Stock markets and supermarkets: how business is deploying AI
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三年。你能想象三年后世界会变成什么样吗？三个月到六个月呢？欢迎收听达沃斯电台，这是世界经济论坛的播客，探讨着最大的挑战以及我们如何解决这些挑战。本周，在这个系列的第二期节目中，我们将探讨人工智能如何改变各个行业，我们将听到来自人工智能部署前沿的两个行业的声音。

金融服务。当我们将其提供给例如大型银行时，他们会查看它，他们会立即理解其价值、用例，并且在许多情况下，他们会对此感到非常兴奋。以及消费品。以消费者和人为中心一直是我们的

座右铭，但现在有了生成式人工智能，我们可以在管理业务的各个方面真正实现这一目标。伦敦证券交易所集团负责人解释了为什么对于金融行业来说，管理生成式人工智能带来的风险至关重要。现在每个人都熟悉“幻觉”的概念。如果你在金融分析中使用人工智能，你不可能做到95%正确。我们的客户期望始终准确无误的结果，我敢说，一直如此。

百事公司首席战略和转型官分享了消费品行业在扩大使用人工智能规模时的一些经验教训。投资于你的基础设施，因为它是生成式人工智能的必要基础，并投资于你的人员，这样两者才能在人工智能采用方面形成无与伦比的组合。

无论你在哪里收听播客，都可以关注达沃斯电台，或者访问 wef.ch/podcasts。我是世界经济论坛的罗宾·帕尔默。通过这次对人工智能如何在金融服务和消费品行业中部署的探讨。如果我们自己不推动这种速度，我们就会失去机会。这里是达沃斯电台。为了讨论人工智能如何改变金融行业，我邀请到了德鲁·普罗普森。德鲁，你好吗？我很好，罗宾。你好吗？我很好，谢谢。请告诉我们你在世界经济论坛的工作。

是的，我负责世界经济论坛在金融服务领域的技术和创新工作。我们在这一领域开展了多项不同的倡议。实际上，在所有这些倡议中，我们的目标都是主要回答三个关键问题。第一个问题是技术创新如何转变和塑造金融服务？因此，最终也包括金融体系。

第二个问题是，随着技术的不断发展，我们是否可能看到由此产生的新风险正在出现，我们需要在这些风险演变成系统性风险之前加以控制？因此，当然，公私合作发挥着重要作用。然后是第三点，我们如何确保资金继续流向金融服务领域的创新，这无疑是创新的一个重要关键部分。你在达沃斯发表了这篇论文，一篇

关于《智能时代产业白皮书》系列中关于金融服务的论文。如果你开始阅读这篇论文，你能否告诉我们你会发现什么？

是的，当然。金融行业确实正在以多种方式实施人工智能。事实上，它是人工智能支出最多的行业。我认为最近的数据显示，2023年，支出为350亿美元，但现在我们知道，2024年，去年金融行业支出为450亿美元。支出用于哪方面？支出用于……

一般的人工智能，就提供许多不同的部署机会而言。因此，如果我们看看所有可用的用例，大部分资金主要用于利用人工智能简化运营和降低风险。例如，

一个非常常见的用途是使用人工智能进行欺诈检测。金融服务公司正在利用人工智能的模式识别能力以及机器学习，他们能够监控交易，然后当然检测到可能表明欺诈的异常情况。因此，这当然是一个

非常强大的用例，在各行各业都在部署。另一个真正利用生成式人工智能最新发展的用例是创建内部聊天机器人，以支持员工获取他们所需的信息，这些信息可以从非常复杂或冗长的文档中快速提取。因此，这也是我们在金融服务公司中看到的非常普遍的情况。

有趣的是，许多不同的公司都为它们取了富有创意的名字，以帮助提高采用率，以便内部员工定期使用它们。富有创意的名字？

是的。例如，纽约梅隆银行的新人工智能工具名为伊丽莎。这是为了纪念亚历山大·汉密尔顿的妻子，她是该银行的企业前身。所以看到人们如何使用不同的名字很有趣。我以为它们都会以水果命名。80年代就是这样，不是吗？……

苹果可能是那个时代的主要幸存者。也许那是下一波浪潮。我们将拭目以待。下一波浪潮是历史人物。好的。我们将与大卫·施维默交谈，或者我们将收听他的访谈。我已经和他谈过了。

告诉我们他是谁。他不是《老友记》里的罗斯。我确实和他讨论过这个问题，尽管你在采访中听不到。他甚至从未见过《老友记》里的罗斯，另一个大卫·施维默。告诉我们这个大卫·施维默是谁。是的。大卫·施维默是伦敦证券交易所集团的首席执行官，通常被称为LSEG。LSEG是领先的全球金融基础设施和数据提供商。所以，在全球金融体系中，它当然是一个重要的实体。这是一次非常有趣的采访。

他提出的一个观点是，在人工智能的实施方面，金融行业可能领先于其他行业。他为此提出的主要原因是，他们拥有的数据比其他任何人都多。而且通常是相当干净、良好、可用的数据。你同意吗？100%同意。是的，我认为大卫提到这一点非常好。我认为这是人们了解金融行业的一些情况的一个很好的起点。

以及他们为什么使用人工智能。实际上，这是一个非常依赖数据、非常依赖信息的环境，如果你能够获取这些数据，对其进行高级分析并快速提取见解，这显然会带来巨大的好处。

我认为他提出的另一个观点是，避免人工智能所谓的“幻觉”极其重要。我们所有在过去几年中使用过人工智能的人都遇到过人工智能输出的废话。如果你在写诗或起草信件等，这没关系。如果你在

