您的组织是否已投入人工智能（AI）应用，却仍未达到预期收益？这并非个例。据《CDO Magazine》报道，生成式 AI 工具已成为职场中部署最广泛的人工智能应用，被寄予提升生产力和重塑客户体验的厚望。但报告同时揭示了一个严峻现实：近半数（49%）的企业无法准确量化并证明其AI项目的实际价值。这一难题，甚至比人才短缺、技术瓶颈、数据问题或对AI的信任危机更让企业头疼。无法证明AI的价值，已成为阻碍其深入应用和取得成功的关键障碍。

既然AI是大势所趋，为何企业却在“算账”上卡了壳？这一矛盾现象的背后逻辑其实非常清晰：AI的潜力人人看得见，但若没有一套衡量其实际影响的方法，这笔投入就始终像在“烧钱”，让人心里没底。真正的破局之道，在于建立一套专属的“投资回报”（ROI）体系，让AI战略与企业目标精准对齐，并清晰定义预期收益。

理解ROI

要论证AI战略部署成本（涵盖技术投入、人才储备及基础设施）的合理性并确保其与组织战略目标对齐，建立完善的ROI评估体系至关重要。这套体系能验证AI项目究竟是真金白银的“效益引擎”，还是徒增成本的“形象工程”。与追求立竿见影的传统投资不同，AI的价值往往是“细水长流”。比如，客服AI通过个性化服务和快速响应提升了用户体验——这可能不会立刻拉动利润，却能悄然积累客户好感，换来长期的忠诚与复购。

AI投资回报评估体系：构建多维价值量化框架

人工智能投资的回报可带来有形与无形双重收益。有形收益（亦称硬性回报）可直接以财务指标衡量，包括营收增长、成本削减及生产效率提升。无形收益（亦称软性回报）虽难以量化却至关重要，它能间接强化客户关系、优化组织文化并促进业务发展，例如提升员工敬业度、改善客户体验及激发创新活力等典型效益。

人工智能项目能带来多维度的收益——既包含有形与无形效益，也涵盖短期回报与长期收益，同时兼具战略影响与战术价值，这些都将作用于投资回报模型。因此，为了全面捕捉AI举措的价值与影响，应从以下三大ROI类别进行评估，如图1所示。

图1——AI投资回报模型

ROI示例：AI在零售连锁中的应用

某大型零售连锁部署了 AI 驱动的库存管理系统，以优化其供应链。

该系统通过智能算法实现三大核心功能：精准预测库存水平、自动化补货流程，以及有效缓解库存积压与缺货问题。

• 可量化ROI —— AI 系统降低了库存持有成本，减少了因缺货造成的销售损失，从而实现了成本节省和收入增长。此外，系统能够根据市场变化动态调整库存水平，确保热门商品持续有货，大幅提升了客户满意度。

• 战略性ROI —— 通过自动化库存管理，零售连锁得以实现运营效率和优质客户服务的战略目标。AI 系统的灵活性使组织能够迅速响应消费趋势和季节波动，进一步巩固市场地位。

• 能力建设ROI —— AI 系统提升了员工技能水平，员工在使用和管理先进 AI 工具的过程中获得了宝贵经验，从而增强了组织整体的技术能力，营造了以创新为导向的企业文化。

图2从三大投资回报维度，系统呈现了该AI驱动库存管理系统的有形与无形收益。分析表明，该技术不仅能优化库存管理，还可提升运营效率与客户服务质量，为连锁企业的长期战略发展提供支撑。

图2——AI驱动库存管理系统的有形、无形回报概览

人工智能项目的重要性不言而喻——既能实现短期可量化的投资回报，又能推动长期战略成果。正如专家所言："每个AI项目不仅应为企业带来即时财务回报，更应作为提升企业AI竞争力的战略性投资。任何无法增强AI成熟度的项目都是失败的。"这一AI投资回报模型不仅关注财务收益，更揭示了AI投资与战略目标、组织能力之间的内在联系。

破解“算不清账”的五大关键

识别和测量AI项目的ROI面临多重挑战，主要原因包括：

• 目标模糊：上AI只为“赶时髦”，没有清晰的战略目标。项目必须与“提升客户留存”、“优化运营”等核心业务目标挂钩，才能有的放矢。

• 技术与业务“两张皮”：技术团队埋头开发，业务部门需求被忽视。必须打破壁垒，确保AI真正解决业务痛点。

• 软实力如何“定价”：客户满意度提升多少？员工创新意识增强多少？这些难以直接换算成钱。可借助客户留存率、NPS（净推荐值）、员工调研等间接指标来评估。

• 长线投入，考验耐心：AI是“马拉松”，前期投入大，见效慢。清晰沟通预期和阶段性成果，能让决策层和团队保持信心。

• 缺乏“标尺”：没有明确的KPI，就无法衡量成败。例如，库存优化必须设定“缺货率下降X%”等具体目标。持续追踪数据，才能让AI价值看得见、说得清。

值得投入吗？

衡量人工智能的投资回报是否值得？答案毋庸置疑。这不仅关乎当前投资的价值验证，更是为未来创新铺路——确保每一个前进脚步都能实现影响力与价值的最大化。

作者：Mary Carmichael, CRISC, CISA, CPA, Member of ISACA Emerging Trends Working Group

翻译：刘畅，CISA、CISM、ISO27001Auditor，ISACA微信公众号特邀通讯员。

校对：王亮（Lionel Wang），CISA，ISACA中国翻译工作组成员，致力于网络安全、数据安全、个人信息保护、工控安全以及IT审计方向的研究