力，让创新成为全员参与的企业文化。

3、平台赋能的案例与实效分析

要论平台赋能企业创新的实效，最有说服力的是来自不同行业的真实案例：

• 制造业转型：海尔集团“工业互联网平台” 海尔通过构建工业互联网平台，融合AI、大数据、物联网等技术，实现生产流程智能优化、设备预测性维护、定制化生产。结果，单台设备故障率降低60%，订单交付周期缩短25%，创新产品上线速度提升2倍以上。
• 医疗健康：微医“智慧诊疗平台” 微医依托AI平台，整合病历、影像、基因等多维数据，辅助医生实现智能诊断和个性化治疗方案推荐。平台上线一年后，诊断准确率提升18%，患者满意度上涨30%，创新服务如“远程会诊”成为常态。
• 金融科技：招商银行“智能分析平台” 招行搭建AI驱动的数据分析平台，覆盖客户画像、风险控制、营销推荐，推动业务创新。平台上线半年，客户转化率提升15%，风控成本降低20%，新业务试错周期缩短一半。

这些案例印证了人工智能平台的三大赋能效果：

• 创新效率提升：平台化赋能让创新试错和业务迭代更快，企业能够敏捷响应市场变化。
• 决策智能化：数据与AI深度融合，决策更精准、更科学，降低业务风险。
• 组织协同优化：跨部门数据流通和智能协作，形成创新合力，提升整体竞争力。

平台赋能，是企业创新“可持续、可规模化”的关键保障。

📊三、企业创新落地的实操路径与指标体系

1、数字化创新落地的关键步骤与流程

企业在新一代信息技术与AI平台赋能下实现创新，必须有清晰的实操路径。归纳来看，数字化创新的落地流程主要包括：

• 需求识别与业务场景梳理：明确创新目标，梳理业务痛点和场景需求，为技术融合和平台建设做好准备。
• 数据资产盘点与治理：整合各类业务数据，建立统一的数据资产管理机制，保障数据质量和安全。
• 智能平台搭建与集成：选择适合企业的AI平台（如FineBI），实现数据采集、建模、分析、可视化和业务系统集成。
• 创新应用开发与迭代：围绕核心业务场景，开发智能化应用，如预测、推荐、自动化流程等，并不断迭代优化。
• 指标体系建设与效果评估：建立创新指标体系，量化创新成果，持续跟踪和优化创新成效。

下面用一个流程表梳理企业数字化创新落地的关键步骤：

数字化创新流程的核心，是“需求-数据-平台-应用-指标”的闭环管理。

企业在推进创新落地时，常见的实操难题包括：

• 业务需求与技术方案脱节，导致创新不接地气。
• 数据治理不到位，影响平台和应用效果。
• 指标体系不完善，创新成果难以量化和持续优化。

因此，推荐企业采用FineBI等一体化自助分析平台，建立指标中心和数据资产管理机制，实现创新流程的高效协同和持续优化。

2、创新指标体系与量化评估方法

企业创新不是“拍脑袋”，而是“有指标、有数据、有反馈”的科学管理。创新指标体系的建设，是衡量和优化创新成效的基础。

常见的创新指标体系包括：

• 业务增长指标

  本文相关FAQs

🤖 新一代信息技术和AI到底怎么融合？企业创新能落地吗？

老板最近天天喊AI转型，开会也全是“智能+”的词，可说实话我是真有点懵。到底啥叫信息技术融合AI啊？不是随便上个机器人就完事吧？有没有大佬能讲讲，这东西对企业创新到底实际有啥用？会不会光说不练，落地难？

新一代信息技术和AI融合，说白了就是让企业以前那些“傻傻的”信息系统变得更聪明，能主动帮人解决问题，不只是存数据、跑流程那么简单。企业创新这事，光有想法不够，得有工具。比如：

你问落地难不难？其实关键不是技术本身，而是有没有把AI结合到业务里。比如你做零售，数据多到爆，传统BI工具只能做可视化，AI加持后可以自动分析消费者行为、预测销量。再比如制造业，AI能用设备传感器数据预测维修需求，省下不少成本。

看国内外大厂的案例，像美的、华为、阿里都用AI做流程自动化、智能推荐和风险识别。Gartner、IDC报告都说，AI+信息技术融合能让企业效率提升30%以上，创新速度提升50%，不再是纸上谈兵。

但话说回来，落地确实有坑。最大痛点是数据质量和团队认知。不是买个AI平台就万事大吉，得有人懂业务、懂技术，逻辑打通了才行。好在现在市面上一些平台（比如帆软的FineBI）已经把数据采集、分析、可视化、AI图表一条龙搞定了，降低了落地门槛。你可以试下 FineBI工具在线试用 ，免费体验，看看能不能解决你们公司的实际问题。