交易数百万美元，并且你是在人工智能机器人的“幻觉”或错误输出的基础上进行交易，

那可能会造成严重的后果。绝对的。大卫也提到的一点是，你的数据质量必须非常非常高，对吧？因此，除了“幻觉”之外，如果你没有高质量的数据，而且数据组织得不好，你最终会得到可能没有意义或可能导致重大错误的结果。所以这部分非常重要。

德鲁，你刚才提到的其中一点是，他们使用这些内部聊天机器人来查询一些数据。正如我们将在本次采访中听到的那样，他说他们已经将其提供给他们的客户，他们可以使用自然语言查询庞大的数据库。所以你只需要问它问题，它就会给出答案。

这是他的一段话：“以前需要点击数据库27次才能完成的事情，现在只需一个简单的问答格式就能完成。”听起来像是一个真正的游戏规则改变者。绝对的。这是一个直接与消费者合作的用例的绝佳示例。我曾提到，目前许多用例都在后端简化运营。这是因为你可以在那里很快看到投资回报。但是现在正在开发很多真正与客户互动的东西，正如大卫提出的这个例子

所揭示的那样。看到这一点真是太好了。在这个领域还有更多的事情正在发生，但这是一个正在进行的完美示例。因此，由于金融行业是人工智能部署的先驱，那么有哪些经验教训

该行业已经吸取？你认为其他行业可以从金融行业学习什么？是的，金融行业正在不断突破界限，同时保持创新。信任是金融中心、金融体系的核心。因此，人们需要非常非常小心地进行部署，以确保

其中没有错误，并且能够保护客户和我们的金融体系安全。因此，我认为在保持创新的同时，也要确保你已经到位了检查和制衡措施来控制风险，这是其他人可以学习的。也许我只会提到大卫指出的我认为也

值得注意的一点是，他谈了很多关于LSEG与其他公司合作的事情。他特别提到了微软。但我认为这是我们在整个金融体系中都能看到的情况。而且，我认为其他行业也可以从金融行业学习这一点。你不能自己内部构建所有东西。这里的事情变化太快了。

这种变化的速度正在不断加快。因此，你越能与那些掌握人工智能和技术创新不同组成部分脉搏的其他人合作，你就会越好。因此，我们当然会看到这些伙伴关系持续下去。

绝对的。他谈了很多关于伙伴关系的事情。那么，现在让我们来听听他的说法。感谢你，德鲁。德鲁·普罗普森，世界经济论坛金融服务技术与创新主管。这是伦敦证券交易所集团首席执行官大卫·施维默。大卫，你好吗？很好。很高兴来到这里，罗宾。非常感谢。让我给你读一段话，这是世界经济论坛关于金融服务和人工智能报告中的一个关键信息。

报告称，金融服务公司在2023年投资了350亿美元用于人工智能，到2027年，这一数字可能上升到970亿美元。金融服务业是真正快速推进人工智能的行业之一。你认为这是为什么？我认为这方面有两个原因。一个是

金融行业多年来一直被信息、数据所淹没。人工智能在真正处理海量数据并从中快速提取见解方面所能带来的附加值，对于金融行业来说是极其强大的。还有其他一些方面或细微之处，但这是一种

根本性的机会。在你工作的公司内部，人工智能是如何改变公司和你所做工作的？以多种不同的方式。LSEG，伦敦证券交易所集团，我们拥有世界上最大的数据和分析业务之一。我们拥有海量信息。我们正在向我们的客户提供更新

每秒钟，大约有730万个价格跳动，数十亿条数据消息，海量信息，需要分析、处理，而我们的客户希望从中提取见解。因此，如果我们能够让它更容易、更高效、

并且更容易被那些可能不是在复杂的数据库或数据集上导航的专家所访问。同样，对于我们的客户来说，这非常强大，非常有价值。举个例子，我们有一个关于基金和基金分析的数据集，名为Lipper。它已经存在很长时间了，拥有海量数据，优秀的数据，优秀的分析，但很难导航。

数据库。你必须是一个真正的专家才能在其中导航。我们在其之上添加了人工智能功能，允许我们的客户基本上使用自然语言来请求来自该数据库的信息。它可以是他们选择的自然语言。如果他们愿意，他们可以用日语提问。而且，不必拥有

在导航复杂数据库方面的真正专业知识，他们可以用自然语言提出这个问题，并在几秒钟内得到答案。这在可访问性方面是一个巨大的差异。以前需要点击数据库27次才能完成的事情，现在只需一个简单的问答格式就能完成。这些好处非常强大。在更广泛的行业领域，

有很多投资，很多采用正在进行。但是，公司可能正在经历哪些障碍呢？确实存在障碍，并非一帆风顺，这里只列举几个。现在每个人都熟悉“幻觉”的概念。在我们的行业，在金融行业，你不可能做到90%正确。如果你在金融分析中使用人工智能，你不可能做到95%正确。

在我们的行业，我们的客户期望始终准确无误的结果，我敢说，一直如此。这意味着你必须更加关注数据的质量和完整性，我还想说，还要关注用于例如大型语言模型的数据的可审计性，这些模型确实推动了我们在过去几年中看到的大量结果。让我稍微解释一下，因为

