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1、以創新驅動價值鏈出海利用 AI 與混合云架構應對全球化落地挑戰IBM 商業價值研究院|專家洞察2主題 專家劉凌亞馬遜云科技大中華區汽車行業價值轉型部總監張玉明IBM 咨詢大中華區混合云及數據服務部 安全&隱私業務負責人徐萌亞馬遜云科技大中華區合作伙伴拓展經理顧立峰IBM 咨詢大中華區混合云及數據服務部咨詢經理徐天誠IBM 咨詢大中華區混合云及數據服務部咨詢顧問王莉IBM 商業價值研究院高級咨詢經理致謝感謝以下領導及專家對本白皮書的支持和指導亞馬遜云科技大中華區：朱翊，亞馬遜云科技大中華區行業價值轉型部總經理蘇小龍，亞馬遜云科技大中華區合作伙伴及新創計劃總經理喬毅筠，亞馬遜云科技中國區合作伙伴生

2、態系統事業部高級總監柳燕，亞馬遜云科技中國區海外及行業咨詢合作伙伴部門高級經理IBM 咨詢大中華區：陳科典，IBM 咨詢大中華區及韓國總裁李民，IBM 咨詢大中華區副總裁馬勇，IBM 咨詢大中華區合伙人，混合云及數據服務部總經理李耀東，IBM 咨詢大中華區副合伙人，中國區行業交付總監丁偉，IBM 中國商業價值研究院院長1降本增效勢在必行，AI 引領企業高質量可持續發展新路徑。中國企業踏上全球本地化價值鏈出海新征程中國企業出海正處于戰略換擋期，從“中國制造下的產品出?！鞭D變為“全球本地化的價值鏈出?！?，在海外市場不僅僅輸出產品，還輸出從研發、設計、生產到銷售、售后服務的整個價值鏈。價值鏈出海要構

3、建“3+1”的業務能力和數字化基座對于價值鏈出海的企業而言，營銷、供應鏈、客戶服務是不可或缺的著陸點，而全球一體化考量的數字架構是實現海外市場登陸的根本保障。AI 能力和混合云技術能力是數字化能力中的核心構成生成式 AI 與混合云技術的融合，為企業在全球市場中的競爭力提供了強有力的支持。IBM 與亞馬遜云科技達成戰略合作，共同助力客戶的上云之旅。摘要2過去十年，中國企業加速了海外業務的拓展，對外投資已覆蓋國民經濟的各個行業。很多中國企業通過出海開拓新市場，尋求利潤表現的改善。根據統計，2024 年上半年有2049 家上市公司布局海外市場，占比達到 52.81%，而 2019 年這一比例為 35

4、.74%。上半年實現境外收入 2.46 萬億元，較 10 年前增加近 4 倍。民營企業正加速出海，截止2024 年上半年民營企業境外收入對營收的貢獻度已經達到創紀錄的 31%，創歷史新高，正成為推動中國企業國際化的重要力量。1 中國企業出海并不是一個新話題，之所以近幾年得到極大關注，根本原因是全球和國內經濟形勢發生了很多意想不到的變化。近年來全球化逆流風起云涌，2020 年以來的新冠疫情對全球經濟造成了前所未有的沖擊，促使歐美等國家重新審視供應鏈高度集中所產生的風險。在全球貿易再平衡以及中國本土內卷式競爭的趨勢下，中國企業只靠賣產品在國際市場賺錢的時代已經過去，隨之而來的是通過出海實現價值鏈的

5、延伸，在價值鏈更多環節、更平衡地賺錢（創造價值）和花錢（配置資源）。中國企業出海正處于戰略換擋期，從“中國制造下的產品出?！鞭D變為“全球本地化的價值鏈出?！?。越來越多的中國企業已經成為全球本地化價值鏈出海的典范代表?；谒麄兊膶嵺`可以總結出，全球本地化價值鏈出海強調企業從單純的產品出口向整合供應鏈、全球生產、本地運營、數字化驅動的方向轉型，形成一個兼具成本效率和市場適應力的綜合價值鏈體系。這種模式賦予企業更強的市場競爭力與抗風險能力，實現全球業務的持續增長與創新。全球本地化價值鏈出海新征程3案例中國企業出海案例一：2023 年，國內某知名車企宣布在南美、東南亞區域等多個國家設立生產基地，推動本

6、地化生產和銷售進程。同時，企業還孵化了自主的動力總成平臺、半導體業務以及軟件服務公司，為其他車企提供零部件和整體解決方案。這種戰略布局使中國企業在全球價值鏈中的角色從單純的出口制造商升級為綜合解決方案的提供者。企業能夠成功“出?！?，主要依賴以下三大策略。首先，通過垂直整合供應鏈，牢牢掌控核心環節，相較歐美同行顯著降低了生產成本。其次，以多元化產品線精準滿足客戶需求，深入當地市場。憑借超過千人的設計團隊，在一年半的時間內推出一款新車型或改型車，而歐美車企通常需要 3 至 4 年。最后，提前布局海外生產基地，在南美、東南亞和東歐等地分階段逐步融入當地供應鏈，以此實現風險分散，加強全球抗風險能力，同

7、時有效應對貿易戰帶來的影響。2 案例二：國內某知名零售企業不僅依賴產品出口，還通過直營與加盟模式相結合的方式，成功實現品牌和供應鏈的全球化擴展。截至 2024 年年中，該企業在海外開設了超過兩千家門店，海外市場的營收已超過總營收的 1/3。借助企業微信等數字化工具，其與私域運營體系建立了緊密聯系，鼓勵他們創作高價值內容，并邀請私域用戶參與產品設計和反饋。與此同時，通過聚類算法深入分析高同質性社群，結合私域會員的生命周期、興趣偏好和品類需求等信息，進行精準化營銷。通過對私域流量的高效運營，其將營銷、產品研發和生產緊密整合，使品牌能夠快速適應市場變化，顯著提升產品的市場適配性與競爭力。3 4對于已

8、經進入或者即將進入出海戰略換擋期的中國企業，必須聚焦在三個核心能力的構建上：全球供應鏈能力、數字化能力以及專業技術人才能力。4這三項能力同時也是過去 20 年中國企業累積形成的出海紅利，誰能發揮好這三個紅利，誰就能突出重圍，站在出海的新浪潮之巔。本白皮書的核心議題聚焦在企業該如何充分發揮數字化能力幫助企業實現出海的戰略換擋。數字化能力為企業落地出海藍圖提供了數字世界的基礎設施，猶如傳統意義上的路橋水電一般。這些數字化工具和技術的整合，不僅為企業跨越地域障礙提供了強大支持，還通過降低成本、提升效率和增強競爭力，助力企業在復雜多變的國際環境中穩步前行。而 AI 能力和混合云技術能力無疑是數字化能力

9、中的核心構成。IBM 商業價值研究院的全球 CEO 調研顯示，75%的受訪 CEO 認為，企業的競爭優勢取決于是否擁有最先進的生成式AI（見圖 1）。5在這個數字化轉型失敗率高達 84%的時代，6采用“混合設計”云架構方法的企業可以在五年內產生3 倍以上的投資回報率。7接下來，我們將展開論述價值鏈出海的主要著陸點、關鍵挑戰與應對之道，希望給即將出?；蛘诔龊５闹袊髽I提供一些參考。圖 1 CEO 加速推動使用生成式 AI在眾多利益相關者中，80%施加了中等至非常大的壓力，要求組織采用生成式 AI75%的受訪 CEO 認為，企業的競爭優勢取決于是否擁有最先進的生成式 AI55%的利益相關者正在敦

10、促 CEO 加速采用生成式 AI80%75%55%5邁克爾波特早在 1995 年提出價值鏈的概念，但僅限于企業內部的價值鏈鏈條。全球價值鏈是指企業在生產中為了提高要素配置效率以降低成本，將包括產品設計研發、原材料供給、產品組裝、銷售以及售后等若干環節在內的產品生產工序分割，轉移至具備比較優勢的國家（地區）進行生產。8 全價值鏈出海指企業在海外市場不僅僅輸出產品，還輸出從研發、設計、生產到銷售、售后服務的整個價值鏈。價值鏈出海是為了改變過去低端的、跟隨型的參與模式，提升在全球價值鏈中的地位，這對出海企業的品牌能力、營銷能力、供應鏈能力以及售后服務能力都帶來了新的挑戰。在價值鏈出海過程中，企業往往

11、面臨一系列本地化的基本問題，包括如何識別和觸達目標客戶、優化供應鏈以確保高效交付、提升客戶服務質量以增強滿意度，以及構建支撐上述運營活動的現代化數字架構。著陸點一：營銷本地化。了解目標客戶是誰、他們在哪里？不同國家的市場結構、消費習慣和文化差異極大。對于布局海外市場的企業，營銷本地化的關鍵在于精準識別目標客戶并深度了解其需求。例如，在某些市場，客戶更偏好線上購買，而在另一些市場，線下體驗門店仍然是主要渠道。對客戶偏好的準確判斷將直接影響營銷策略的制定。只有通過深入的市場分析，企業才能設計出適合當地的品牌形象和推廣活動，從而有效提升產品知名度和市場滲透率。營銷本地化不僅僅是翻譯廣告語言，更是要理

