亚太70%企业AI颠覆！数据烂，1/5项目惨败！

2025年，全球商业格局正经历前所未有的快速变革，每一次技术浪潮的涌动，都如同大江奔流，既蕴藏着无限生机，也淘汰着那些未能顺应潮流的企业。回望过去，那些曾经的行业巨头，如果不能及时拥抱颠覆性技术，最终也只能成为历史的注脚。曾几何时，录像带租赁巨头叱咤风云，却未能预见流媒体的崛起，最终被时代洪流淹没。这警示我们，无论企业规模大小，忽视技术迭代的深远影响，都可能面临被市场边缘化的风险。

当下，一场更加波澜壮阔的技术变革——人工智能（AI），正以迅雷不及掩耳之势席卷全球。它并非仅仅停留在概念层面，而是已经在全球范围内，尤其是在我们密切关注的亚太地区，产生了深刻而具体的影响。对于那些尚未准备好企业数据基础的企业而言，这股力量可能带来巨大的挑战，甚至颠覆既有的商业模式。

虽然“人工智能”已是耳熟能详的关键词，但其对各行各业的深远影响才刚刚显现。对于亚太地区的企业领袖而言，这种紧迫感尤为强烈。据观察，约有70%的亚太地区企业负责人认为，人工智能将在未来18个月内（即到2027年上半年）对其商业模式造成根本性冲击。这既带来了提升决策效率、优化运营流程、重新配置资源、实现实时数据分析以及深化客户洞察的巨大机遇，也提出了严峻的挑战。然而，这一切的前提都是：企业必须拥有清晰、可信、安全且组织良好的数据。如果数据基础薄弱，人工智能非但不能助益，反而可能带来负面影响，甚至误导企业决策。

数据为本，洞悉商机

在全球化竞争日益激烈的今天，亚太地区的企业正面临不断上涨的运营成本和持续的人才短缺，这使得韧性成为企业生存和发展的核心关键词。在这样的背景下，那些能够制定清晰、以数据为驱动的战略的企业，将在市场变动中更具适应性和成长潜力。一份海外报告指出，2025年企业倒闭率可能高达5%，这进一步凸显了战略决策的重要性。

想要在市场中保持领先地位，企业需要具备宏观的市场洞察力，同时也要深入审视并优化自身的运营模式。但所有这些商业洞察，都离不开可靠的数据支持。这正是许多企业在拥抱人工智能时遇到的最大障碍。数据显示，有52%的企业领导者在数据质量方面面临挑战，他们不得不与数据错误、偏差、无关性以及时效性不足等问题作斗争。这就像是在暴风雨中驾驶，却只有一把失灵的指南针。如果不能信任你的数据，你就无法信任你的人工智能系统，最终可能导致你在激烈的市场竞争中被超越、被淘汰。

人工智能拥有将海量信息转化为可操作洞察的强大能力，但这一切都必须建立在坚实的数据基础之上。在当前的市场环境下，拥有为人工智能准备好的企业数据，已经不再是一种选择，而是任何一个寻求做出明智决策并保持领先地位的企业领导者必须具备的核心能力。

数据金矿，亟待开掘

对于亚太地区众多企业而言，无论是精简的初创公司，还是业务庞大的跨国集团，数据现状往往是混乱、碎片化、过时、分散且难以共享的，让人感到无从下手。尽管不同规模企业面临的具体挑战各异，但结果却惊人地相似：相互脱节的信息堆积如山，形成数字垃圾，而非可转化为行动的真知灼见。

许多企业在拥有大量潜在应用场景的同时，却面临着资源不足的困境。一份针对全球人工智能早期采用者的调研显示，71%的企业认为其潜在的人工智能应用场景超出了其资金支持能力，超过一半的企业难以优先确定哪些应用能够真正带来显著效益。当数据不清晰时，每一次决策都如同赌博。

中小型企业（SMEs）在这方面尤感力不从心，往往缺乏内部专业知识或足够资源来构建强大的数据基础。根据亚太经济合作组织（APEC）的观察，该地区数字化转型面临的最大障碍包括：缺乏技术诀窍（82.7%），数字人才短缺（81.8%），以及有限的数据分析能力（71.8%）。这些挑战在跨境业务中尤为突出，因为企业需要处理来自不同文化背景、不同法规环境下的数据。

障碍类型	占比
缺乏技术诀窍	82.7%
数字人才短缺	81.8%
数据分析能力有限	71.8%

与此同时，大型企业则常常面临数据分散在不同系统、不同市场和不同团队之间的难题，这导致了数据孤岛、重复存储和缺乏统一标准。无论是新加坡的小型团队，还是横跨亚太地区运营的跨国公司，核心信息都是一致的：你的数据是宝贵的，但只有当它被统一、可信赖并随时可用时，其价值才能真正显现。

在尚未整理好数据的情况下就急于部署人工智能，就像还不会走路就想跑步。毫不意外的是，在亚太地区，五分之一的人工智能项目最终因数据质量差、固有的偏见和复杂的工程流程而宣告失败。这不仅浪费了宝贵的时间和资源，更可能错失市场机遇。

一个坚实、统一的数据基础并非仅仅是有益的——它是至关重要的。没有它，人工智能将更容易成为一种负担，而非优势。人工智能可能生成听起来自信却毫无根据的“幻觉”，甚至重复有害的偏见。如果缺乏正确的数据支撑，你的人工智能系统不仅可能偏离目标，还会导致错误的决策，侵蚀客户信任，最终让企业在追逐那些从一开始就不可靠的洞察上，浪费大量的时间和金钱。

智联万物，数据先行

人工智能所提供的最佳洞察，绝非千篇一律的通用信息。它必须建立在企业自身独特的经营数据之上，并根据你的客户群体和市场环境进行精细调优。设想一个跨境电商平台，利用人工智能根据实时交通状况和库存水平调整配送路线，从而使订单更快、成本更低地送达全球客户；或者一家茶饮店，根据Z世代对抹茶的最新流行趋势，迅速更新其海外门店的菜单。这些都是明智的商业举措，而其背后无一例外，都得益于“智能数据”的支撑。

然而，要将人工智能与企业的具体业务深度融合，并非易事。这需要企业打破内部的数据孤岛，建立统一的数据标准，并准确评估自身数据的质量。这正是许多企业望而却步的地方。全球范围内的早期采用者中，只有11%的企业认为其非结构化数据已经为人工智能模型训练做好了准备。这些非结构化数据包括电子邮件、PDF文档、聊天记录、图片和视频等，它们无法整齐地放入电子表格，却蕴藏着强大的洞察力，前提是你懂得如何有效利用它们。

这一切都始于幕后的数据准备工作。这正是选择合适的“数据平台”和“合作伙伴”变得至关重要的原因——它们能够帮助企业组织、管理和激活其数据，为有效利用人工智能奠定坚实的基础。对于中国的跨境企业而言，这意味着要寻找能够处理多语言、多文化和多地域数据复杂性的解决方案。