简单来说，如果你将坏数据输入到这些模型中，你将得到坏的输出。这是“垃圾进，垃圾出”的老生常谈。如果你对大型语言模型中使用的数据的质量有严格的控制，并且你可以验证所有这些数据，

并且你可以在这些数据通过大型语言模型输出后提供验证其来源的能力，有效地双击它以找出，哦，该数据的来源是，该结论的来源是该数据。那么，你不仅会大大减少错误或“幻觉”的数量，而且还会让用户能够实际检查

如果他们看到某些事情让他们感到惊讶或有点奇怪，或者他们只是好奇信息来自哪里，那么信息来自哪里。因此，这是确保数据质量非常非常高的一个领域。在该行业使用人工智能还有许多其他方面。金融行业往往受到高度监管，往往规避风险。

因此，当我们将人工智能集成到许多产品中时，而且我很乐意举个例子，当我们与客户分享这些产品时，我们会根据客户的风险规避程度和监管程度的不同而获得不同的反应。例如，我们有一款名为“金融会议准备”的产品。

这是我们与微软合作开发的一款产品。我们与微软建立了非常重要的合作伙伴关系，他们在我们这里持股，在我们这里拥有所有权股份，他们的云和人工智能主管也在我们的董事会任职，我们正在积极地一起开发许多产品。其中一款产品是这款会议准备产品，它可以在Teams屏幕上使用，也就是微软Teams。你有一个会议，你使用此功能，点击此按钮，

并指出你将与谁会面。在你花的时间少于我向你描述这段时间内，你将获得一个关于该人的生成式人工智能生成的简报备忘录，其中包含我们的数据、公共数据、公司信息、股价、新闻、研究以及我们提供的所有类型的数据。并结合

你在电子邮件、文件、甚至你的CRM系统中关于该人的信息（如果你允许的话）。因此，这同样非常强大。有很多人都花很多时间为会议准备简报备忘录。但作为一款产品，这是一个很好的例子，当我们将其提供给例如大型银行时，他们会查看它

他们会立即理解其价值、用例。并且在许多情况下，他们会对此感到非常兴奋。但随后它必须经过他们的各种风险管理流程，因为它正在使用，首先，它正在使用人工智能，他们希望确保他们了解这一点。其次，它正在使用人工智能将他们文件中的机密信息、系统中的机密信息集成到此简报备忘录产品中。

他们希望确保机密信息得到适当的保护。对于这类客户，我们已经看到采用曲线变慢，因为他们要经过风险委员会流程或新产品委员会流程。这很好。我认为这是很有意义的。我们还有一些其他客户，可能是规模较小的机构，可能是对冲基金等等。他们看到这个。他们说，这太棒了。我们在哪里注册？他们现在正在使用它。

因此，我认为这种采用范围坦率地说并不令人惊讶，而且在许多方面都非常健康。我们与各行各业的合作伙伴和客户合作。但正是这些事情，我们的客户正在努力解决，以及与采用这些类型产品相关的某些风险。你提到了与微软的合作。

在我看来，各行各业必须合作才能真正扩大人工智能的实施规模。你能否举一些例子说明贵公司是如何与其他公司或学术机构或其他任何机构合作的吗？很少有公司能够

独自完成这类事情。告诉我们一些关于合作的事情。特别是在人工智能领域，我们有很多正在进行的合作。正如我提到的，我们与微软有很多合作。但我们也与许多其他科技公司和许多其他云提供商合作。我们的运营理念是

多云，我们将与我们的客户在他们想要导航的任何云环境中合作。因此，我们在多个不同的环境中提供我们的数据。因此，这里有很多不同的合作努力。我们在内部运营方面做了很多关于人工智能功能的工作。与许多公司一样，我们已经看到

在将人工智能功能集成到我们的客户服务中方面取得了显著的成果。我们使我们的客户服务团队的效率提高了大约50%，并大大缩短了我们的MTTR，即我们对客户查询的平均响应时间，方法是使用人工智能功能。基本上，我们获取了我们所有关于如何做某些事情或如何查找数据的内部文档

并将它们放在内部大型语言模型上，我们已经将该模型提供给我们的客户服务团队。他们在回复客户查询时会使用它，我希望随着时间的推移，我们将直接向我们的客户提供该模型，以便他们可以直接访问它并直接提出问题。因此，在这一点上，我们倾向于使用开源模型

我们已经花了很多时间评估所有不同类型的模型。我认为有些模型在某些用例中表现良好，有些模型在其他用例中表现良好，有些是免费的，有些则更昂贵。因此，这是另一个例子，说明我们在整合许多伟大的技术、改进、改变我们的业务以及更好地为我们的客户服务方面与许多不同的合作伙伴合作。

公司内部的人们对人工智能感到兴奋吗？有些人对此有抵触情绪吗？反响如何？我会说总体上是兴奋的。我们对我们正在看到的这种进步、我们正在推动的效率以及为我们的客户创造的见解并没有太多抵触情绪。所有这些对于我们作为一家公司的运营方式都非常重要。因此，我认为总的来说，我们的人们

对此感到非常兴奋。当然，也有一些领域会带来变化。它能带来颠覆吗？是的。但实际上，我们公司将变革和拥抱变革作为我们的价值观之一。因此，当我们的人们看到这一点时，它完全符合这一理念

