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研发客服当前，全球经济经历了通胀加剧、利率上升、油价不稳等诸多重大动荡。这些不利因素正在向亚太（APAC）地区蔓延。根据IMF的《地区经济展望》，预计亚太地区2024年的增速将放缓至4.2%，而中国经济重新开放产生的提振作用正在减弱，这早于先前的预期。因此，亚太地区的企业领导者必须重视自身的弹性和风险管理。
本文引用地址：根据过去几年的经验，企业必须具有反脆弱性。作家Nassim Nicholas Taleb将“反脆弱”定义为在混乱或充满变数的环境中生存、发展和繁荣的能力。鉴于当前艰难的环境，预计2024年将是属于具有反脆弱性企业的一年。为了能够渡过又一个艰难的一年，各公司都在韬光养晦。
降本增效是支撑2024年业务的核心
尽管2024年的经济前景堪忧，但预计到2030年，数字化转型市场规模仍将达到46177.8亿美元。尤其在中国，数字化转型还处于新兴阶段。据中国信息通信研究院发布的《新IT重塑企业数字化转型(2022年)》，在多方数字化转型政策推动下，未来几年市场规模预计将保持20%以上的平均增速，有望在2025年逼近5万亿大关。这些数字表明，尽管企业将继续投资于数字化转型，但在艰难的经济环境下，企业很可能会加大力度以实现降本增效及资源利用最大化。
然而，企业必须把眼光放得更远，考虑动荡时期过去之后的计划，以避免做出目光短浅的商业决策。在规划未来业务方向时，必须深思熟虑且慎之又慎。为了落实长期业务战略，企业需要在基础设施和技能方面投入资源。如果能够针对未来做好技术、人员和流程方面的准备，企业就可以轻松进行创新转型，而且无论是在经济繁荣还是萧条时期，都能做到反脆弱。
通过数据货币化实现反脆弱性
大多数企业都对数据的重要性心知肚明。数据已被视为一种战略资产并将继续成为企业的数字财富。但我们预计，越来越多的企业将会开始将数据视为一种商品，通过将数据变现开辟新的收入来源并推动创新，而不仅仅是用来节约成本。
在将数据变现时，不仅要考虑其对收入的直接影响，还要考虑如何利用数据推动关键业务决策和创新。为此，企业必须确保数据的完整性，保证数据准确全面和一致。做到这一点的方法之一是关注数据脉络，即企业需要清楚地知道其数据的来源、变化情况及其在生命周期内的最终目的地。
随着越来越多的企业将数据存储在本地和云中，部署具有现代化架构的数据管理平台可以让企业更快抓住洞察，同时将其接入所有业务领域的数据和分析。由于能够快速洞察，企业将向数据驱动化转型，并做出与企业目标相一致的战略性业务决策。
部署AI以去驱动商业价值
AI在2023年风靡一时并将在2024年延续这一趋势。生成式AI和机器学习（ML）已成为大众可以接触到的领域，许多企业也开始涉足其中，探讨AI/ML 能为他们的业务带来哪些好处。
AI的可操作化不仅可以通过自动执行重复、琐碎和耗时的任务来节约成本和提高运营效率，还可以发掘创新机遇以及创造性地应对业务挑战。AI平台无法孤立运行，所以必须整合整个业务数据架构，以便AI能够快速、轻松地接入可用数据。AI/ML模型的性能取决于所“投喂”的数据，因此需要在整个企业落实统一的安全和治理控制措施。
如果企业想要充分发挥AI/ML模型的作用，就必须确保部署正确AI/ML战略和数据平台，且其中要包括已集成的一套安全和治理技术，无论数据存储在何处，都能提供贯穿整个企业的连贯数据上下文。借助这样的平台，企业可以全面了解并掌控其位于任何地点的数据。再加上适当的数据治理和公司上下对数据治理举措的投入，企业就能够依靠数据提供可靠的洞察，并为AI的部署奠定基础。
企业不必以牺牲创新或增长为代价来获得弹性
企业在准备应对未来充满变数的经济环境时，必须注意这些措施不能以牺牲创新或增长为代价。
要想成功从AI中获益，就必须制定谨慎周密的AI战略，以配合企业业务规划和数据战略。企业在部署AI时不能盲目跟风，而是必须与其业务战略保持一致。若是草率部署一个或多个不同的AI用例，则很可能不会给企业带来更多收益。
企业还必须尽快为AI奠定坚实的基础。确保技术、人员和流程的相互支持和协调一致对于企业至关重要。这可以让企业在可信数据的基础上构建和训练其AI部署项目，这样即便在充满变数的时期也能推动创新和增长。
有弹性的企业能够抵御冲击并守住已有水平，而具有反脆弱性的企业则能够不断进步、发展并变得更加强大。
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