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阅读 企业有哪些维度评估AI带来的收益，怎么衡量AI的投入产出比？

发布日期：2025-09-14

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随着全球企业对AI的重视程度日益加深，对AI的投资也水涨船高。

但根据麦肯锡、高盛等机构的统计，今天投资AI的企业中，有75%的企业认为自己还没有取得任何回报，只有25%的企业认为自己取得了回报。

同时，企业对AI投资的回报也有不同的定义，有的企业认为它关于效率，有的认为关于流程和决策的优化，有的认为要体现在业绩上。

所以，很多CEO、CIO都不清楚如何去量化AI的投入产出比。

那么，我们怎么去衡量AI的投入产出比？从哪个维度看AI的投资和回报？

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首先，我们来听听单仁牛商董事长，央视凤凰评论员单仁博士的看法。

首先，任何脱离了总体拥有成本（TCO）的ROI计算都是不完整的。

这里有张表是关于AI的总体拥有成本清单，大家可以参考一下。

但是，对绝大多数企业来说，我们投资AI都不是从基础的数据开发、模型开发开始自己去做一个AI出来，而是采购或者是应用成熟的AI体系。

那这个时候，就可以用ROI公式来评估AI项目的经济效益。

那怎么衡量AI的经济效益呢？我们可以从四个维度出发。

第一、运营层面。AI有没有缩短关键工作流程的周期时间，比如新产品的开发上市项目或者是决策流程的审批周期。对于软件开发团队，还可以追踪拉取请求（PR）的合并频率是不是增加，这代表了更高的吞吐量。

对制造企业来说，今天应用比较多的就是AI视觉检测系统，我们可以观察它是不是降低产品缺陷率。

这里的核心就是关注AI如何改变日常业务运营，提升效率、速度和质量。

第二、客户价值和收入增长。这里衡量的就是AI对客户体验的直接影响以及跟收入增长的关联度。

比如说今天很多企业都在通过AI聊天机器人提供24小时的客服服务，那这里要考量的就是客户的净推荐值（NPS）和客户满意度（CSAT）分数。

AI搜索也是提升收入的典型应用，像亚马逊就报告，借助于AI的搜索推荐提高了35%的销售额。

ASOS、Pandora和HM这些零售商也报告说，因为AI的搜索和推荐系统，参与度和销售额都有显著提高。

还比如说AI定价，它超出了简单的供需关系，会综合考虑天气、对手定价、库存水平，以及社交媒体情绪这些因素，像沃尔玛每天都在用AI调整产品的价格，确保它们在保持竞争力的同时最大限度地提高利润率。

第三、劳动效率。这里衡量的就是AI对员工效率的影响。比如最常见的就是时间的节省，我们可以通过一个公式去计算：每位员工每周节省的工时×员工人数×平均时薪×52。举个例子，一个拥有500名员工的公司，如果AI工具每周为每人节省了2小时，员工平均时薪为100，那么，AI给企业带来的收益就是500万。

像我们就评估过单仁牛商的文思子牙专业营销AI系统，它的一大优势就是可以让2个人去完成至少20个人的短视频营销工作，包括文案产出、视频剪辑、账号运营和数据统计，带来明显的成本降低和效率提高。

第四、战略决策。

这个维度主要是衡量一些难以捉摸，但对企业长期价值比较重要的收益，比如说领导者的决策质量，企业的研发创新。特别是在决策上，这个主要就是看领导者自己的感受，比如说有了AI，是不是让决策的时候更有信心，快速的决定？或者是AI让企业战略规划的速度变快了？

总之，我们把四个维度综合起来，它们也存在一个价值链的关系。

也就是劳动效率（维度三）和运营层面（维度一）的提高，会促成客户价值和收入增长（维度二）的提高，而这些又是企业制定下一个战略（维度四）的重要指标。比如说，当一个组织成功用AI提高了自己的劳动率，员工有时间去做更多有价值的事，那么，组织的运营指标，比如说产品开发周期，产品返工率就会得到增强。

这种运营层面的提升，就会让领导者有更多的资源、精力去思考投入到其他重要的地方，从而实现业绩的增长。这是我认为的一个评估AI投资和回报的标准流程，当然，AI项目的失败很少是因为技术问题，更多时候是战略、文化和管理上的失败，后面我还会在单仁行上跟大家继续分享关于AI的更多思考。

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接下来，资深投资人，单仁行专栏作者宋子老师的观点。

在AI时代，AI企业的增长和传统企业的增长模式是不一样的，传统行业的投入产出是有规律、可预测的线性增长，但AI是一种抛物线的增长模式，衡量的尺度不同。

比如说，我们在评估项目回报率的时候，都会用一个经典公式来衡量我们的投入产出比：

ROI%=(收益-成本)/成本 

AI项目的投入产出比，也是根据这个公式中的收益和成本去计算，但是，AI项目有三大不同。

1. 收益滞后且多轨并行。

AI的收益像抛物线的“复利”，效果有着前慢后快的特点，往往要6–18个月才能传导到财务层面。

2. 成本结构的冰山化。

除了部署大模型、算力这些显而易见的成本之外，AI投资还有着大量冰山以下的成本，像数据清洗、标注、算力、合规、模型重训等隐性支出，参考我交流企业的经验数据，平均占到总成本的45%左右。

3. 价值颗粒度难捕捉。

AI可能让客服每小时多接3个单，也可能让产品上市周期快了一点，这是传统财务无法一次性捕获的价值，类似企业投放的品牌广告。

所以，作为企业经营者和投资者，我们去评估AI投入的ROI就需要“分阶段+多维度”的衡量框架，而非一次性算账。

综合我走访调研的传统企业以及互联网企业来看，领先企业普遍采用“2个时间轴×6个价值维度”的AI-ROI矩阵。

分为0-6个月的早期趋势性ROI以及长期实现性ROI两个时间维度，以及六个评估指标，详细请看文稿中的图。

在使用的时候，我们可以在项目立项时先写一个“预测列”，形成一个参考值，每月滚动校准，每个季度和每半年对照“实现列”复盘评估，决定是否追加或终止投资。

今天，很多企业看不到投资AI回报的根本原因，是董事会、业务线与研发团队说着三套不同的“价值语言”，董事会看的是财务语言，业务线谈的是运营语言、研发团队讲的是技术语言。

所以，通过评估AI使用率和“2×6矩阵法”，我们可以把三种语言同步成一种，把AI的效果和回报，用更量化、统一的方式评估出来。

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责任编辑 | 罗英凡

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