为了改进业务而进行变革，为了改进我们为客户服务的方式而进行变革。在您参与实施人工智能的这段时间里，有什么事情让您感到惊讶吗？可能比我们这些从几年前开始使用ChatGPT的人要长得多，那是什么时候？在这段旅程中，有什么事情让您大吃一惊吗？你说得对，多年来我们一直在使用一些人们可能称之为人工智能的技术。

追溯到机器学习，它是我们许多不同工作的重要组成部分。我会说，自从2022年11月ChatGPT发布以来，你已经看到了戏剧性的加速，当时OpenAI真正推出了它。我会说，令人惊讶的是变化的速度以及这种速度的持续加快。例如，我们与微软的合作

我们在2022年12月宣布了这项合作，也就是ChatGPT发布几周后。我们已经为此合作准备了将近一年半的时间。我们在许多不同领域都有很多计划。从那时起，我们一直在继续执行这些计划。我们有三个不同的战略工作流。我们一直在这三个不同的领域继续执行。但是……

改进的速度，我们的数据迁移到云中集成架构的速度，人工智能功能嵌入到我们许多工作流程中的速度，所有这些都比我们在2022年12月宣布合作时我预测的要快，并且继续发展。这是为什么？是因为技术本身和模型本身的改进速度

比任何人的预期都要快吗？这是主要原因吗？这是很大一部分原因。技术正在改进。我们今天可以做的事情，一年前会感觉非常不同，感觉非常具有挑战性。因此，这是技术的转变，是我们员工的进步，我们的团队思考方式的不同。因此，我们可能计划在

2023年做的事情，计划是，你知道，这需要三年时间才能完成。当我们今天回顾它时，我实际上已经与团队进行了这些类型的对话，我有时会对他们说，三年，你能想象三年后世界会变成什么样吗？三个月到六个月呢？一方面，这对团队来说可能是艰难和具有挑战性的。另一方面，每个人都看到世界是如何发展变化的。每个人都明白。因此，如果我们自己不推动这种速度，

那么我们就会失去机会。展望未来三年，正如你所说，现在已经是一辈子了，你能想象或是不可能想象出哪些令人惊叹的新应用可能会出现吗？除了期望我们将看到更强大的能力来快速浏览海量数据之外，很难描述任何具体的东西

并将其放入创造大量价值的功能中。因此，今天正在讨论自主人工智能，你基本上可以让AI为你完成多步骤任务。我认为这在金融行业有很多机会，无论是年轻的银行家要求AI功能准备一份包含

六个不同选项卡和多种分析类型的宣传册，还是研究分析师运行多种不同的分析。因此，我认为你会看到，我希望在提供这些类型的辅助、服务、补充方面会有相当一致的进步和改进

在这个行业工作的人们。是的，“自主人工智能”我认为是2025年达沃斯的一个流行词。在我看来，这有点像从你目前正在做的二维版本转变为三维版本。很难预测这可能会产生哪些实际产品，但这将是一次疯狂的旅程，我猜。

我认为的方式，我并不声称自己对这些主题中的许多主题有专业知识，因为它们发展迅速，但我正在不断努力学习。但我认为的方式是，如果有一个多步骤流程可以分解成可以由AI处理的单个步骤，然后你将它们放在自主结构中，

你可以看到这有多强大。同样，我们有很多，在金融行业将有很多潜在的用例。现在，缺点是什么？许多参与该行业的人

可能不知道，例如，交易已经自动化了。电子化了，是的。你知道，以反乌托邦科幻的方式，你让机器人代表我们或代表那些人买卖资产。足够幸运拥有它们的人。你知道，有没有……我们确实有一些围绕此的风险管理工具，但是是的。我将问两个问题。糟糕的新闻报道做法，但我们开始了。所以有一个。是否存在我们需要避免的反乌托邦未来？

此外，在获得技术和金融服务方面，世界存在巨大的不平等。人工智能很昂贵。它会不会加剧这种差距，富人会越来越富，而那些没有与之联系的人将再次被抛在后面？也许这是同一个问题，因为这也是一个反乌托邦的未来。但是，潜在的缺点是什么？

我认为存在一种风险，那就是我们正在造成更大的差距。如果你看到某些文化或社会利用这种非常强大的技术来提高增长和生产力以及生活水平，而另一些文化或社会没有参与其中，则会被进一步抛在后面。我认为这是一个风险。我认为这是一个问题。我认为解决这个问题的一种方法

我不会声称这能解决所有问题，因为这是一个巨大的问题，而且不仅仅是关于人工智能的问题，那就是如果你关注金融行业所扮演的基本角色，那就是配置资本。理想情况下，有效地将资本配置到最佳用途。如果我们看看当今世界面临的挑战，而且有很多挑战，你会看到金融行业

发挥着作用，有时成功，有时不那么成功，但在配置资本以应对例如气候变化或发展需求方面发挥着作用。我认为，仅仅基于利润动机，金融行业很难

将必要的全部资本转移到可能从这些资本中获益最多或可能需要这些资本的世界各地。因此，你需要与政府、非政府组织合作，可能还需要为此提供一些财政激励。关于潜在的反乌托邦结果的第一个问题，我认为金融行业人工智能的风险

都是全新的。所以如果你追溯很多很多年，我们在市场上遇到过一些问题，例如，闪崩，由于程序交易中的某种循环而导致的市场崩盘。所以这对一些电子交易来说一直是一个问题，拥挤的交易加上

