商业

2025 年实施人工智能的投资回报率：包含真实案例研究的综合指南

在人工智能上每投入 1 美元，就能获得 3.7 美元的回报，表现最好的公司能获得 10.3 美元。但到 2025 年，42% 的公司已经放弃了大多数项目，理由是成本不明确、价值不确定。诺和诺德：临床报告从 12 周缩短到 10 分钟。贝宝：-11% 的欺诈损失。74%的公司在第一年内实现了正投资回报率，但只有6%的公司成为 "人工智能高绩效公司"。问题不是 "我们负担得起人工智能吗？"而是 "我们耽误得起吗？"

法比奥-劳里亚

Electe‍ 首席执行官兼创始人

用人工智能总结本文

2025 年人工智能的投资回报率：确凿的数据和真实的时间表

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在评估 2025 年人工智能的投资回报率时，企业面临着一个关键问题："我们负担得起人工智能吗？"；而他们真正应该问的问题是："我们耽搁得起吗？"

本综合分析报告研究了成功整合人工智能解决方案的企业的投资回报硬数据。基于对全球数千个实施案例的研究，我们揭示了企业如何通过战略性地采用人工智能[^1]来获得显著回报。

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了解实施人工智能的成本

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初始投资构成

人工智能的总实施成本因项目复杂程度、行业和公司规模的不同而有很大差异。对于中等复杂程度的项目，典型的成本包括[^2]：

软件许可证和订购：50,000-150,000 美元
实施咨询：40,000-100,000 美元
数据准备和整合：20,000-75,000 美元
员工培训：10,000-25,000 美元
持续维护：每年 50,000-150,000 美元

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对于较简单的人工智能自动化项目，起步成本约为 20 万美元，而复杂的企业实施成本可能超过 100 万美元[^3]。

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各部门记录的投资回报率

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制造业

在制造业，人工智能在预测性维护和质量控制方面的应用正在取得显著成效。记录在案的案例显示

西门子：采用人工智能自动化计划和排产，生产时间缩短 15%，生产成本降低 12%[^4]。
半导体制造：通过计算机视觉人工智能系统，检测到的缺陷减少 95%，检测成本降低 35%[^5]。
通用磨坊（General Mills）：通过将人工智能应用于物流，节省了 2000 多万美元，预计还将减少 5000 万美元的浪费[^6]。

利用人工智能进行预测性维护可大幅减少计划外停机时间，延长设备寿命[^7]。

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金融服务

在所分析的所有行业中，金融业从人工智能中获得的投资回报率最高[^8]：

PayPal：人工智能欺诈检测系统分析了超过 200 PB 的数据，使损失减少了 11%[^9]。
行业平均投资回报率：金融服务公司从生成式人工智能中获得的投资回报率最高，超过了其他行业[^10]。
主要应用：欺诈检测（43% 的应用）、风险管理和算法交易[^11]。

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卫生部门

医疗保健行业在经济和人文影响方面的投资回报率最令人印象深刻：

诺和诺德：临床研究报告创建时间从 12 周减少到 10 分钟（减少 99.3%），估计每天可为药物开发节省高达 1,500 万美元[^12] 。
Acentra Health：通过 MedScribe 实现文档自动化，节省了 11,000 个护理小时和近 80 万美元[^13]。
马萨诸塞州综合医院：临床文件自动化，腾出医疗时间直接护理病人[^14]。

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实现投资回报率的时机

研究表明，投资回报率的时间不尽相同，但一般都是积极的[^15]：

74% 的公司在实施人工智能的第一年内就实现了正投资回报率[^16]。
简单的自动化项目：3-6 个月即可获得积极的投资回报率
中度复杂性：6-12 个月
企业实施：12-18 个月

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然而，只有51% 的组织能够自信地跟踪其人工智能计划的投资回报率，这凸显了对更强大的衡量系统的需求[^17]。

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每次投资的平均投资回报率

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最新的研究记录了可观的回报[^18]：

总体平均投资回报率：在生成式人工智能上每投入 1 美元，就能获得 3.70 美元的投资回报率
业绩最佳：每投资 1 美元可获得高达 10.30 美元的回报
人工智能代理预期：62% 的公司预期投资回报率超过 100%，平均为 171%[^19]。
收入增长：53% 的公司报告人工智能带来了收入增长，增幅达 6-10%[^20]。