12、解當地市場的文化與消費心理，精確定位和觸達潛在客戶。著陸點二：供應鏈本地化。如何將產品快速交付到客戶手中？出海企業需要應對地域跨度帶來的物流和交付挑戰。由于各國的物流基礎設施、關稅政策和倉儲能力不同，全球化的供應鏈布局面臨諸多復雜因素。尤其是對于需要快速交付的產品，跨國運輸、倉儲與配送環節的優化至關重要。因此，建立本地化的供應鏈管理體系顯得尤為關鍵。一方面，企業可以通過當地合作伙伴或自建倉儲，縮短產品到達客戶手中的時間；另一方面，通過優化庫存和預測模型，可以確保供應鏈高效運轉，減少存貨積壓和斷貨風險。這樣，企業不僅能降低運營成本，還能提高客戶滿意度和市場響應速度。著陸點三：售后服務本地化?？蛻?/p>

13、對交付的產品是否滿意？服務質量是客戶體驗的核心，尤其是在售后服務方面。不同市場的客戶服務需求和期望各不相同。為了提高客戶滿意度，有些企業會構建本地化的服務支持團隊，確保在當地語言、時區內提供快速響應的服務。有些企業通過多語言 AI 客服為全球客戶提供本地化支持，例如采用亞馬遜云科技云服務部署客服中心，支持 AI 模型的本地化訓練，通過 AI 實現全天候服務，減少因時區差異導致的客戶等待時間。價值鏈出海著陸的“3+1”6著陸支撐點：全球 IT 架構一體化。海外 IT 系統能否滿足運營需求？為了支持營銷、供應鏈和客戶服務的本地化，企業必須搭建穩健的 IT 系統架構。IT 架構的全球一體化是企業全球

14、化運營的基礎，尤其在跨境數據同步、系統高可用性、數據安全與合規性方面。例如華為在推行全球 ERP系統過程中，建立了一主一輔的 ERP 系統架構：“主”就是全球 ERP 主系統，“輔”是基于主干系統再獨立安裝一個滿足特殊本地化要求的 ERP 系統。通過這種方案配合少量本地化執行層面的工具變通實現 ERP 系統落地。這樣既能保障主系統的簡潔、穩定、安全、高效，也能很好地滿足特殊國家的業務需求。只有具備一體化的全球IT架構，企業才能在各地市場上實現統一運營，提升數據管理和決策效率。9 對于價值鏈出海的企業而言，營銷、供應鏈、客戶服務是不可或缺的著陸點，而全球一體化考量的數字架構是實現海外市場登陸的根

15、本保障。營銷本地化幫助企業找到客戶，供應鏈本地化確?？焖俳桓?，客戶服務本地化提高滿意度，而數字化架構的全球一體化則保障了所有運營的順暢運作。這些環節環環相扣，共同構成了企業出海的堅實基礎。只有扎實構建起“3+1”的業務能力和數字化基座，企業才能夠在全球市場上站穩腳跟，逐步擴大市場份額（見圖 2）。圖 2 價值鏈出海著陸的“3+1”著陸點一營銷本地化了解目標客戶是誰，他們在哪里？著陸點二供應鏈本地化如何將產品快速交付到客戶手中？著陸點三售后服務本地化客戶對交付的產品是否滿意？著陸支撐點全球 IT 架構一體化海外 IT 系統能否滿足運營需求？7我們認為，中國企業在價值鏈出海過程中存在四大關鍵挑戰：

16、海外營銷本地化、海外供應鏈本地化、海外客戶服務本地化、跨地域 IT 架構規劃與落地。本文將就這四個方面進行展開論述。海外營銷本地化在實施海外營銷本地化的過程中，對海外客戶洞察與市場分析 是布局行棋的“當頭炮”，這步棋的落子面臨眾多挑戰和困難。關鍵挑戰挑戰 1：地域差異導致的客戶需求差異化消費習慣和偏好差異：不同市場的消費者對產品功能、外觀、品牌調性等需求存在顯著差異。中資企業往往缺乏深入的本地消費者洞察，容易產生誤解或錯位營銷。例如某國內領先家電品牌最初進入美國市場時，按照國內經驗主推大容量冰箱。然而，由于美國消費者的生活方式和家庭結構與中國不同，許多美國家庭并不需要過大容量的冰箱。相反，小容

17、量冰箱更受歡迎。此外，美國消費者對冰箱的外觀設計和功能配置也有自己的獨特要求，如顏色、材質、保鮮功能和制冰功能等方面偏好。因為缺乏充分市場調研，在產品與市場需求之間出現錯位導致銷售業績不佳。后來，該品牌通過深入了解美國消費者的生活習慣和需求特點，并及時調整產品策略，在外觀設計和功能配置上進行針對性優化才逐漸在美國市場站穩腳跟。文化背景與社交習慣：客戶的文化背景和社交習慣會影響其對產品或品牌的接受程度。例如，空氣凈化器品牌貝昂智能在進入中東市場時，敏銳地意識到當地文化對“狗”這一元素的敏感性，因此決定避開其主品牌“Airdog”的名稱，而選擇使用另一品牌“TPA”進行市場推廣。這一策略不僅體現了

18、對當地文化的尊重，也為品牌在新市場贏得了更多認可和接受度，有效避免了可能的文化沖突。10 挑戰 2：市場數據的獲取難度數據來源分散且不透明：在海外市場，中資企業往往難以找到統一的數據來源。本地化的數據渠道分散，數據獲取成本高，且部分國家的數據透明度較低，缺乏權威的市場信息。法律合規要求：部分國家對數據采集、存儲和處理有嚴格的法律合規要求，如 GDPR 等。這對企業在客戶洞察過程中提出了更高的合規要求，增加了數據獲取和使用的復雜性。挑戰 3：語言和溝通障礙多語言需求：要實現有效的市場分析和客戶洞察，企業需要多語言支持。不同國家的客戶通常使用母語表達需求和反饋，特別是非英語市場，溝通成本和理解難度

19、增加。例如 IBM 幫助某國內企業構建海外財務共享中心系統時，考慮多語言、多時區、多幣種、多匯率、多稅種的問題，支持多國分支機構的本地化財務操作和費用報銷需求。挑戰 4：客戶畫像和行為預測的復雜性細分市場的復雜度：許多海外市場的消費者呈現出高度多樣化和細分的特點，消費行為、購買決策路徑復雜，難以通過傳統方法進行精準的客戶畫像和行為預測。例如某國內互聯網企業在海外積累了大量用戶，但由于市場變化，僅依靠廣告營收而忽視用戶體驗導致嚴重的用戶流失。例如，為增加廣告收入，該企業采取了自動彈出廣告和高頻率露出廣告等方式，極大地損害了用戶體驗。此外，在內容產業方面的布局也表現平平，由于沒有投入做個性化算法推

20、薦，難以滿足用戶多樣化的內容需求。價值鏈出海的關鍵挑戰與應對之道8應對之道中資企業在出海過程中，想要獲取深刻的客戶洞察并開展準確的市場分析，需應對復雜多變的市場需求、多樣化的客戶特征和嚴苛的數據合規環境。這些挑戰要求企業不僅要增強本地市場數據的收集能力，還需要靈活運用 AI 和云技術，結合本地資源制定適應性強的市場策略。通過 AI 進行客戶數據分析和行為預測已成為全球市場營銷中的關鍵手段，尤其是在電商領域，AI 技術正以前所未有的速度推動智能營銷的發展。IBM 商業價值研究院的調研顯示，86%的受訪 CMO 表示預計到2025 年將使用生成式 AI 來分析客戶洞察（見圖 3）。11在傳統的海外

21、市場拓展中，企業往往需要耗費大量時間和資源進行線下調研，了解當地消費者的需求和偏好。然而，隨著大數據和生成式人工智能的應用，企業可以通過分析海量的線上行為數據，如消費者的瀏覽記錄、購買歷史、社交媒體互動等，實時洞察市場趨勢，從而精準預測消費者行為。例如，希音品牌采用了“小單快反”模式，即在測試階段先生產 100200 件商品進行銷售測試，如果銷售良好則增加訂單量，如果銷售不佳則立即停止生產。因此，在生產環節中，希音品牌利用數字化技術實時分析時尚趨勢和市場需求，并預測銷售情況以控制生產；而在消費端，則通過數字化工具根據每款商品的銷售情況自動評級，并根據市場需求調整訂單。隨著更多更新且性價比更高的