电子驱动的交易或来自算法的交易，可以说是风险特别大的组合。当存在某种广泛接受的传统观点时，你会在特定交易中投入大量资金，无论是许多对冲基金参与某些交易，还是许多投资者进行所谓的“特朗普交易”等等。

如果算法驱使这些交易出现资金外流，这本身就可能造成混乱。所以这些风险已经存在了。

人工智能会加剧这些风险吗？是的，会的。有没有减轻这些风险的方法？是的。我们在许多不同的市场上都看到了这一点，例如，交易所的熔断机制，如果股价波动达到X%，那么交易就会暂停。

我们已经看到这在某些领域非常有效。我认为你也会看到，参与这些交易的投资者和公司试图实施各种检查和风险管理工具，以应对例如“胖手指”现象，即输入错误的交易并造成市场扭曲。所以对你的问题的回答很长。

存在风险，这些风险已经存在了几十年了，并且

我认为有一些缓解措施，但这可能是业界需要密切关注的事情，看看我们需要实施哪些其他缓解措施。伦敦证券交易所集团（LSEG）首席执行官戴维·施维默（David Schwimmer）在1月份达沃斯世界经济论坛年会上与我进行了交谈。我也在达沃斯与百事公司的人进行了交谈。在我们听到那段谈话之前，扎拉·英格里齐安（Zahra Ingalizian）加入了我的行列，她负责论坛在消费品行业的工作。扎拉，你好吗？

我很好，罗宾。谢谢。很高兴来到这里。你在世界经济论坛做什么？我是世界经济论坛消费品行业主管。我的职责是确保我们的合作伙伴公司能够战略性地参与论坛的影响议程，在我们能够创造共享价值的领域。消费品行业价值链每天都惠及数十亿人。

它实际上也是世界上最大的雇主。我们作为这个行业的使命是通过对行业的负责任转型来提升生活质量。而“负责任”这个词实际上包含三个关键维度，罗宾。它包括消费者的健康和福祉、可持续的价值链和社会经济包容性。换句话说，

我们如何预防性地创造健康的人口？我们如何以环境可持续的方式做到这一点？最后，我们如何确保大众能够获得这些商品和服务？这就是我们的目标。正如你所想象的那样，人工智能技术可以作为实现这一使命的关键推动者发挥重要作用。

事实上，在2024年1月的达沃斯年会上，人工智能和生成式人工智能受到了极大的关注，在与首席执行官的讨论中出现了一个核心问题，

我们决定解决这个问题，那就是如何在人工智能时代发展和转型该行业？这导致了“人工智能时代消费品行业转型”这项工作的开展，我们采访了70多位领导者。

你在那项工作中发现了什么？我们之前在节目中听到过关于金融领域的内容，该领域显然处于部署的前沿。

人工智能正在真正地带来改变。你在消费品行业领域发现了什么？我们在白皮书中会发现什么？采用是一个过程。显然，每个行业都有自己独特的路径。

根据我们的研究，罗宾，以及与合作伙伴公司的持续讨论，消费品行业正处于人工智能采用的初期阶段。我们发现大约70%的公司正在进行试点和实验，这显然是一个很好的开始。但目前很少有公司参与端到端的企业转型。

我们相信这实际上是最强大的最终目标。它是端到端的转型。我们预计到2030年，大约五年内，整个价值链将出现更大规模的转型。这是我们的估计。但我还要说，采用正在进行中。正如我提到的，正在进行活动，我相信这对该行业来说是一个非常激动人心的时刻。

在我最喜欢的例子中，生成式人工智能已经创造了价值，因为它正在彻底改变消费品领域的创新。例如，我们有一家合作伙伴公司正在利用专有工具在一分钟内创建一系列产品概念。

利用实时消费者趋势。因此，新产品构思过程已从六个月缩短到六周。我的意思是，这真是太了不起了。这是品牌营销人员的梦想。在加入论坛之前，我在消费品行业工作了25年以上。我的背景是总经理，专注于品牌营销和创新。

在我的职业生涯早期，我记得花了几个星期手动编写和改写新产品概念，然后又花了几个月的时间在消费者中进行测试。因此，由生成式人工智能实现的这种加速途径，我认为是一场重大革命，也是我们从未见过也从未预测到的机会。这是一件……

我在达沃斯采访的那个人，百事公司首席战略和转型官阿西娜·卡尼乌拉（Athena Kaniura）也提到了这一点。罗宾，我发现阿西娜所推动的非常引人注目的是她有多么大胆，

以及她在推动企业范围内的转型方面有多么前瞻性，正如我之前提到的，这是公司想要实现的最终目标。她已经在谈论超级流程以实现这种端到端的重塑。

而且不仅仅是理论上的，而是实践中的。我相信她的观点也与我们白皮书中的见解非常吻合，白皮书的标题再次是《人工智能时代消费品行业转型》，我们在其中概述了我们所说的四个超级流程。

这些是传统业务职能，可以使用人工智能在整个价值链中进行根本性的重新构想和扩展。它包括战略和规划职能、创新和增长、客户和消费者参与以及运营和供应。我非常兴奋地看到人工智能。

阿西娜正在推动什么，我期待着真正积极的结果。是的，这种超级或超级流程转型，当我们的听众听到这段采访时，他们会真正理解这是什么。这不是在边缘修修补补，对吧？这实际上是在改变大型公司组织自身的方式以及

开发产品、制造产品、将产品交付给消费者的方式。你认为所有公司都会这样做吗？还是仅仅百事公司在试水，其他公司可能会效仿？是的，我从根本上相信这种端到端转型行业的愿景是一种强大的可能性。显然，将会有领导者，也会有一些追随者，

