数据驱动自动化，人工智能释放数据价值，混合云架构则赋能更广泛的数据共享——这三句话几乎概括了当下企业数字化转型的核心逻辑。然而，真正落实到实际执行层面，如何将这三个环节紧密衔接，却令许多管理者感到困惑。

在2022年第二十四届高交会期间，IBM大中华区客户成功事业部总经理朱辉于“中国高新技术论坛”上，通过视频演讲分享了他对AI落地现状的深入观察，以及IBM在数据治理与AI加速方面的实践思路。他将演讲聚焦于一个核心问题：在AI逐步走向成熟的中国企业面前，数据治理究竟应当如何开展？

他提出一个关键转变：企业已不再仅仅“尝试使用AI”，而是开始认真思考规模化部署的问题。IBM《2022年全球AI采用指数》显示，全球AI采用率正稳步增长，且呈现出更成熟、渐进式推进的特点。企业普遍认识到，要规模化推进数据与AI战略，必须首先建立一套可落地的数据治理方案。同时，AI的可信度与可解释性已成为不容回避的议题——如何构建负责任的AI实践？如何在真实业务中提升AI应用成熟度？这两个问题相辅相成，但调研发现，许多企业目前仍缺乏具体的行动方案。

从落地场景来看，主流方向集中在三个层面：第一，借助AI增强员工应对业务挑战的能力——包括成本压力、工具匮乏、数据复杂性以及技能缺口等；第二，通过AI提升IT运维安全、威胁检测以及业务流程自动化水平；第三，利用AI打造更具可持续性的运营体系——超过三分之二的企业已或将把AI应用于可持续发展计划中。

上述趋势在中国企业中表现得尤为突出。调研数据极具说服力：近60%的中国企业已在业务中积极部署AI，99%的企业认为AI解决方案“随处构建、随处部署及运行”至关重要。约三分之二的企业正在使用或考虑使用自动化软件或工具来提升IT运营与业务流程效率。此外，70%的企业已在思考如何借助AI加速ESG相关进程。由此可见，中国企业对于AI的期待并不仅限于“跟风”，而是真正将AI视为驱动业务转型的核心引擎。

具体如何落地？朱辉分享了三个典型案例，每个都极具参考价值。

案例一：四川省税务局——用数据治理构建智能化知识图谱

随着税务业务数据持续增长，四川省税务局面临一系列现实挑战：如何统一治理数据、保障数据质量、确保合规，同时让业务人员能够自助消费数据？在IBM客户成功团队支持下，他们基于IBM Cloud Pak for Data中的Watson Knowledge Catalog实现了数据治理目标。该数据目录与企业数据监管平台紧密集成，帮助业务用户快速发现、管理、分类和共享数据资产，同时通过数据监管、质量管理和策略管理，为大规模AI应用做好充分准备。最终效果是：数据目录、数据质量和数据血缘等功能逐一落地，为后续税务改革与治理能力提升奠定了坚实的平台基础。

案例二：万洋冶炼——智能自动化实现集团化管理的“数智”升级

万洋冶炼是一家典型的多元化集团，拥有3个事业部、12个独资子公司和8个合资公司，业务横跨有色冶炼、新能源、综合回收、健康产业、化工、物流等领域。随着业务版图不断扩张，事业部与子公司的流程不透明、不统一、不合规问题成为制约发展的瓶颈。IBM帮助他们构建了基于Cloud Pak for Business Automation的企业级业务自动化运营管理平台，推动职能型组织向流程化组织转型。该方案不仅实现了标准化、合规化的集团管理，也为万洋集团出海与国际接轨铺平了道路。

案例三：华鑫期货——数据与AI平台赋能量化交易智能决策

华鑫期货的做法颇具创新性：他们将多种商品期货的航运数据与价格趋势相结合，挖掘航运数据对期货价格的影响，然后通过全自动AI建模，为量化交易提供预测模型和交易信号。该场景的核心亮点在于，AI不再仅仅辅助分析师做判断，而是直接参与交易决策，帮助提升收益、降低风险。在整个过程中，IBM的数据与AI平台提供了全流程支持。

综合三个案例，一个清晰的结论浮现：AI落地确实能够解放生产力，但关键在于如何持续加速这一进程。IBM给出的答案是——智能化数据经纬（Data Fabric）架构。

根据Forrester的定义，数据经纬是一种智能、安全且自服务的方式，能够动态协调分布式数据源，跨平台提供集成且可信赖的数据，支持广泛的分析与使用场景。通俗地讲，就是将正确的数据在正确的时间送达正确的人。目前主流IT公司均在推进数据经纬方案，而IBM堪称集大成者。IBM将AI能力注入Cloud Pak for Data，将数据分析和数据集成自动建模的功能交付给客户，使用户能够在多个环境中发现、集成、分类、保护和管理数据，且无需复制或移动信息。

具体而言，IBM数据经纬提供四大核心能力组件：

• AutoSQL（自动查询）：无需移动数据，即可大规模实现自动化分布式查询。
• AutoCatalog（自动分类）：自动化企业数据目录，帮助用户快速定位正确的数据。
• AutoPrivacy（自动识别隐私规则）：实现企业内部敏感数据的自动识别、监控及后续策略执行。
• AutoAI（自动建模）：实现模型训练优化的自动化，同时提高准确性与可解释性。

这套组合拳背后，IBM的逻辑其实非常朴素：用数据推动数字化转型，用AI解锁数据价值，再通过混合云架构实现更广泛的数据共享。无论是税务改革、集团管理还是量化交易，最终都是这三句话在现实中的具体落地。

关于IBM：IBM是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过175个国家和地区的客户从其数据中获取洞察，简化流程，降低成本。超过4000家政府和企业实体依靠IBM混合云平台和红帽OpenShift实现数字化转型。IBM在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面持续创新，为企业提供开放灵活的选择。