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成功的关键因素

表现最佳的组织具有共同的特点[^21]：

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业务改进

员工生产率提高 26-55%[^22]。
客户服务运营成本降低 30%[^23]。
利用人工智能聊天机器人自动处理 70% 的客户询问[^24]。

战略投资

将 20% 以上的数字预算分配给人工智能[^25]。
70% 的人工智能资源投资于人员和流程，而不仅仅是技术[^26] 。
对关键应用实施人工监管[^27］

性能指标

生产率提高 22.6%[^28]。
运营成本降低 15.2%[^29]。
收入增长 15.8%[^30]。

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衡量投资回报率的挑战

尽管取得了可喜的成果，但仍然存在重大挑战[^31]：

复杂的归因：难以从其他业务因素中分离出人工智能的影响
投资回报率延迟：人工智能模型需要时间完善才能显示全部结果
隐性成本：云费用、维护和升级会使初始预算增加 30-50%[^32]。
放弃率：2025 年，42% 的公司放弃了大多数人工智能项目，理由通常是成本不明、价值不确定[^33]。

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无形效益

除了直接的经济效益，人工智能还通过[^34]产生价值：

更好的决策：利用人工智能分析技术在更短时间内做出更准确的决策
业务可扩展性：能够在不相应增加人员的情况下处理不断增加的工作量
员工满意度：通过自动化重复性工作减少职业倦怠
客户满意度：得益于人工智能措施，净促进者得分从 16% 提高到 51%[^35]。
竞争差异化：市场战略优势

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结论

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数据清楚地表明，战略性实施的人工智能解决方案始终能够带来可观的全面回报。遵循最佳实践并专注于具有明确衡量标准的特定用例的组织，通常会在 6-12 个月内实现正投资回报率。

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然而，成功需要的不仅仅是技术投资：还需要坚定的领导力、定义明确的流程、高质量的数据以及对实施时间的现实预期。仅有 6% 的企业达到了人工智能高绩效企业的水平，但这些企业表明，当人工智能被战略性地整合到核心业务流程中时，回报可能会非常可观[^36]。

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您准备好探索人工智能在贵组织中的投资回报潜力了吗？联系我们的专家，根据您的具体业务需求进行定制分析。

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说明

[^1]:IBM Think，"2025 年如何最大化人工智能的投资回报率"，2025 年 11 月

[^2]:AgenticDream，"2025 年人工智能实施成本指南"，2025 年 1 月

[^3]:云零，《2025 年人工智能成本状况》，2025 年 3 月

[^4]:BarnRaisers LLC, "10 ROI of AI case studies show results", September 2025

[^5]:Jellyfish Technologies，"2025 年主要行业的十大人工智能使用案例"，2025 年 7 月

[^6]:BarnRaisers LLC，"10 ROI of AI 案例研究显示结果"，2025 年 9 月

[^7]:SmartDev, "AI ROI: How to Measure and Maximise Your Return on Investment", July 2025

[^8]:微软新闻中心，"生成式人工智能带来可观的投资回报率"，2025 年 1 月

[^9]:BarnRaisers LLC，"10 ROI of AI 案例研究显示结果"，2025 年 9 月

[^10]:微软新闻中心，"生成式人工智能带来可观的投资回报率"，2025 年 1 月

[^11]:谷歌云新闻，《2025 年人工智能投资回报率研究》，2025 年 9 月

[^12]:Notch, "AI ROI Case Studies: Learning from Leaders", October 2025

[^13]:Notch，"人工智能投资回报率案例研究：向领导者学习"，2025 年 10 月

[^14]:BarnRaisers LLC，"10 ROI of AI 案例研究显示结果"，2025 年 9 月

[^15]:AgenticDream，《2025 年人工智能实施成本指南》，2025 年 1 月

[^16]:谷歌云新闻，《2025 年人工智能投资回报率研究》，2025 年 9 月

[^17]:云零，《2025 年人工智能成本状况》，2025 年 3 月

[^18]:微软新闻中心，"生成式人工智能带来可观的投资回报率"，2025 年 1 月

[^19]:PagerDuty, "2025 Agentic AI ROI Survey Results", April 2025

[^20]:谷歌云新闻，《2025 年人工智能投资回报率研究》，2025 年 9 月

[^21]:麦肯锡公司，"2025 年的人工智能状况"，2025 年 11 月

[^22]:Fullview, "200+ AI Statistics & Trends for 2025", November 2025

[^23]:Fullview, "200+ AI Statistics & Trends for 2025", November 2025

[^24]:Fullview, "200+ AI Statistics & Trends for 2025", November 2025

[^25]:麦肯锡公司，"2025 年的人工智能状况"，2025 年 11 月

[^26]:Fullview, "200+ AI Statistics & Trends for 2025", November 2025

[^27]:Fullview, "200+ AI Statistics & Trends for 2025", November 2025

[^28]:Guidehouse，"Closing the ROI gap when scaling AI"，2025 年 6 月

[^29]:Guidehouse，"Closing the ROI gap when scaling AI"，2025 年 6 月

[^30]:Guidehouse，"Closing the ROI gap when scaling AI"，2025 年 6 月

[^31]:Agility at Scale, "Proving ROI - Measuring the Business Value of Enterprise AI", April 2025