也许并非每个人都能像其他人那样迅速达到目标。但我相信他们别无选择。在许多方面，这对于公司（无论是在消费品领域还是其他领域）保持竞争力来说都是一项当务之急。在听阿西娜的讲话之前，你有什么建议吗？显然，阅读你的白皮书是其中之一。但对于那些正在思考下一步方向的公司，

你会给出什么样的建议？这是一个很好的问题，罗宾。在我们的研究中，我们已经确定了三个在最有效地扩展人工智能方面所需的的关键推动因素。第一个是关于人员。在消费品行业，预计有40%到60%的活动将被生成式人工智能自动化或增强，

我相信员工能够成功地过渡到新的工作方式至关重要。显然，这些是人工智能支持的工作方式。这就是再培训或技能提升发挥作用的地方。我认为确保这一点实现至关重要。

第二，公司需要拥有我们报告中所说的坚实的数字核心。这不仅仅是拥有IT系统。根本需要的是强大的技术基础或基础设施与可信赖的数据相结合，才能使人工智能能够产生影响地扩展。

我最近看到一组数据，其中指出，45%的管理人员认为他们可以扩展企业范围内的生成式人工智能，但只有13%的人对他们的数字基础设施极其有信心。这突出表明两者之间存在重大差距，

雄心壮志与大规模推动人工智能采用的准备情况之间的差距，因此，在我们的研究中，我们真正优先考虑了公司需要确保到位以实现这一目标的坚实的数字核心。第三个领域是关于负责任的采用。这非常关键。

我们相信，公司必须通过优先考虑信任、透明度、强大的数据治理以及利用人工智能在环境可持续性领域推动积极影响来开始他们的转型之旅。这并不容易。

但我们相信，为了以最大价值负责任地扩展人工智能，造福企业和社会，这是一个主要优先事项。事实上，阿西娜在与你的采访中也很好地阐述了负责任采用的必要性。那么，让我们来听听那次采访吧。我在2017年1月的达沃斯会见了百事公司首席战略和转型官阿西娜·卡尼乌拉（Athena Caniora）。

我首先问她她做了将近五年的工作都包含哪些内容。我的工作非常令人兴奋，因为我的职责涵盖了从

企业战略和类别战略、并购业务发展到当然还有数字化转型和业务转型议程，将人工智能完全融入我们在组织中所做的一切。所以对于公司的转型议程来说，这是一个关键性的角色。这是一个处理人工智能的激动人心的时刻。在这四年多的时间里，

对于普通人来说，也许不是在行业内，生成式人工智能可能在两年前像火箭一样击中了我们。我想象对于行业来说，对于像百事公司这样的大公司来说，人工智能可能已经存在了很长时间。你们一直在使用它，时间要长得多，对吧？是的，不，我的意思是，我们已经使用人工智能超过十年了，特别是如果你要考虑预测和规划领域的话，

关于我们如何管理组织中的财务风险，在销售方面，以及我们如何规划商业执行。但在过去几年中，我们已经看到通过利用生成式人工智能在战略方面取得了重大转变，我们如何重新定义技术进步及其对组织的影响，

但更重要的是，如何通过在其核心使用生成式人工智能来彻底改变实施。我们一直相信你需要

一个技术组合才能成为现实，才能利用生成式人工智能。所以传统的人工智能，当然，它将无处不在，并且一直无处不在于我们所做的一切。生成式人工智能是一个更大的承诺，我们认为它将在组织的不同部分之间创造如此多的互联互通，这将使我们成为未来更快、更好、更强大的公司。

你能举一些这种互联互通的例子吗？这真的很有趣，因为目前我得到的印象是很多人都在使用生成式人工智能，但他们会使用某个应用程序来创建文档或阅读文档等等。但通常是他们自己工作。那么你所说的互联互通是什么意思呢？

我的意思是，一个很好的例子是我们现在如何在公司中进行创新。从历史上看，你利用技术在孤岛中进行创新。因此，研发部门负责产品组合和产品生命周期管理的创新特定部分。然后，你会把它交给商业团队，看看，好吧，我该如何将这种创新商业化，就与零售商的联合业务规划而言，应该是什么样的

平面图，我们应该如何构建协议。然后，你会让营销团队说，好吧，这种创新在品牌推广方面是什么样的？所以是职能孤岛，对吧？即使这是一个过程。现在，如果你要考虑生成式人工智能如何改变一切，我们正在以消费者为中心。所以

通过观察消费者的偏好，直接与消费者交谈，通过观察，好吧，你希望实现的个性化体验也应该具体化为一个非常适合你的产品组合？我们现在将消费者属性分解为产品属性。所以规模。想想产品的规模。

数百万种消费者想要组合的属性，以及你必须真正超越并相互连接的数百万种产品属性，以便在正确的时间以正确的产品为消费者提供完美的库存单位。现在，

未来回溯，从消费者的愿景出发，你需要做什么？说，好吧，这如何转化为跨渠道的客户现实？数字商务、社交商务、零售商、有组织的贸易、传统贸易。这如何转化为

研发需要确保及时交付的产品组合管理。这如何转化为供应链现实，就我而言，我现在采用消费者的愿景，并创建一个非常敏捷的供应链。这是第一次，职能不再重要了。流程变得相互关联。