22、產品推出，消費者更傾向于購買這些產品，從而提高銷量并形成良性循環。12 同時，數字人（虛擬主播、AI 客服等）和機器翻譯技術的進步，使企業能夠用更低的成本提供多語言、多文化背景的個性化服務，顯著降低了海外營銷與獲客成本。過去需要投入高昂成本和人力進行的市場調研，如今通過 AI 驅動的自動化分析即可快速完成，這使得企業能夠更靈活地調整營銷策略，搶占市場先機。此外，AI 還可以通過情感分析技術識別消費者的情緒變化，及時調整營銷內容，進一步提升品牌的親和力和用戶忠誠度。這種基于 AI 的營銷模式正在幫助企業實現高效的市場滲透和精準獲客，為全球化布局提供強大支持。圖 3 CMO 打算采用生成式 AI

23、來分析客戶洞察的受訪 CMO 預計，到 2025 年將使用生成式 AI 來分析客戶洞察86%9案例某全球領先新能源車企：利用生成式 AI 洞悉客戶聲音,為業務優化提供客戶第一視角客戶背景客戶是一家致力于推動全球向可持續能源轉型的公司，以創新的電動汽車和清潔能源解決方案聞名。它的產品線涵蓋了高性能電動汽車、能源存儲系統和太陽能解決方案。旗下的電動汽車因卓越的續航能力、先進的自動駕駛功能以及極具未來感的設計而廣受歡迎，幾乎重新定義了現代出行的概念?？蛻粜枨罂蛻羰酆髷祿狈w系化整合與深度分析，導致無法精準識別消費者當前最關注的產品和服務問題，并且客戶內部的投訴、建議和問題的處理路徑未形成閉環，存在

24、問題追蹤失效的情況，從而影響消費者滿 意度。此外客戶對產品在不同渠道和媒體上的表現差異缺乏了解，無法有效捕捉消費者洞察、趨勢變化以及品牌美譽度，且在危機預警管理上存在明顯的不足。因此，急需建立一套完整的消費者反饋管理系統，整合各類數據、優化問題解決流程，并加強品牌監控和預警機制，以提升消費者體驗、增強品牌競爭力。解決方案該客戶與 IBM 咨詢合作，通過從消費者在新能源汽車銷售全生命周期各個觸點提取與客戶互動過程中真實“聲音”，并利用數據分析產生洞察，最終通過智能化工作流實現從聆聽到行動的閉環：對收集到的客戶數據進行體系化整合和分類，通過文本分析和情感分析等技術挖掘數據中的核心需求、常見問題和情

25、緒趨勢，從而識別客戶關注的產品和服務重點；建立完整的投訴和建議處理閉環流程，包括問題分配、跟進、解決和反饋環節，確保每一個問題都有明確的責任人、處理路徑和追蹤記錄，避免問題丟失或處理不徹底，從而提升客戶滿意度；基于數據分析結果，為企業提供消費者行為和需求趨勢的洞察報告，支持產品優化和服務提升。幫助企業更好地理解客戶需求，為品牌戰略和市場決策提供支持。價值回報 提升洞察效率，客戶聲音洞察和反饋時間從超過 2 周減少到小于 1 天；通過對服務頭部問題進行分析，優化服務流程和提升用戶體驗；提前預警和響應頭部問題，以加強對質量的把控。10案例某高新技術公司：基于海外客戶場景化需求洞察，驅動智能攝像頭產

26、品研發客戶背景客戶是一家集智能家居、智慧安防電子產品研發、生產和銷售為一體的高新技術公司，近年來，公司通過攜手亞馬遜云科技，拓展日本、美國、英國等海外市場?？蛻粜枨罂蛻羯钊攵床旌Ｍ饪蛻粼谌粘Ｉ顖鼍爸械臐撛谛枨?，如針對日本老齡化程度重、獨居人群多的情況開發陪餐功能，以及針對普遍存在的兒童看護、寵物照料和家居安防需求，計劃開發出相應的智能攝像頭功能。解決方案引入生成式 AI 賦能產品創新，提升產品差異化，開發適用于兒童看護、寵物日?；顒臃治?、就餐陪伴、家居安防等場景的智能攝像頭，滿足海外不同國家多語言要求，確保海外區域安全合規，實現業務模式升級。通過 Amazon Bedrock 調用業界領先大

27、模型，借助其豐富多模態能力打造智能攝像頭，實現感知、決策和執行三個步驟，即從攝像頭獲取視頻流、理解畫面并抽幀傳輸給模型，大模型讀取幀內容后進行語義理解、提取關鍵特征做出判斷，再根據提示詞構建的規則決定推送信息、過濾或生成總結等并觸發執行動作；通過 Amazon Bedrock API 針對不同功能需求調用不同模型。價值回報 產品創新：推出具備 5 項生成式 AI 功能的智能攝像頭，成為具備感知與決策能力的智慧視覺，增強用戶在多場景體驗，在傳統攝像頭賽道取得競爭優勢；上市加速：新品從業務構思到發布僅用 4 個月，相比傳統機器學習技術 1-2 年周期顯著縮短；模式升級：基于亞馬遜云科技多模態視頻分

28、析解決方案開發“多模態視頻分析智能產品增值訂閱服務”平臺，提供 App 訂閱服務，活躍設備用戶訂閱率達 13%，實現從攝像頭硬件提供商向智能硬件+SaaS 服務提供商轉變，提升盈利能力與用戶粘性，獲得差異性競爭機會，打造自有品牌產品并收獲長期商業價值；未來計劃推出智能攝像頭對話機器人，繼續探索更多智能家居場景應用。11海外供應鏈本地化實施供應鏈本地化，就像種植一棵需要適應新環境的“移植樹”，需要直面更復雜的難題和風險挑戰。通過根系深入目標市場的土壤，企業不僅能扎根生長，還能和當地生態形成良性循環，為長期發展奠定基礎。關鍵挑戰挑戰 1：本地供應鏈網絡的搭建與資源不足供應商資源有限：初入海外市場時

29、，中資企業通常缺乏成熟的本地供應商網絡，難以找到合適的供應商來提供符合質量和成本要求的原材料和服務。在新市場中，本地供應商的生產能力、交付時間和質量標準可能無法達到企業要求，影響供應鏈的穩定性。挑戰 2：物流與運輸難題跨境物流成本高昂：尤其是對重型或易損產品，跨國運輸的時間和費用都較高，企業需要花費大量預算來維護海外物流網絡。物流效率和準時交付的挑戰：海外物流過程可能受自然災害、政治局勢變化等不可控因素影響，導致交付延誤，增加供應鏈的不確定性。挑戰 3：庫存管理的復雜性庫存成本和存儲風險：在不同國家和地區維持足夠庫存以滿足客戶需求需要大量資金投入，同時也帶來存儲成本增加、庫存積壓等風險。需求波

30、動和庫存適應性不足：市場需求不穩定、季節性變化等因素可能導致庫存管理難以精準預測，進而增加供應鏈成本和庫存壓力。挑戰 4：供應鏈可見性與透明度不足數據采集與信息共享困難：供應鏈各環節的實時數據難以獲取，不同地區的供應商使用的系統和數據格式可能不一致，影響供應鏈的透明度和信息共享。管理監控復雜：在多國多地的供應鏈網絡中，難以實時監控各環節的運營情況，缺乏對庫存、交貨進度等信息的全面掌控。應對之道首先，建立智能化的集成供應鏈計劃系統和智能控制塔，提高供應鏈的可見性。這樣可以加快決策和響應速度，并提高整個運營過程的效率。在可視化基礎上，還可以對集成供應鏈計劃流程進行梳理，并設計使用生成式 AI 自動

31、處理的場景用例，例如報表準備、審批、數據查詢和核對等。通過這些自動化處理方式，可以大幅度提升供應鏈流程的運行效率，并減少人工干預所帶來的誤差和風險。此外，在分析企業 S&OP 及供應鏈運營中常見的決策問題和異常情況時，明確解決方案邏輯與數據來源，并借助預測、情景分析、智能方案建議等 AI 技術來輔助企業做出更科學準確的決策，從而提升決策效率并增強供應鏈對突發事件的響應能力。根據IBM 商業價值研究院的調研，90%的受訪高管表示，到 2026 年，他們組織的供應鏈工作流程將納入智能自動化和 AI 助手（見圖 4）。13 其次，利用AI工具來降低需求預測偏差并優化庫存結構。通過 AI 算法對歷史銷

32、售數據、市場趨勢、季節性波動以及競爭對手動態等多維度數據進行分析，識別隱藏在復雜數據背后的規律和趨勢，并降低預測誤差?；?AI預測結果和實時監控得到的庫存數據，構建多級庫存控制與智能優化模型，在需要時靈活調整補貨策略并制定合理的庫存管理決策，從而幫助企業優化庫存水平。12圖 4 生成式 AI 將加速供應鏈轉型90%的受訪高管表示，到 2026年，他們組織的供應鏈工作流程將納入智能自動化和 AI 助手62%的首席 CSCO 認為，生成式AI 將加速創新步伐，成為開發全新產品和服務的重要驅動力最后，在根據不同客戶群體/產品特點考慮到供應鏈能力與需求特點之后,制定相應客戶交付模式與交付周期標準，并

