Workday揭秘：AI投资“6个月大考”，杜绝烧钱风险！

当前正值2025年下半年，全球商业格局在科技浪潮的推动下持续演进。特别是在人工智能，尤其是生成式AI（AIGC）技术的快速发展下，各行各业都在积极探索其应用边界。从产品开发到客户服务，从市场营销到内部运营，AI的渗透速度和广度前所未有。这股浪潮也深刻影响着中国的跨境行业，无论是电商平台优化、供应链管理提效，还是海外市场精准营销，AI都展现出巨大的潜力。

然而，机遇总是与挑战并存。随着企业对AI投资的不断增加，如何有效管理这些投入，确保其能真正产生业务价值，避免资源浪费，成为摆在所有企业面前的共同课题。面对琳琅满目的AI工具和解决方案，如何做出明智的选择，并建立一套行之有效的治理机制，无疑是企业实现可持续增长的关键。在这个背景下，一些全球领先企业的实践，为我们提供了宝贵的参考视角。

在海外，知名的企业软件公司Workday就在积极探索并建立其AI投资治理框架。Workday的首席信息官（CIO）约翰逊（Johnson）与首席财务官（CFO）罗（Rowe）近期就共同阐述了他们公司在AI投资方面的治理策略。这并非简单的技术部署，而是将技术与财务深度融合，构建一套严谨的流程，确保每一笔AI投入都能被审慎评估，并最终为企业带来实实在在的价值。

根据约翰逊的介绍，Workday内部已经搭建了一个明确的治理框架，旨在对所有重大的AI投资进行系统性的审查。这一机制的核心在于，任何可能对公司产生实质性影响的AI投入，都必须经过严格的审查程序。这体现了一种高度负责任的态度，即在拥抱创新技术的同时，也绝不放松对潜在风险和成本效益的把控。

具体来看，Workday的AI投资治理框架包含几个关键环节。首先，他们设立了月度的IT与财务部门联席会议机制。在这个会议上，来自技术和财务团队的专业人员会定期汇聚一堂，共同探讨市场上的最新AI工具和技术趋势。这种跨部门的协作模式，打破了传统上技术部门单方面决策、财务部门滞后介入的局面，使得AI投资从一开始就站在了技术可行性和财务合理性的双重考量之上。

会议不仅限于对新工具的了解，更重要的是对潜在的AI应用场景进行深入评估。团队会仔细研究这些AI用例的可行性，以及它们可能带来的业务影响。这意味着每一个构想中的AI项目，都必须清晰地描绘出其预期的价值，例如是否能提升效率、降低成本、优化客户体验、拓展新业务等。这种前瞻性的评估，有助于避免盲目跟风，将资源投入到那些真正能够解决业务痛点、创造实际效益的领域。

更值得关注的是，Workday的治理框架还强调对已投入生产的生成式AI用例进行持续性的绩效评估。他们要求，任何已经上线运行六个月或更长时间的生成式AI应用，都必须接受严格的审查，以确定它们是否达到了预设的关键绩效指标（KPIs）。这种“事后检验”的机制，确保了AI项目并非“一锤子买卖”，而是需要长期跟踪其表现，并根据实际效果进行调整优化。如果某个AI应用未能达到预期目标，企业可以及时识别问题，采取纠正措施，甚至重新评估其存在的必要性。这对于不断变化的AI技术和业务需求而言，无疑是至关重要的一环。

Workday的首席财务官罗对此也深有感触。他认为，IT与财务部门之间建立的这种卓越合作关系，是公司在持续创造价值方面的重要推动力。罗指出，虽然拥抱AI带来了巨大的机遇，但同时也要清醒地认识到，如果不能顺应变革，固守旧有模式，其所付出的成本可能同样高昂。这番话语道出了许多企业在数字化转型中的心声——变革是必然趋势，而如何稳健、高效地变革，则需要深思熟虑的策略和完善的治理体系。