你拥有超级流程，一个创新流程，现在贯穿组织的各个部分。然后人工智能为你提供速度、敏捷性、快速执行和准确性。这对我们来说就是承诺。你如何将生成式人工智能嵌入我们所说的公司的超级流程中？超级流程？超级流程。我们创造了一个新术语，超级流程。职能今天不存在。我的意思是……

组织和等级制度都是基于职能运行的，对吧？所以这肯定意味着在事物组合方式上会发生相当大的转变。我们真的相信所有职能都将发生巨大变化。越来越多地，如果我要观察这个组织，职能共享70%的目标是共同的，对吧？这以前从未有过。

职能将被颠覆。公司运营业务的传统职能模式，我相信五年后将不复存在。你会看到对跨职能的流程所有者的关注度会更高。即使是我们这样已经存在了一段时间的公司，我们也在设计我们的运营模式

在职能之间更加横向，而且我们也一直在将职能合并在一起。所以它也将彻底改变公司设计其运营模式的方式。你能举个例子吗？你如何……所以有一天我有这个职能，现在……

一个例子是我正在运行的职能，即战略和转型职能。所以自然你会认为，好吧，首席战略和转型官。所以你有战略，而且你显然还有业务转型议程。从历史上看，这个职能非常明确，业务转型更多的是项目管理办公室、变革管理，所有其他活动都在技术数据等其他部门中联合起来。所以

去年我们说，好吧，我们想加快我们的数字化转型。

但与此同时，你知道，在许多组织中，传统的IT一直被认为是成本中心。所以我通过将IT、共享服务、战略、业务转型、数字化转型合并到一个组织中，重新设计了整个战略与转型组织。当我提到一个组织时，并不是指两个。

四个组织有四个跨部门负责人。不，一个组织，我不再有首席信息官了。我不再有首席技术官了。首席信息官，首席信息官。首席技术官，首席技术官。我不再有首席技术官了。

我没有首席转型官。我有领导能力的人，数据负责人、基础设施负责人、流程负责人、供应链转型负责人，他们共享信息。

他们90%的目标是一致的，他们有10%的增量取决于他们的专业领域。人工智能有什么特别之处让你能够做到这一点？一个是人工智能服务第一次。公司需要

集成流程。我们已经开始使用传统人工智能来看到这种需求，这就是为什么我们是第一个投资于我们所说的集成业务规划的原因。公司的单一规划流程，它连接了商业规划、财务规划和供应规划。借助生成式人工智能，敏捷性和深度都使你能够以非常不同的方式利用数据，并以非常不同的方式为用户呈现见解

它确实表明，用户群，无论是内部用户还是外部用户，

都期望获得非常不同的体验。不同的体验需要以你作为组织向内部服务业务和向外部服务消费者的方式来体现。人工智能，对于不是技术人员或软件工程师的普通人来说，如此具有革命性的是，我们实际上可以使用

使用我们自己的语言来指导它。现在有一个实际的界面，一个聪明但并非特别专业的人可以使用。你在公司里发现了吗？当然，我们发现了这一点，但仍然需要在后面整合所有不同的技术层，对吧？所以是的，当然。我们看到的是，我们看到了采用方面的巨大飞跃。

为什么？因为你现在在日常生活中使用生成式人工智能。所以你上班后会说，好吧，我想继续保持同样的体验水平。所以突然之间，我们看到更多的是拉动而不是推动。过去，公司会将技术推给用户。他们说，好吧，因为我们想这样做，这就是我们想要使用的技术。用户是其中的一部分。

这个过程，但不是从一开始。现在有一个池子。你有用户说，好吧，我用它来买我的杂货，预订我的出租车，做我的银行对账单。那么为什么我不能用它

如果我是一个销售人员，可以卖出更多产品，在我的设施中提高安全性，如果我是一个卡车司机，可以更好地驾驶。所以池模型使我们能够释放生成式人工智能在组织中的可扩展性。所以有很多热情，有很多用途。

但是，像你们这样的组织，消费品行业，有什么障碍呢？也许他们想大规模采用人工智能，但有什么障碍，他们如何克服这些障碍？首先，你必须投资于你的数据基础设施，你的数据状态。我们假设人工智能会神奇地解决问题，但人们往往忽略了你需要有一个单一的事实来源，这样人工智能才能融入其中。

当然，数据状态会随着代理能力及其所能带来的力量而发展，但它仍然是

我们能够有效利用生成式人工智能的必要条件。所以是数据。你的数据必须干净。它需要被管理。它需要被信任。这是其一。第二，你需要拥有正确基础设施，云基础设施，才能有效地管理上下堆栈中的大量信息。第三，

变革管理。我们在本行业和其他类似行业中看到，改变技术很难，但改变组织文化并不容易，尤其是在那些已经存在了一个世纪的公司中。所以文化变革和人员变革以及你如何有效地进行技能提升、再培训，而不是战术性地进行技能提升、再培训，是

也是重要的先决条件之一。所以我会说，投资于你的基础设施，因为它是生成式人工智能的必要基础，并投资于你的人员，采用正确的学习、技能提升、再培训和变革管理实践，这样两者就可以在人工智能采用方面形成无与伦比的组合。论坛关于人工智能如何改变行业以及你的行业的报告

强调了与其他利益相关者合作的重要性。你能举一些例子，并告诉我们合作对你有多重要吗？是的，对我们来说，生态系统至关重要。我们是一家下游与你能想象到的每个供应商合作的公司，从嘉吉、约翰迪尔、农民、农业企业到市政当局。