33、通過定期監控執行來確定改進舉措。例如，AI助手可以分析哪個供應商對延誤的影響最大，并識別導致中斷的問題，如天氣、財務障礙或運輸瓶頸。隨后，基于 AI 的預測模型可以描繪出局勢可能的發展趨勢，使 AI 助手能夠提供有針對性的建議，幫助供應鏈團隊為下一步做好準備。同樣地,利用數字采購平臺實現采購流程自動化與透明化,從而縮短采購周期間接地減少了庫存積壓風險。此外，還可開展智能物流路徑規劃與預測工作。根據實時交通狀況、天氣預報以及當前庫存水平等信息生成最優物流路徑并估計運輸時間,進一步降低了運輸成本并避免延誤風險發生。與 10 年前相比，如今中國企業在出海實現供應鏈本地化時，最大的變化在于技術演變的速

34、度超乎想象。研究顯示，62%的首席供應鏈官（CSCO）認為，生成式AI 將加速創新步伐，成為開發全新產品和服務的重要驅動力（見圖 4）。14生成式 AI 能夠前瞻性地應對供應鏈中斷，同時釋放增長潛力，更多決策將實現自動化，這也迫使供應鏈團隊以全新的方式運作。通過大規模應用科學方法，出海企業可以充分挖掘數據和生成式 AI的巨大潛力，推動業務戰略、產品開發和全球供應鏈運營的關鍵改進。62%90%13案例某全球化工巨頭：利用 AI 創新驅動供應鏈效率提升客戶背景該客戶是一家專注于通過創新的化學解決方案推動可持續發展的全球領先化學品公司。其業務覆蓋多個領域，包括化學品、材料、工業解決方案、表面處理技術

35、、營養與護理以及農業解決方案等，為廣泛行業需求提供服務。該客戶致力于在資源保護、氣候變化應對和食品安全等全球性挑戰中發揮作用，并憑借尖端研發實力和廣泛合作網絡不斷開發高效且環保的產品和技術?？蛻粜枨鬄榱藢崿F高效、敏捷的供應鏈管理，客戶需要一個結合生成式 AI 的供應鏈控制塔解決方案，以實時數據分析、預測能力和自動化決策為核心驅動力。該方案能夠整合各環節數據并進行實時監控，提升供應鏈的可見性和靈活性。通過生成式 AI 的深度學習與預測分析，客戶希望準確預測需求波動、庫存水平和物流變化，并迅速響應市場動態以優化資源配置，從而最大限度地提升運營效率、降低運營成本，并減少供應鏈中斷風險，最終支持業務的

36、可持續增長和競爭力提升。解決方案IBM 幫助該客戶打造了 AI 驅動的供應鏈控制塔，以實時數據分析、預測能力和自動化決策為動力，進行高度智能、實時響應和優化的供應鏈管理:AI 驅動的供應鏈控制塔能夠實時監控庫存并生成關鍵警報，將問題及時推送至相關負責人，確保及時響應。任務自動分配至個人工作隊列，并通過顏色標記優先級;提供多種預定義的解決方案選項，并基于歷史數據和 AI 分析為用戶推薦最佳方案;每次用戶選擇推薦的解決方案，系統會將選擇的數據保存至推薦模型，推動其持續優化。通過自學習的 AI 模型，推薦引擎能夠不斷優化后續的方案建議，從而在未來提供更符合實際情況的決策支持。價值回報 將供應鏈風險確

37、認時間由 3 天縮短至 1 小時;將問題平均解決時間由 1 天縮短至 10 分鐘。14案例某消費電子行業龍頭企業：集成供應鏈轉型，助力全球化運營客戶背景某消費電子行業龍頭企業，由于其供應鏈各環節存在問題（如成品庫存高、供應/需求/產品協同不佳、訂單周期長），難以有效支撐其全球化運營的業務戰略目標。這些問題導致運營成本高、響應速度慢，削弱了市場競爭力?？蛻粜枨?優化供應鏈協同：打破部門壁壘，實現供應鏈高效協同，降低運營成本。提高需求預測準確性：減少庫存積壓和缺貨現象，優化成品庫存策略。增強全球供應鏈管理能力：改善主計劃與物料計劃的協同，支持本地化建設。數字化升級：實現采購流程自動化，提升庫存管理

38、能力，防止庫存問題。解決方案：通過與 IBM 合作，該企業推進了端到端供應鏈集成計劃體系的轉型，具體措施如下：ISC 集成計劃流程優化。設計并實施 25 個業務流程的集成計劃流程方案。打破部門壁壘，提升供應鏈各環節協同效率，降低運營成本；S&OP 機制強化與需求計劃優化。建立并優化 S&OP 機制，提高需求預測準確率。建立并優化 S&OP 機制，提高需求預測準確率；全球主計劃與物料計劃協同。優化全球主計劃流程，加速本地化供應鏈建設。構建三層物料齊套計劃，提高供應鏈柔性，降低物料庫存成本；數字化采購與庫存預警機制。引入數字化采購平臺，實現采購流程自動化和透明化，降低采購成本。建立庫存預警機制，實

39、時監控庫存水平，防止庫存積壓或缺貨。價值回報：通過端到端集成供應鏈計劃體系的搭建，該企業實現了顯著的業務改善：庫存與運營成本優化。原材料呆滯庫存降低 50%以上。整體存貨周轉速度加快15%25%；運營效率提升。銷售預測準確率提升 15%20%。訂單交付周期縮短 10%30%；該項目不僅幫助企業實現降本增效，還通過數字化能力的建設，為其全球供應鏈管理和未來持續增長提供了強有力的支持。15案例IBM 與亞馬遜云科技聯手提高藥品供應鏈的可見性，確?；颊甙踩椖勘尘霸诩倜?、偽造或仿制產品不斷增加的背景下，為了保護患者，美國政府通過了藥品供應鏈安全法案（DSCSA）。該法案旨在確保處方藥物供應鏈的透明度

40、和完整性，以準確追蹤整個藥品的流向。同樣重要的是，在制藥生態系統中，包括制造商、批發商、藥房和監管機構等所有主要參與者都需要一種協作共享信息的方式來實現這一目標。面對多個行業部門需要共同協作以滿足 DSCSA 要求的挑戰，全美藥學委員會（NABP）著手創建一個數字平臺，以彌合系統之間的互操作性差距，從而更快速、更便捷地實現對 DSCSA的合規。解決方案NABP 與 IBM Consulting 和亞馬遜云科技合作，開發了一個名為 Pulse 的新數字平臺。該平臺使其會員用戶能夠追蹤和共享每一批處方藥的所有權交易記錄，從而增強供應鏈的可見性。該平臺的一個關鍵設計元素是與大多數處方藥供應鏈參與者使

41、用的“點對點”追蹤解決方案提供商的 API 集成。通過這些 API 連接，Pulse 用戶可以搜索貿易伙伴、驗證其狀態、交換數字憑證并進行電子追溯等操作。價值回報該平臺實現了可見性和協作，并消除繁瑣管理工作。最重要的是，在保護患者利益上創造出更加安全可靠的供應鏈。16案例某知名物流領域科技公司：生成式 AI 技術在海外供應鏈管理中的創新應用客戶背景客戶是一家在全球物流領域頗具影響力的科技公司，業務涵蓋同城和跨城貨運、企業物流服務、搬家、零擔、跑腿、冷運、汽車租售及車后市場服務等多個板塊，為貨主和貨車司機提供優質貨運服務，成功打造了高性能、高可靠性和高擴展性的智慧貨運平臺?？蛻舴e極開拓海外市場，

42、業務遍布全球超過 400 個城市，是全球閉環貨運交易總值最大的物流交易平臺?？蛻粜枨箅S著客戶海外業務的蓬勃發展，公司迫切期望通過引入最新的人工智能、大數據等前沿技術來進一步提升運營的智能化水平，尤其聚焦于海外供應鏈管理方面。在應用生成式 AI 技術的過程中，面臨著諸多挑戰。成本方面：客戶的海外業務范圍廣泛，業務場景豐富多樣，這導致在使用生成式 AI 時所需的 Token 數十分龐大。例如在質檢業務中，每天會有數萬通電話，并且質檢涵蓋多個維度，使得每月需要消耗的 Token 數量極其可觀。無論是選擇自行部署業界大模型，還是調用 API，都會產生較高的成本，這對成本控制帶來了巨大壓力。收益方面：要