对于中国的跨境行业而言，Workday的这些实践无疑提供了非常有益的参考。当前，国内众多跨境企业正积极利用AI技术，例如通过AI驱动的智能客服提升海外用户体验，利用大数据和AI进行选品和市场分析，或是借助生成式AI工具进行多语言内容创作和营销。然而，在热情投入的同时，也可能面临一些挑战，比如：

投资回报不清晰： 很多企业在AI投入后，难以量化其带来的实际业务增长或效率提升。
技术与业务脱节： 技术部门引入的AI工具，可能与业务部门的实际需求未能完全匹配，导致使用率低下或效果不佳。
成本控制难题： 云服务、模型训练、数据标注等AI相关成本可能快速增长，若缺乏有效管理，容易超出预算。
伦理与合规风险： 在海外市场，AI应用涉及的数据隐私、算法偏见、内容合规性等问题，都需要高度重视。

借鉴Workday的经验，中国的跨境从业者可以从以下几个方面着手，构建或优化自身的AI治理体系：

首先，建立跨职能的AI决策与评估机制。 仅仅依靠技术部门或业务部门单方面推动AI项目是远远不够的。企业应效仿Workday，设立由技术、财务、业务、法务等多部门代表组成的联合委员会，定期召开会议，共同审议AI投资提案。财务部门应在早期介入，从成本效益、投资回报等角度提供专业评估，确保AI投入的经济合理性。技术部门则负责评估AI解决方案的技术可行性、安全性及与现有系统的兼容性。业务部门则需清晰阐述AI如何赋能具体业务场景，带来实际价值。

其次，注重AI用例的价值导向评估。 在引入任何AI工具或解决方案之前，企业应投入足够的时间进行详细的需求分析和用例评估。这包括明确AI将解决哪些痛点、创造哪些价值、服务于哪些目标用户。可以采用小范围试点、概念验证（POC）等方式，在正式大规模推广前验证AI方案的有效性。例如，一家跨境电商公司在考虑引入AI智能选品系统时，不仅要看其技术先进性，更要看它能否帮助公司降低滞销风险、提升爆款率，并提供清晰的ROI预测。

再者，强化对AI项目全生命周期的绩效管理。 AI投资并非一次性投入，而是一个持续迭代和优化的过程。企业需要设计一套全面的绩效评估体系，对已上线的AI应用进行定期复盘。这不仅包括对技术层面的性能指标（如模型准确率、响应速度）的监控，更要关注业务层面的KPIs，例如AI客服系统的客户满意度提升、AI营销工具的转化率增长、AI翻译工具的效率提升幅度等。通过持续的数据监测和分析，及时发现问题、调整策略，确保AI始终服务于业务目标。对于那些投入产出不佳的AI项目，企业应有勇气及时止损，避免不必要的持续投入。

此外，将风险与合规管理融入AI治理。 尤其对于跨境行业而言，AI应用往往涉及全球不同国家和地区的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的隐私法案等。企业在规划和实施AI项目时，必须充分考虑数据安全、隐私保护、算法公平性、知识产权等合规要求。将法务部门纳入AI治理框架，进行前置审查，能够有效规避潜在的法律和声誉风险。例如，在利用AI进行海外市场用户画像分析时，需要确保数据获取的合法性、使用的合规性以及模型决策的透明性。

展望未来，AI技术将持续演进，其应用场景也将更加深入和广泛。随着大模型、多模态AI等前沿技术的不断突破，AI治理的复杂度也会相应增加。对于中国跨境企业而言，构建一套灵活、高效且富有前瞻性的AI治理框架，将成为在国际市场竞争中脱颖而出的重要能力。它不仅能帮助企业更理性地进行技术投入，控制成本，规避风险，更能确保AI技术真正转化为企业持续增长的驱动力。

我们深信，只有将技术创新与审慎管理相结合，中国跨境企业才能在AI时代浪潮中行稳致远，抓住机遇，应对挑战，最终实现更高质量的发展。国内相关从业人员，应持续关注此类国际动态与优秀实践，将其融入自身的战略规划与日常运营之中，以更加成熟和务实的态度拥抱AI。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/workday-ai-governance-6-month-review-cuts-cost.html