当我们想到我们的供应商基础时，规模很大，对吧？因为在我们所做的事情的核心，我们是一家农业公司。我的意思是，我们种植土豆，然后将这些土豆变成薯片，对吧？所以上游合作非常关键，整合基础设施将非常重要。上游，我们有我们的客户和消费者，对吧？

所以在美国，想想沃尔玛、克罗格、阿尔伯森、塔吉特和好市多之类的公司，对吧？在欧洲，家乐福、乐购和许多其他公司，对吧？小阿尔迪等等。所以也与这些客户进行上游合作，关于我们如何更好地一起规划，应该为我们的消费者制定什么样的正确产品组合战略。而且别忘了，最终是我们的消费者，对吧？

所以，他们与我们的互动，不仅仅是通过我们的平台，还通过聚合商，即消费者平台和社交商务。所以，通过Meta的力量，通过TikTok的力量，通过所有社交商务平台的力量。所以，你需要生态系统走到一起，才能有效地利用这项技术，既作为生产力杠杆，也作为增长杠杆。

人工智能的伦理问题呢？人们谈论安全的人工智能，

你的经验是什么？我们是第一家实施负责任人工智能框架的公司。因此，当美国国家标准与技术研究院决定在美国发布伦理人工智能和偏差框架时，除了科技公司之外，百事公司是提供评论和叙述的行业参与者，供该研究所考虑。我们也一直在与欧盟委员会密切合作。我们相信建立

护栏和框架来做到这一点。最近，我们发布并实施了公司的负责任人工智能政策。与我们的法律部门密切合作，这现在已经成为组织的强制性政策。我给你举一些例子来说明显而易见的事情。所以我们需要保护我们的消费者和员工。

我们如何通过生成式人工智能的力量来扩展业务，无论是在运营卓越方面还是在增长方面。因此，透明度、偏差缓解、能够追溯到数据源、确保模型不会产生幻觉、确保我们的消费者确切地知道他们的信息是如何被使用以及以何种能力被使用是我们的首要任务，以及透明度。

同样，我们是第一家与董事会建立审查制度的公司，以便董事会能够完全信任我们在整个组织中如何使用生成式人工智能。我喜欢“幻觉”这个想法。你开始讲话时说，你正在使用人工智能来真正分析消费者想要什么。我可以想象……

消费者认为他们知道自己想要什么。人工智能是否曾经提出过一些东西？它可能存在这种偏差。突然之间，我们都想要一种口味的薯片，或者我们不想要这种口味。我的意思是，你遇到过这样的情况吗？当然，人工智能不是你应该用来决定消费者想要什么的唯一科学。我们仍然有我们的消费者小组。

消费者来到这里告诉我们他们想要什么。我们仍然使用更传统的方法进行广泛的消费者细分和消费者分析，更多的是统计时间序列，你可以追溯

但是生成式人工智能给了我们更大的潜力，尤其是在未来的产品组合创新方面。我的意思是，你问消费者，当我们也进行小组讨论时，这很有趣，他们说，我认为我想要类似的东西，但他们不知道如何解释。所以它可以帮助你发现未来产品属性的组合，你会说，如果……

你给他们更多选择。所以当你参加小组讨论时，你给消费者提供的这种额外选择水平，他们会说，哦，我没有想到这一点。哦，我没有想到这一点。这就是我们所说的灵活性和敏捷性。这绝对不是要，一，监管消费者正在做什么。第二，不要向消费者推销他们不想要的东西。这绝对不是要引导消费者购买某种产品，仅仅是因为，对吧？所以它更多的是放大消费者想要的选择，并创建一个为我们试图在全球范围内解决的每个消费者群体量身定制的产品组合创新战略。你认为人工智能是革命性的吗？你会在谈到

消费品、零售和农业综合企业时使用这个词吗？绝对的。绝对的。我的意思是，它将使这个行业，我的意思是，我们称之为消费品行业，但在核心，我们是一个B2B行业，企业对企业业务，因为大多数消费品都是通过客户销售的。它将使我们成为一个消费品行业，真正的一个消费品行业，因为我们

你现在可以真正将消费者置于你在组织中做出的每一个决定的核心。以消费者和人为中心一直是我们的座右铭。但现在有了生成式人工智能，我们可以在我们管理业务的各个方面真正实现这一点。

阿西娜·卡尼乌拉（Athena Caniora）是百事公司的首席战略和转型官。你还可以听到伦敦证券交易所集团（LSEG）首席执行官戴维·施维默（David Schwimmer）的讲话。感谢他们以及我的同事们，德鲁·普罗普森（Drew Propson），他是世界经济论坛金融服务技术与创新主管，以及扎拉·英格里齐安（Zahra Ingelisian），她是论坛消费品行业主管。

你可以在我们的网站上找到各个行业如何部署人工智能的分析报告。搜索“智能时代中的行业”或查找节目说明中的链接。请在您收听播客的任何地方关注达沃斯电台，并考虑给我们留下评分或评论，并加入关于世界经济论坛播客俱乐部Facebook上的播客的讨论。这

这期达沃斯电台由我，罗宾·波默罗伊（Robin Pomeroy）撰写和主持。录音棚制作由塔兹·凯勒赫（Taz Kelleher）完成。达沃斯电台下周将回归。请届时加入我们。但现在，感谢您的收听，再见。