43、保障生成式 AI 不同模型的應用效果存在一定難度，特別是面對生成式 AI 可能出現的模型幻覺問題，在實際的海外業務場景中，如何有效規避這一問題，確保模型能夠切實為業務帶來正向收益，成為亟待解決的要點。數據安全與合規：在海外業務開展過程中，涉及到海量的司機以及用戶數據，而數據安全和合規保障是應用生成式 AI 時最大的挑戰之一。必須確保這些數據在使用生成式 AI 技術進行處理和分析時，嚴格遵循各地的法律法規以及數據隱私要求，避免出現數據泄露等風險，維護好用戶和司機的權益以及公司的聲譽。解決方案 借助 Amazon Bedrock 實現端到端服務助力應用落地。在面向海外業務的各類場景部署生成式 AI

44、 應用時，客戶需要解決模型評估和篩選、數據準備和模型微調等一系列復雜問題，而亞馬遜云科技提供了一站式端到端的生成式 AI 服務來加速應用落地。通過 Amazon Bedrock，客戶實現了從模型評估、數據合成、到模型微調的端到端生成式 AI 實踐落地。17案例某知名物流領域科技公司：生成式 AI 技術在海外供應鏈管理中的創新應用(續)利用 Claude 3 模型多模態識別能力優化業務處理。在客戶的海外業務處理過程中，接收的信息形式逐漸從單一的文本演變為更豐富的業務場景，如圖文問答、保險單比價等，需要從圖片中解析和提取信息。例如在車險比價場景中，當收到海外用戶對于車險選擇咨詢并附帶截圖時，以往只

45、能借助文字與用戶反復溝通，中間還涉及大量的解釋和溝通工作，才能獲取到足夠信息來定位問題。而現在借助 Claude 3 的多模態識別功能，能夠迅速根據圖片解析各類數據和信息，使得業務人員可以更及時、更清晰地了解用戶的訴求、用車等相關信息，進而更快地為海外用戶推薦適配需求的車險，極大地加快了問題處理速度，提升了用戶體驗。價值回報 加速實驗與應用部署，節省時間成本。針對客戶海外業務的 14 類業務場景，其中有 15 個業務的生成式 AI 應用已經成功上線。借助生成式 AI 能力，客戶能夠有效減少模型訓練時間，使得實驗驗證時間從原本的 3 個月大幅縮短到 6 周，節省下來的時間更多地投入到提升數據質量

46、、精確度以及優化提示詞等關鍵環節上，進一步提升業務應用效果。提升應用上線效率，降低運營成本。以往客戶上線一項新應用或者功能，往往需要花費一至兩天的時間。如今，客戶采用低代碼方式快速搭建應用，僅需十幾分鐘就能完成一項業務應用的搭建工作，極大地提高了業務上線的效率。例如在培訓業務中引入生成式 AI 后，每年預計為培訓師節省上千小時的培訓時長，從整體上優化了海外運營成本結構。增強質檢效果，提升服務規范性與質量。過去，由于受到人力、成本等因素的限制，質檢抽樣率相對較低?，F在，借助生成式 AI 能力，客戶可以將抽檢率提升 10 倍，能夠對客服邀約人員與司機對話的規范性進行更為廣泛、高效的審核，強化了海外

47、供應鏈管理的服務水平，為構建更加敏捷、高性能、低成本的智慧貨運平臺奠定堅實基礎。18海外客戶服務本地化在實施海外客戶服務本地化過程中，企業能否提供卓越的、甚至超出客戶預期的服務體驗，往往決定了客戶黏性和客戶生命周期價值的高度。這一過程不僅僅局限于提供基本的售后支持，而是涵蓋了從語言支持、文化理解到快速響應等多個維度。關鍵挑戰挑戰 1：語言和文化差異語言障礙：在多語言環境中，為客戶提供無障礙的支持是一大難題。特別是在非英語市場，企業需要提供當地語言的支持，但這通常會增加成本和管理難度。挑戰 2：服務時差與全天候支持跨時區服務的挑戰：許多中資企業面向全球市場的客戶，但客戶需求和問題可能會出現在任何

48、時區。特別是面對關鍵客戶或有時效性要求的服務，無法提供及時響應會影響客戶體驗和滿意度。24/7全天候支持的成本：許多客戶期望隨時獲得支持，但對企業而言，提供全天候服務可能需要顯著增加運營成本。挑戰 3：技術支持和 IT 基礎設施挑戰技術支持系統的本地適配：中資企業可能已經有成熟的客戶服務系統，但在新的市場中，現有的系統可能需要進行本地適配，甚至重新建設，以符合本地技術標準。網絡連接和系統穩定性：部分海外市場的網絡基礎設施不穩定，可能導致服務平臺和客戶溝通渠道出現中斷，進而影響客戶體驗。特別是在亞非等新興市場，基礎設施薄弱可能會導致技術支持面臨障礙。應對之道企業可以充分利用AI自動化語言處理與實

49、時客服支持。IBM 商業價值研究院的調研顯示，客戶服務已經成為生成式 AI 實施清單的首位，有 85%的受訪高管表示，生成式 AI 將在未來兩年內直接與客戶互動（見圖 5）。AI 客服通過自然語言處理（NLP）和多語言翻譯技術，可以實時為客戶提供多語言支持，顯著降低語言障礙。例如，AI客服可以識別客戶意圖并以當地語言作出回應，從而為客戶提供無縫的溝通體驗。借助 AI 客服，企業無需依賴大量的本地客服人員，從而降低運營成本。此外，混合云基礎設施允許企業將關鍵數據和服務部署在本地，同時利用全球公有云的彈性擴展能力，確保在任何地區都能提供穩定的服務。對于網絡基礎設施不穩定的市場，邊緣計算技術可以將計

50、算資源部署到離用戶更近的地方，減少網絡延遲，提升用戶體驗。通過結合 AI 客服、混合云基礎設施和自動化運維技術，企業可以有效應對海外客戶服務本地化中的語言差異、時區挑戰和技術支持難題。這些技術不僅提升了客戶體驗，還優化了成本結構，為企業在全球市場的競爭提供了強有力的支持。圖 5 生成式 AI 助力客戶互動的受訪高管表示，生成式 AI 將在未來兩年內直接與客戶互動85%19案例某跨國銀行借助 IBM Watsonx 顯著提升客戶服務的專業優勢15 客戶背景作為法國領先的銀行之一，該銀行在全球擁有超過 5000 家分支機構，每天處理超過 350,000 次在線查詢，且這一數字正以每年 23%的速度

51、增長。該銀行正通過 IBM Watsonx 平臺擴大與 IBM 的長期合作。IBM Watsonx 平臺是一個人工智能和數據平臺，旨在幫助企業開發負責任的人工智能，該平臺部署在企業的內部計算基礎設施上。通過使用 IBM Watsonx 平臺加速生成式 AI 技術的部署，以提升客戶體驗和運營效率。這項合作包括開發35個AI應用場景，這些場景涵蓋了客戶服務、風險管理、合規支持等領域。該銀行使用的 AI 解決方案，如郵件分析器和虛擬助手，大幅提升了客戶咨詢的響應速度和準確性，幫助客戶顧問在更短時間內提供更具針對性的服務?？蛻粜枨笤撱y行既要保持客戶關系的質量，又要處理不斷增加的客戶和客戶要求，這就意味

52、著要重塑客戶顧問的角色，否則就會失去競爭優勢。在對客戶顧問的時間分配方式進行診斷后，發現他們的大部分工作都是回答一些簡單重復的問題?；谶@一發現，該銀行求助于 IBM，希望找到一種解決方案來加快日常流程并讓客戶顧問有時間解決更復雜、更微妙的問題。解決方案該銀行與 IBM 從觀察診斷開始，然后尋找解決方案，最后使用了 IBM Watsonx，并通過5 個步驟進行學習和使用：訓練：Watsonx 從四個虛擬助理和一個電子郵件分析器那里學習，分析了銀行和保險業詞匯，并建立了 50,000 行對話；測試：逐步推出涵蓋不同業務線的解決方案；上線：Watsonx 已經在 5,000 家分支機構中協助 20

53、,000 名客戶顧問增強客戶關系；取得成果：使用 Watsonx 后，客戶顧問回答客戶問題的速度可以提高 60%；不斷學習：繼續由業務專家進行訓練，以處理成千上萬的客戶咨詢。價值回報 訓練 Watsonx 幫助其客戶顧問為客戶提供快速且全面的各類產品信息?！翱蛻纛檰柌豢赡軐ξ覀兊?200 種產品都了如指掌。因此我們為他們提供了工具以便為正確的客戶提供正確的信息?！痹撱y行的保險轉型、營銷和大數據主管說道，“Watsonx 讓客戶顧問有了更多時間，這讓他們可以花費更多時間來處理客戶關系?！被?Watsonx Assistant 和 Watson Discovery 構建的電子郵件分析器和四個虛擬