最后一句，企业创新落地，AI是加速器，但得把业务流程和数据资产用起来，别光看宣传，真用起来才是王道。

📊 AI赋能的数据分析，业务部门不会用怎么办？

公司搞了个大数据平台，老板让业务部门自助分析，说AI能帮忙自动做报表，可大家都不会用啊！数据部门天天被“骚扰”，业务同事一问三不知，AI功能也没人敢点，怕点了出错。有没有啥靠谱的办法，让业务人员也能用AI分析，少点折腾？

这个问题太真实了！我身边不少朋友也是被AI平台“弹窗”吓到，说实话，工具再强，没人会用也是白搭。业务部门不懂数据建模、不敢碰AI，实际是认知和操作门槛太高。解决这事得从“工具亲民化”和“业务场景化”两方面下手。

1. 工具得傻瓜化，能让人一看就会。 现在很多新一代BI工具，比如FineBI，专门针对业务人员做了一堆“无门槛”设计：

• 拖拽式建模：不懂SQL也能玩儿，像拼乐高一样搭报表；
• AI智能图表：输入“销售走势”，自动出图，不用自己配参数；
• 自然语言问答：像跟Siri聊天一样，问“本月哪个产品卖得最好”，直接给你答案；
• 可视化看板：自定义界面，结果一目了然。

2. 业务场景要和数据分析结合起来。 比如销售部门关心订单、客户、区域销量，不用学数据科学，直接用FineBI的“指标中心”，选好指标，AI自动分析趋势、找出异常点。生产部门只要上传设备数据，AI就能给出故障预测和维护建议。这样一来，业务人员用起来不慌，数据部门也轻松不少。

3. 培训和陪伴也很重要。 别指望业务同事自己摸索，建议公司搞一波“数据工具午餐会”或者“小白训练营”，一小时教会大家怎么用AI做报表，怎么用自然语言问答。帆软、微软这些厂商都提供在线视频和社群支持，别担心没人教。

4. 自动化+智能推荐，降低出错率。 AI平台都有智能异常提示和自动纠错功能，业务同事点错了也不会出大问题。FineBI还支持协同发布，大家可以一起在线编辑，互相监督，结果更靠谱。

结论： 业务部门会不会用AI平台，关键看工具设计和场景结合。选对平台，比如 FineBI工具在线试用 ，让AI变成每个人的“数据助理”，数据部门不再是全公司唯一的“救命稻草”，创新动力才能真正落地。

🧠 AI平台赋能，企业数据创新还能走多远？

看了那么多AI和信息化融合的案例，感觉大家都是在做“辅助分析”，离真正的创新好像还差点意思。企业上了AI平台，能不能实现更深层次的创新？比如数据资产变现、业务模式升级、甚至颠覆行业？有没有啥靠谱的证据或者案例能说服我？

这个问题问得好，有点灵魂拷问的味道。现在市面上AI平台多如牛毛，真要说“赋能创新”，到底能走多远，还是得看数据驱动的深度和广度。

先看点硬数据。IDC、CCID2023年报告显示，数字化转型企业里，AI平台渗透率已超60%，而那些“深度用AI”做业务创新的企业，利润增长率比同行高了40%。Gartner也在2024年预测，未来三年，全员数据赋能的企业会成为行业领跑者。

说几个实际案例：

1. 美的集团（制造业） 美的把AI和生产信息化系统融合，做了“设备健康预测”和“智能排产”。以前靠人工经验，现在AI分析传感器数据，自动预测故障、安排维护，设备停机时间减半，产能提升20%。这就不是辅助分析了，而是生产模式的创新。
2. 阿里巴巴（零售电商） 阿里用AI+大数据做“智能推荐”和“个性化营销”，用户画像、商品动线全靠AI算。每次双十一，AI自动调度物流、库存、营销策略，成交额屡创新高。传统做法根本玩不过。
3. 帆软FineBI用户（金融行业） 某保险公司用FineBI做“智能理赔分析”，以前每起理赔都得人工审核，现在AI自动识别异常理赔，风险预警，理赔效率提升60%，还减少了欺诈损失。

AI平台赋能的深度创新，其实分三步：

• 先把数据资产打通，让数据管理、分析、共享一条龙搞定（FineBI这方面做得蛮好）；
• 再用AI做智能建模和自动决策，不只是辅助分析，而是让AI参与到业务链条里，主动发现机会、预警风险；
• 最后是数据变现和模式创新，比如用数据做新产品、做行业标准、甚至跨界合作。

给你个判断标准： 如果企业AI平台只是做报表、可视化，那创新深度有限；如果能让业务全员用数据、用AI做决策、推动新产品，那创新空间就很大。现在越来越多企业开始“数据资产变现”，比如用数据售卖给合作伙伴、用AI做新型增值服务，行业边界都在被重塑。

最后一句： AI平台赋能企业创新，能走多远，取决于你敢不敢让AI真正参与到业务核心。别满足于辅助分析，试着让AI帮你发现机会、定义新业务，这才是数字化转型的终极目标。