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AI落地应聚焦于取得明确、可量化的业务成果。标杆实践表明，企业需从具体场景切入，通过解决关键痛点快速验证价值，而非追求大而全的方案。这有助于建立内部信心，为后续规模化应用奠定基础，实现从概念验证到实际效益的跨越。
创见者Webinar探讨企业AI试点项目的成效评估。许多企业虽已完成试点，却难以精确衡量其实际价值与投资回报。本期内容将深入分析如何科学量化AI应用效果，确保技术投入转化为切实的业务提升，助力决策者清晰判断项目成败与未来方向。
大模型并非降本增效的万能钥匙。创见者Webinar指出，企业若缺乏清晰的业务场景规划、高质量数据基础及与现有系统的有效融合，盲目引入大模型反而可能导致成本攀升与资源浪费。真正的价值在于精准的场景化应用与扎实的落地实践。
制造企业AI落地需构建适配的组织机制，将技术转化为生产力。这要求企业从战略、流程、人才与文化等多维度进行系统性变革，确保AI与业务深度融合，从而驱动效率提升与模式创新。
制造企业引入AI应分步推进。首先聚焦高频痛点，如质量检测、设备预测性维护，以快速见效、积累经验。随后，再攻克生产排程、供应链优化等战略难题，实现更深层的价值创造。这种由易到难的路径，能有效控制风险并确保投资回报。
本次创见者Webinar聚焦制造企业AI落地，系统梳理了构建有效“指标体系”的关键要素。内容涵盖从战略规划到执行评估的全流程，旨在帮助企业量化AI价值、规避风险，并提供可操作的评估框架与工具清单，助力制造企业实现智能化转型的精准决策与高效落地。
制造企业AI投入应避免盲目跟风。需明确业务痛点，选择与生产、供应链等核心环节紧密相关的场景。通过小范围试点验证价值，再逐步推广。同时，确保数据质量与系统基础，并与现有业务系统深度集成，以实现可衡量的效率提升与成本优化。
在企业经营发展当中，企业资源的充分利用是提升经营成效，减少成本浪费的重要措施，要做到这一点，做好企业财务预算管理无疑是必要举措。但对于不少企业而言，想要提升预算管理水平却苦于没有切实可行的方案与工具。
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