54、助理，該銀行能夠豐富客戶顧問和客戶之間的互動，使查找正確答案的速度提高了 60%，并幫助轉移和處理銀行客戶顧問每天收到的 350,000 封電子郵件中的 50%。20案例國內某客戶聯絡中心解決方案提供商：生成式 AI 技術在海外客戶聯絡中心的應用與管理效率提升客戶背景客戶是一體化客戶聯絡中心解決方案提供商，業務覆蓋中國、東南亞、北美等區域，為全球企業提供智能客服機器人、呼叫中心、社會化客戶關系管理（SCRM）等產品及服務。近期，客戶推出基于生成式 AI 的 AI Agent 產品，通過全渠道整合、個性化工作流及多語言支持，助力全球企業優化客服與運營流程?？蛻粜枨罂蛻粼诤Ｍ饪蛻袈摻j中心管理中面臨

55、以下挑戰：“幻覺問題”：大語言模型偶爾出現上下文理解偏差或答非所問的情況，影響回答準確性與客戶滿意度。多渠道整合需求：需要統一整合文本、語音、郵件等多聯絡渠道，提升全渠道服務能力。復雜場景交互：面對不同行業與場景的需求，要求智能客服靈活調整問答策略并適應多樣化業務流程。多語言支持與運營效率：需適配全球化業務，減少多語言知識維護的復雜度，提升知識庫與工作流搭建效率。解決方案客戶借助 Amazon Bedrock 服務，利用生成式 AI 技術實現以下功能：高精準回答：通過引入 RAG（檢索增強生成）技術和自定義召回閾值，減少 90%的生成式 AI“幻覺”，顯著提升問題回復的精準度。全渠道覆蓋：整合

56、文本機器人、語音機器人、郵件工單等多渠道入口，構建統一知識中心，提升知識一致性并降低維護成本。自動化任務流程：部署個性化智能任務流程，實現全程自動問詢與應答，并支持智能轉人工和自定義路由規則。多語言識別與翻譯：基于生成式 AI 自動生成多語言知識內容，覆蓋簡體中文、英語、法語等 19 種語言，簡化全球業務運營?？焖俨渴穑和ㄟ^ Amazon Bedrock 的支持，4 小時內完成統一知識中心與任務流程中心搭建，時間縮短 70%。21價值回報客戶應用生成式 AI 技術后，顯著提升了海外客戶聯絡中心的管理效率，具體包括：“幻覺”出現概率降低 90%，回復更精準且符合業務需求；第一輪答復準確率超 87

57、%，人工介入降低 42%，實現更高程度的自動化；知識與任務流程搭建時間縮短 70%，支持更快響應全球業務需求；多渠道與多語言整合，顯著優化客戶體驗與運營成本，幫助企業實現全球范圍內的高效服務閉環。案例國內某客戶聯絡中心解決方案提供商：生成式 AI 技術在海外客戶聯絡中心的應用與管理效率提升(續)22跨地域的 IT 架構規劃與落地在企業出海的過程中，IT 架構需求呈現顯著的演變趨勢。初創期企業多選擇公有云，以快速部署業務、降低成本并享受彈性擴展的優勢。然而，隨著業務規模增長及對計算資源、數據主權和隱私保護需求的提升，越來越多的企業轉向多云或混合云策略，以平衡成本、性能和安全性。盡管混合云備受青睞

58、，其實際投資回報率卻不盡如人意。此外，跨區域的應用架構規劃、部署與運維也是主要的挑戰。關鍵挑戰挑戰 1：多云與混合云管理異構環境增加復雜性：出海業務使得企業的各部門和區域缺乏統一的規劃，從而分別選擇不同的云服務，導致形成多個孤立的云環境。由于缺乏集中式規劃，資源分配不均或過度冗余可能導致資源浪費。同時，跨云的成本優化策略難以實施。這種“自然混合”（Hybrid by Default）模式往往是出海企業在沒有明確規劃的情況下無意間形成的混合云架構，通常源于業務部門各自為政的云選擇或短期決策。雖然在初期可能看似滿足了業務需求，但這種被動的架構模式往往給企業帶來潛在問題，且許多問題容易被忽視，包括安

59、全合規風險、兼容性問題、數據一致性問題、團隊技能長期發展問題等。長遠來看會引發系統復雜性、安全隱患、成本上升和運營效率下降等問題。這些問題常被出海企業忽視，主要是因為它們在初期呈現的影響較弱，但隨著業務擴展和環境復雜化，它們可能對企業的數字化轉型和競爭力造成顯著阻礙。平臺擴展和資源協調困難：混合云架構涉及公有云、私有云和本地部署，擴展和統一管理難度大。傳統 IT 管理方式無法高效支撐混合云的復雜性，限制了資源調度和業務擴展。挑戰 2：混合云架構如何真正賦能海外業務投資回報率低：根據 HFS Research 與 IBM 咨詢聯合開展的調研顯示，僅 25%的企業通過云轉型獲得可靠業務成果。云資源

60、未被充分利用，未能發揮混合云的靈活性和可擴展性。16 技術與業務脫節：缺乏清晰的業務對接規劃，技術決策未能充分滿足海外市場需求?；旌显瀑Y源分布不合理，影響本地化應用性能，削弱客戶體驗。應對之道IBM建議，利用“混合設計”（Hybrid by Design）框架，通過合理整合公共云、私有云和本地數據中心，幫助企業優化技術架構，從而提升其商業價值和靈活性?；旌显O計的核心理念是將不同技術環境有機結合，而不是將其分散為孤立的系統。通過這種集成，企業能夠靈活應對市場和技術變化，增強其應對全球化挑戰的能力?！盎旌显O計”通過一種結構化和集成的框架，幫助企業在多樣化的混合云環境中實現持續創新和加速數字化轉型。

61、以下是其核心理念和特點：業務與 IT 的深度融合：通過業務驅動的目標設定和技術策略，幫助企業實現以產品為中心的運營模式轉型。確保技術決策與業務目標保持一致，實現快速的業務價值交付。一致性、靈活性與擴展性：通過統一的流程、標準化的工具鏈和可復用的模式，實現技術操作的高效性。確保關鍵的架構組件之間的無縫集成和架構一致性。打破技能孤島，通過跨團隊的技能整合和知識共享，提高交付能力。支持混合云和多云架構，使企業可以根據工作負載、合規要求和業務優先級靈活選擇合適的環境（本地、邊緣、私有云、公共云等）。23 基于人工智能與自動化的增強：大多數現有技術架構都是上一代的，并不適合支持當今高度數字化、互聯互通的

62、業務需求。生成式 AI 就是傳統架構無法支持的一項典型技術。傳統架構會阻礙而不是優化生成式 AI 的功能?！盎旌显O計”倡導利用生成式人工智能（Gen AI）和自動化工具，提高開發效率、降低技術債務，并加速產品交付。價值實現：提供從探索、設計到實施和持續優化的全生命周期支持。構建可衡量的 ROI 模型，通過減少技術復雜性、提高運營效率和增加業務彈性，最大化投資回報?！盎旌显O計”從三個方面提出綜合性的設計原則和方法框架，用以指導企業在混合云環境中的應用現代化和數字化轉型。它們不僅定義了方法和方向，也提供了衡量和執行的關鍵評估維度：產品原生設計：是一種產品驅動的設計理念，它通過技術、文化、流程和技能

63、的轉型，確保企業能夠在敏捷、云原生和多平臺環境下，持續交付創新的產品，并最大化業務價值。它重視培養和擴展產品思維，推動企業內部從傳統的項目導向模式轉向以產品為核心的思維方式。這種轉型不僅僅是產品經理和開發團隊的責任，而是整個組織的文化和戰略調整。敏捷的開發和運營模式將成為核心，業務需求、市場反饋和客戶需求應成為每一個產品迭代的驅動因素。IT 團隊不再只是支持部門，而是與業務部門共同驅動產品的演進，確保每個產品決策都基于清晰的市場和客戶需求。此外推動整體團隊的技能轉型，提升團隊在云原生、產品工程和敏捷開發等領域的能力。通過標準化和目錄化的方法，確保平臺棧在各個層面的操作一致性。確保不同平臺、環境

64、（如私有云、公共云和本地系統）之間的一致性，使得從開發、部署到運維的每一環節都能統一協調。確保企業在多個平臺上的操作和服務都符合企業標準和合規要求，減少因平臺差異造成的風險和不一致。集成設計：其核心是通過設計和構建跨平臺的集成模式，支持多種應用場景和生成式人工智能的用例。這種方法旨在確保復雜的多平臺環境中的系統和數據無縫協作，優化操作效率并釋放技術和業務潛能。24圖 6 IBM 與亞馬遜云科技達成戰略合作，共同助力客戶上云之旅產品原 生設計集成設計技術設計產品導向流程&組織人才&文化平臺運營集成體驗集成平臺安全&合規生成式 AI 模型&平臺數據共享&治理開發平臺K8&托管平臺運營平臺亞馬遜云科