[^32]:AgenticDream，《2025 年人工智能实施成本指南》，2025 年 1 月

[^33]:Agility at Scale, "Proving ROI - Measuring the Business Value of Enterprise AI", April 2025

[^34]:IBM Think，"2025 年如何最大化人工智能的投资回报率"，2025 年 11 月

[^35]:IBM Think，"2025 年如何最大化人工智能的投资回报率"，2025 年 11 月[^36]：麦肯锡公司，《2025年的人工智能状况》，2025年11月

促进业务增长的资源

2025 年 11 月 9 日

2025 年人工智能趋势：顺利实施人工智能的 6 个战略解决方案

87% 的公司认识到人工智能是竞争的必需品，但许多公司在整合方面失败了--问题不在于技术，而在于方法。73%的高管认为，透明度（可解释的人工智能）是利益相关者接受的关键，而成功的实施则遵循 "从小做起，从大处着眼 "的战略：有针对性的高价值试点项目，而不是全面的业务转型。真实案例：制造公司在单条生产线上实施人工智能预测性维护，在 60 天内实现-67%的停机时间，促进了整个企业的采用。经过验证的最佳实践：倾向于通过应用程序接口/中间件进行集成，而不是完全替换，以减少学习曲线；投入 30% 的资源进行变更管理，并提供针对特定角色的培训，从而实现 +40% 的采用率和 +65% 的用户满意度；平行实施，以验证人工智能结果与现有方法的对比；使用后备系统逐步退化；在最初 90 天内，每周审查一次，以监控技术性能、业务影响、采用率和投资回报率。成功需要平衡技术和人文因素：内部人工智能拥护者、注重实际效益、灵活发展。

2025 年 11 月 9 日

实施信息安全的制胜战略：90 天计划

87% 的支持团队发现客户的期望值有所提高，其中 68% 的原因是人工智能。前 90 天对于避免分析瘫痪和开始交付具体成果至关重要。三步计划包括从战略调整到试点实施和可衡量的扩展，避免常见错误并监控效率和收入影响等关键指标。有了专门的支持和持续的培训，您将把最初的成功转化为支持人工智能的公司文化。

2025 年 11 月 9 日

网站开发人员与人工智能：挑战、工具和最佳实践：国际视角

意大利的人工智能应用率仅为 8.2%（欧盟平均水平为 13.5%），而全球已有 40% 的公司在运营中使用人工智能--这些数字表明了差距为何是致命的：Amtrak 的聊天机器人产生了 800% 的投资回报率，GrandStay 通过自主处理 72% 的请求每年节省 210 万美元，Telenor 的收入增加了 15%。本报告通过实际案例（Lutech Brain 用于投标、Netflix 用于推荐、L'Oréal Beauty Gifter 的参与度是电子邮件的 27 倍）探讨了人工智能在网站中的应用，并解决了实际的技术难题：数据质量、算法偏差、与遗留系统的集成、实时处理。从解决方案（减少延迟的边缘计算、模块化架构、反偏差策略）到道德问题（隐私、过滤泡沫、残疾用户的可访问性），再到政府案例（赫尔辛基的多语言人工智能翻译），了解网络开发人员如何从编码员转变为用户体验战略家，以及为什么今天能够驾驭这一演变的人将主导明天的网络。

2025 年 11 月 9 日

人工智能决策支持系统：企业领导层顾问的崛起

77% 的公司使用人工智能，但只有 1% 的公司拥有 "成熟 "的实施方案--问题不在于技术，而在于方法：完全自动化与智能协作。高盛集团（Goldman Sachs）为 10,000 名员工配备了人工智能顾问，在保持人工决策的同时，提高了 30% 的外联效率和 12% 的交叉销售效率；凯撒医疗集团（Kaiser Permanente）通过提前 12 小时分析每小时 100 个项目，每年可避免 500 例死亡，但诊断仍由医生负责。顾问模式通过三大支柱解决信任差距问题（只有 44% 的人信任企业人工智能）：具有透明推理的可解释人工智能、校准的信心分数、持续的改进反馈。数字：到 2030 年将产生 223 亿美元的影响，到 2026 年，战略性人工智能员工将获得 4 倍的投资回报率。实用的三步路线图--评估技能和治理、利用置信度指标进行试点、通过持续培训逐步扩大规模--适用于金融（监督风险评估）、医疗保健（诊断支持）、制造业（预测性维护）。未来不是人工智能取代人类，而是有效协调人机协作。