65、技行業服務亞馬遜云科技支持服務IBM 咨詢服務Amazon ChimeAmazon QuickSightAmazon SESAmazon Alexa for BusinessAmazon ConnectAmazon MQAmazon CloudWatchAmazon KinesisAmazon MSKAmazon Step FunctionsAmazon IAMAmazon Security LakeAmazon GuardDutyAmazon InspectorAmazon Security HubAmazon Q BusinessAmazon BedrockAmazon SageMaker

66、Amazon InferentiaAmazon Q DeveloperAmazon S3,FSx Amazon Data ExchangeAmazon Lake FormationAmazon Security LakeAmazon RDS,RedshiftAmazon Amplify Amazon EC2 Amazon Lambda Amazon AppSyncAmazon Elastic BeanstalkAmazon EKSAmazon FargateAmazon ECS Amazon AppMeshAmazon ROSA Amazon Control Tower Amazon SSMA

67、mazon CloudFormation Amazon OpsWorksAmazon CodePipeline轉型領域關鍵能力混合設計 技術設計：其設計要點聚焦于技術架構和操作的一體化，以確?？缙脚_環境中的安全性、可操作性和一致性。這種方法旨在通過嵌入自動化、集成工具鏈和數據治理能力，為企業提供靈活、可擴展的技術基礎。設計關鍵點包括實現跨平臺的安全可視化，通過統一的安全策略和監控工具保障系統的整體安全性。實現模型的靈活部署，支持生成式 AI 和其他復雜模型在不同平臺上的高效運行。實現數據的可用性與可追溯性，確保數據在各平臺的流轉高效、安全，并支持全生命周期的追蹤。實現開發和運維的一致性，通過集

68、成的開發工具鏈，提升跨平臺開發的一致性和效率。實現容器管理與操作一體化，通過自動化容器構建和部署流程，提供從容器構建到部署、監控和管理的無縫操作體驗。IBM 與亞馬遜云科技達成了緊密合作，共同為客戶提供 IT 架構規劃與落地服務（見圖 6）。IBM 商業價值研究院調研了 1113 家企業的年度預算在云廠商中的分布情況，其中有 47.9%的年度預算給到了亞馬遜云科技，是所有云廠商中份額最高的。17 25要實現應用程序遷移和現代化，企業可以通過“混合設計”方法，采取端到端的“四步走”策略：第一步：識別和評估現有應用程序與基礎設施，明確其當前狀態及依賴關系。具體工作包括：進行資產清查，列出所有現有的

69、應用程序、數據庫、服務器及其他相關資源；評估現有系統的性能指標（如響應時間、吞吐量和穩定性）；分析各應用程序和組件間的依賴關系，理解它們的協同機制；審查運營成本，識別潛在的成本節約機會；執行合規性檢查，確保系統符合相關法規和標準。第二步：制定詳盡的遷移計劃，組建遷移團隊并建立必要的基礎設施。此步驟涵蓋：制定詳細的遷移時間表、里程碑和具體步驟；組建一個由 IT、開發、運維和安全專家組成的跨職能團隊；構建目標云環境所需的基礎設施（如網絡、存儲、安全和管理工具）；為團隊提供必要的培訓，確保他們掌握新的技術和工具。第三步：將應用程序和數據遷移到目標云環境，盡量減少停機時間和業務中斷。具體措施包括：使用

70、數據遷移工具將數據庫和存儲數據遷移到目標云環境；逐步遷移應用程序，確保所有依賴關系得到妥善處理；完成遷移后進行全面的功能和性能測試，確保系統在新環境中穩定運行；最后切換流量至新環境，并持續監控，確保系統正常運作。第四步：優化和現代化遷移后的應用程序和基礎設施，以提升性能、降低成本并增強靈活性。主要任務包括：進行性能優化，調整資源配置，利用云平臺提供的優化工具（如負載均衡、自動縮放）提高性能；使用成本管理工具監控和優化資源使用，避免不必要的開支；重構和現代化應用程序，采用云原生架構（如微服務、容器化、無服務器計算）；定期評估和優化系統，確保其持續滿足業務需求。26案例某國際貿易集團海外營銷數字化

71、系統亞馬遜云科技云遷移客戶背景某集團始創于 2000 年，是較早進入海外市場的國際貿易企業之一，業務覆蓋非洲、南美洲等地區。公司秉持人才導向、與時俱進的經營理念，經過多年努力，現已發展為一家集海外工業制造、國際貿易、實業投資、咨詢服務、信息技術服務為一體的跨國綜合性產業集團。公司專注于陶瓷制品、衛生潔具、五金配件、日用洗滌、個人護理等產品的研發和生產，同時擁有覆蓋 20 多個國家和地區的營銷網絡。自 2022 年起，公司在營銷領域啟動了業務變革和營銷數字化系統建設，逐步替換部署在非洲地區的多套運營系統?？蛻粜枨?服務好平臺主體用戶，即渠道外部客戶。由于用戶分散在東非和西非市場，采用私有云部署，

72、不同國家、地區的用戶使用不同網絡運營商服務網絡，導致出現嚴重的高延遲問題，這使得上海外云是必須的考量；本次遷移是該企業第一次大規模使用海外公有云服務，其使用的亞馬遜云科技服務超過10種以上，且對于非洲地區數據安全法、以及系統涉及的基礎設施安全、網絡安全、應用安全等都存在較高的期望。因此，需要重點對亞馬遜云科技服務的高可用、容災/備份、安全架構等內容在遷移設計和實施階段重點考慮，以確保遷移項目成功；解決方案 IBM 咨詢基于“混合設計”方法，采取端到端四步法幫助該企業實現營銷數字化系統的云遷移。在調研階段，充分梳理當前的業務分布、系統架構、業務邏輯、主要技術棧以及服務資源使用情況，合理評估遷移潛

73、在的問題、風險點以及成本。在設計階段，設計總體部署架構、集成設計、網絡設計、安全設計、備份設計以及K8S 集群和數據庫遷移方案等；使用 Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EKS 等完全托管的服務構建用戶接受測試和生產環境，增強營銷數字化系統運行的性能和穩定性；生產環境借助亞馬遜云科技云上多可用區實現高可用架構，且實現雙活架構，滿足業務請求突然增加時的彈性伸縮需求價值回報 充分保障用戶在使用營銷數字化系統時網絡延遲，給用戶提供良好的體驗，上線滿足3 個國家 500+員工，10000+客戶，30000+門店的業務量的正常運行；交易響應時間縮短 50%。27生

74、成式 AI 在中國企業價值鏈出海的“三大著陸點”（營銷本地化、供應鏈本地化、客戶服務本地化）上體現出了前所未有的作用。很多在國內做 AI 加速的場景，出海的效益更加明顯。如今，每一件產品都是數字產品，每一家公司都在銷售數字體驗。各行各業的企業都在競相打造重新定義消費者期望的數字體驗，而且這一競爭異常激烈。當生成式 AI 與體驗相結合時，價值就會爆炸式增長。為消費者提供定制化的優惠、相關的推薦和無縫的客戶服務，無疑能讓出海的中國企業脫穎而出。在全球供應鏈持續動蕩的情況下，生成式 AI 技術可以讓供應鏈更加敏捷、適應性更強，并通過即時洞察加速供應鏈的創新。而在著陸支撐點上，混合云架構因其靈活性和安

75、全性優勢，已成為當前絕大多數企業在出海過程中應對復雜IT需求的首選?？缇郴旌显萍軜嬍恰盎旌显O計”（Hybrid by Design）的一個具體實現形式。它通過跨國界的云服務整合，滿足企業出海的業務需求。例如，出海企業可以在本地部署私有云，同時利用國際云服務提供商的公共云資源，實現數據和應用的全球分布和訪問。這種架構不僅提高了數據的可用性和應用的響應速度，還能夠更好地應對不同國家和地區的法規和安全要求。通過跨境混合云架構，企業可以實現更高效的全球業務運營和更強的靈活性：靈活應對跨地區需求：隨著企業拓展海外市場，面對不同地區的技術環境、法規要求和文化差異，混合設計使企業能夠靈活地選擇和組合不同的云

76、服務與本地基礎設施。這種靈活性幫助企業更好地適應全球各地的業務需求。提升敏捷性和擴展能力：企業在全球擴張時，常常需要快速應對市場變化和技術創新?；旌显O計通過整合多種技術架構，提供了更強的敏捷性和可擴展性，幫助企業快速推出新產品和服務，拓展海外市場。優化成本和風險管理：在全球化過程中，企業往往面臨較高的運營和技術成本?；旌显O計通過優化資源的配置和管理，使企業能夠有效控制成本，降低技術風險，提升投資回報率。支持全球技術創新：隨著人工智能、數據分析等新興技術的快速發展，混合設計可以幫助企業將這些技術有效整合到全球業務中，使其在不同地區的業務運營中充分發揮作用。促進跨國團隊的協作與整合：混合設計通過統

77、一的技術架構和平臺，促進了跨地區、跨團隊的協作與信息共享。這對于企業在不同國家和地區之間的業務整合及管理協調至關重要。對于出海企業而言，當生成式 AI 與混合設計相融合，企業不僅可以提升系統的靈活性和效率，還可以顯著改善決策支持、用戶體驗和安全性，推動成本優化和創新能力的提升。這種融合為企業在全球市場中的競爭力提供了強有力的支持：更高的自動化與效率：混合設計理念強調靈活和優化的架構設計，而生成式 AI 則通過智能化和自動化進一步提升了這些特性；改進的決策支持：生成式 AI 能夠處理大量的數據并提供洞察，當與混合設計的靈活架構相結合，可以顯著提升決策支持能力；增強的用戶體驗：生成式 AI 可以改

78、善用戶交互和體驗，與混合設計的分布式架構結合后，可以實現全球范圍內一致的高質量用戶體驗；更好的數據隱私與安全：混合云架構需要高度重視數據安全與隱私保護，生成式 AI 可以通過智能檢測和響應機制，提高數據的安全性；雙劍合璧 優勢倍增28 優化的成本：結合生成式 AI 的智能分析能力，企業可以更精準地預測和控制成本，實現更高的 ROI；持續的創新：通過混合設計的靈活架構基礎和生成式 AI 的創新算法和智能技術，企業能夠持續推動創新?？v觀 AI 與混合云發展的歷程，IBM 一直處于突破性科技的前沿。作為全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，我們為企業提供開放、可信、有針對性和以實現價值創造為使

79、命的解決方案。這些方案整合了IBM在軟硬件以及咨詢的全棧能力，并且在全球的汽車、電子、制造業、消費品、金融、醫療領域都有長足的實踐經驗。IBM 自身走過了全球化發展的過程，目前已經在 170 多個國家和地區采取一體化運營。IBM 咨詢的出海服務能力建立在自身跨越百年的運營實踐之上，這讓 IBM 咨詢有能力“站在全球看全球”，為出海企業的國際化發展提供從定戰略、布業務到搭運營、落系統的端到端解決方案，拉通戰略設計、業務規劃、運營管理和數字化系統建設全鏈。亞馬遜云科技(Amazon Web Services）是全球云計算的開創者和引領者，超過 15 年以來一直以不斷創新、技術領先、服務豐富、應用廣

80、泛而享譽業界。亞馬遜云科技可以支持幾乎云上任意工作負載。亞馬遜云科技目前提供超過 300 項全功能的服務，涵蓋計算、存儲、網絡、數據庫、數據分析、機器人、機器學習與人工智能、物聯網、移動、安全、混合云、虛擬現實與增強現實、媒體，以及應用開發、部署與管理等方面；基礎設施遍及 36 個區域的 114 個可用區。全球數百萬客戶，從初創公司、中小企業，到大型企業和政府機構都信賴亞馬遜云科技，通過亞馬遜云科技的服務強化其基礎設施，提高敏捷性，降低成本，加快創新，提升競爭力，實現業務成長和成功。在中國，各行各業正積極投身于數字化轉型的浪潮中，積極探索和實踐數字化創新。許多企業對亞馬遜的創新文化和方法表現出

81、濃厚興趣。亞馬遜秉持“成為地球上最以客戶為中心的公司”的使命，其獨特而鮮明的以客戶為中心的文化是不斷創新的基礎。為了幫助客戶更深入地理解和借鑒亞馬遜的成功經驗與失敗教訓，亞馬遜云科技的數字化創新團隊開發了一系列主題，與客戶共同交流、探討和分享。這些主題圍繞文化、機制、架構、組織和治理等各個方面展開。通過從亞馬遜過去 30 年的成敗中汲取靈感，客戶可以與亞馬遜一同暢想和創造，最終在亞馬遜云科技上實現數字化轉型。我們相信，通過亞馬遜的創新文化和機制，中國企業將能夠更高效地推動數字化轉型，實現可持續的業務增長和競爭優勢。29 結束語中國企業在全球化的浪潮中，正如同一艘艘航船，駛過波濤洶涌的大海。隨著

82、全球市場的不斷變化和競爭的加劇，中國企業的價值鏈出海之路也面臨著前所未有的挑戰與機遇。為了在國際市場上站穩腳跟，中國企業需要積極擁抱技術革新，打造跨地域的 IT 架構，提升自身的核心競爭力，構建本地化營銷、供應鏈和客戶服務的優勢。在實現全球化業務增長與成功的道路上，中國企業必須認識到，技術革新不僅是提升效率的工具，更是連接全球市場、實現可持續發展的關鍵。在出海的過程中，選擇合適的有經驗的合作伙伴，能夠有效規避風險，幫助企業更快速地融入當地市場。在全球化的大潮中，中國企業正以開放的姿態擁抱世界，以創新的精神引領潮流。我們愿意陪伴越來越多的中國企業，在價值鏈出海的征途中實現業務的增長和持續的成功！

83、選對合作伙伴，駕馭多變的世界在 IBM，我們積極與客戶協作，運用業務洞察和先進的研究方法與技術，幫助他們在瞬息萬變的商業環境中保持獨特的競爭優勢。關于專家洞察專家洞察代表了思想領袖對具有新聞價值的業務和相關技術主題的觀點和看法。這些洞察是根據與全球主要的主題專家的對話總結得出。要了解更多信息，請聯系IBM 商業價值研究院：IBM 商業價值研究院IBM 商業價值研究院(IBV)站在技術與商業的交匯點，將行業智庫、主要學者和主題專家的專業知識與全球研究和績效數據相結合，針對公共與私營領域的關鍵議題提供可信的戰略洞察。訪問 IBM 商業價值研究院中國網站，免費下載研究報告：https:/ 1 張娟娟

84、.“從上市公司看中國企業出海八大亮點”.證券時報數據寶.20240829.https:/ Gabrielle Coppola,Danny Lee.“BYD Is Winning the Global Race to Make Cheaper EVs”.Bloomberg.20241017.https:/ 黃淵普、彭麗娜、錢如一著.新出海浪潮.機械工業出版社.2024 年 6 月5“AI 時代的 CEO 決策力”.IBM 商業價值研究院.2023 年 8 月.https:/ Granger,John.“Why digital transformation succeeds.And why it

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86、19 年 8 月9 周良軍、鄧斌著.華為數字化轉型：企業持續有效增長的新引擎.人民郵電出版社.2021 年 10 月10 黃淵普、彭麗娜、錢如一著.新出海浪潮.機械工業出版社.2024 年 6 月11 2023 IBM Institute for Business Value generative AI marketing pulse survey.110 US CMOs.September/October 202312 楊仁文、馬川琪.“品牌生態出海，中國供應鏈的突圍！希音如何成長為出海獨角獸”.新財富雜志.20240221.https:/ AI 的 CEO 指南：供應鏈”.IBM 商業價值

87、研究院.2023 年 11 月.https:/ibm.co/ceo-generative-supply-chain14 Amar Sanghera,Michael Mowat,Karen Butner.“The intuitive supply chain:Predict disruption,deliver growth”.IBM Institute for Business Value.202411.https:/ https:/ business value from cloud transformation remains elusive”.HFS Research.20231211.

88、https:/ IBM 2024 年云計算對標分析調研31 Copyright IBM Corporation 2024 國際商業機器（中國）有限公司 北京市朝陽區金和東路 20 號院 3 號樓 正大中心南塔 12 層 郵編：100020美國出品|2025 年 4 月IBM、IBM 徽標、IBM Consulting、IBM Research、IBM Z 和 watsonx 是 International Business Machines Corporation 在世界各地司法轄區的注冊商標。其他產品和服務名稱可能是 IBM 或其他公司的商標。以下 Web 站點上的“Copyright an

89、d trademark information”部分中包含了 IBM 商標的最新列表： Hat 和 OpenShift 是 Red Hat,Inc.或其子公司在美國和其他國家/地區的注冊商標。本文檔為自最初公布日期起的最新版本，IBM 可能隨時對其進行更改。IBM 并不一定在開展業務的所有國家或地區提供所有產品或服務。本文檔內的信息“按現狀”提供，不附有任何種類的（無論是明示的還是默示的）保證，包括不附有關于適銷性、適用于某種特定用途的任何保證以及非侵權的任何保證或條件。IBM 產品根據其提供時所依據的協議條款和條件獲得保證。本報告的目的僅為提供通用指南。它并不旨在代替詳盡的研究或專業判斷依據。由于使用本出版物對任何企業或個人所造成的損失，IBM 概不負責。本報告中使用的數據可能源自第三方，IBM 并未對其進行獨立核實、驗證或審查。此類數據的使用結果均為“按現狀”提供，IBM 不作出任何明示或默示的聲明或保證。掃碼關注 IBM 商業價值研究院官網微博微信公眾號