2602【15页WORD】集团企业AI调研方案模板A

本文精选其中架构部分

完整WORD已上传至知识星球“IT售前之家”，请在文章尾部微信”扫码”进入、依据文档编号直接定位提取

---

文档来源：知识星球”IT售前之家“

【文档概述】

一、调研背景与目标

1.1 调研背景

随着人工智能技术在各行各业的深度渗透，集团需要系统性地评估AI的应用现状、潜在机会与实施基础，以制定统一的AI战略，避免重复建设，实现降本增效与模式创新。

1.2 调研核心目标

• 对齐战略
  
  ：明确集团高层对AI的定位、投资意愿与风险偏好。
• 挖掘场景
  
  ：从业务一线痛点反向定义高价值AI切入点，并量化期望。
• 评估基础
  
  ：盘点数据、系统、算力、人才现状，识别能力差距。
• 识别风险
  
  ：发现合规、组织、技术层面的潜在障碍。
• 规划路径
  
  ：输出速赢项目清单与集团AI治理建议。

---

二、调研对象矩阵（含被调研者角色与业务期望）

类别	被调研角色	所属部门/单位	访谈重点	业务部门对AI解决问题的期望（核心新增）	建议时长	参与形式
决策层	董事长/CEO	集团高层	战略愿景、投资意愿、AI定位、底线红线	战略价值：AI成为核心竞争力还是降本工具？ 标杆对标：希望达到行业第几梯队的AI应用水平？ 红线底线：哪些领域绝对不能碰？	60分钟	1对1深度访谈
	集团CTO/CIO	数字化/IT部门	技术战略、基础设施、数据治理现状	平台能力：希望构建集团统一AI能力平台，避免重复建设 技术领先：保持技术架构的先进性，避免3年后落后 团队成长：通过AI项目带出自有技术团队	60分钟	1对1深度访谈
	CFO	财务部	预算分配、ROI预期、财务流程痛点	降本增效：通过AI降低财务流程人力成本（目标XX%） 风控强化：减少财务舞弊和异常支出（期望识别准确率XX%） ROI预期：AI项目投资回报周期不超过XX个月	45分钟	1对1访谈
业务负责人	生产/运营总监	制造/供应链	生产痛点（质量、停机、工艺）、现有自动化水平	质量提升：产品良率提升XX个百分点 停机减少：非计划停机时间降低XX% 经验固化：将老师傅经验转化为AI模型，避免技术流失	60分钟	1对1或小组访谈
	营销/销售总监	市场/销售部	客户洞察、销售预测、获客转化痛点	预测准确：销售预测准确率达到XX%以上 转化提升：线索转化率提升XX个百分点 客户洞察：自动识别高价值客户，减少人工分析时间XX%	60分钟	1对1访谈
	人力总监	人力资源部	招聘、培训、员工服务痛点	招聘提效：简历初筛时间缩短XX% 员工服务：通过AI助手解决80%以上员工常见问询 人才洞察：识别高潜员工，降低核心人才流失率	45分钟	1对1访谈
	财务总监	财务部	报销、审核、报表痛点	流程自动化：报销审核自动化率达到XX% 报表实时化：月度报表生成时间从X天缩短到X小时 异常识别：自动识别异常交易，覆盖率达到XX%	45分钟	1对1访谈
	法务总监	法务合规部	合同审核、合规监控痛点	审核提效：合同关键条款审核时间缩短XX% 风险预警：自动识别合规风险，预警准确率达到XX% 知识沉淀：建立法务知识库，新人上手时间缩短XX%	45分钟	1对1访谈
	研发/产品负责人	研发中心	研发试错成本、用户反馈分析、创新瓶颈	研发加速：新配方/设计方案生成时间缩短XX% 反馈洞察：自动分析用户评论，产品改进建议采纳率达到XX% 知识复用：历史研发数据利用率提升XX%	45分钟	1对1访谈
子公司/分公司	子公司总经理	各区域/事业部	差异化业务痛点、对集团统一能力的诉求	本地适配：AI能力能适配本地业务特点（具体列举） 快速复制：希望快速复用集团已验证的AI方案 资源共享：期望集团提供算力/数据/算法共享，降低本地投入	45分钟	1对1访谈
	子公司IT负责人	各区域/事业部	本地系统现状、数据隔离情况	系统打通：与集团AI平台无缝对接，避免数据孤岛 本地响应：支持本地化模型的快速迭代和部署 资源共享：使用集团算力资源，降低本地硬件投入	45分钟	1对1访谈
一线骨干	生产班组长/质检员	工厂车间	具体操作痛点（如人工质检疲劳、调参依赖师傅）	减轻负担：减少重复性劳动（每天减少XX小时） 工作辅助：操作时有AI实时指导，减少犯错 技能提升：通过AI学习老师傅经验，快速成长	30分钟	焦点小组（2-3人）
	销售代表/客服	销售部/客服中心	日常工具使用、客户反馈、重复劳动	效率工具：快速获取客户信息和推荐话术（每次节省XX分钟） 智能辅助：客户问询时AI实时推荐最佳回复 业绩提升：通过AI推荐线索，提升成交率	30分钟	焦点小组
	财务专员/HR专员	财务部/HR部	报销审核、简历筛选等繁琐流程	告别繁琐：减少重复审核工作（每天节省XX小时） 减少出错：AI自动检查错误，避免被退回返工 成长机会：从繁琐工作中解放，从事更有价值的工作	30分钟	焦点小组
技术支撑	数据团队负责人	大数据部/IT部	数据资产目录、数据质量、现有模型情况	数据价值：通过AI项目让数据真正产生业务价值 能力沉淀：构建可复用的数据能力和算法模型 团队成长：在实战中培养数据科学团队	60分钟	1对1访谈
	架构师/运维负责人	IT部	系统集成度、算力资源、云环境	架构演进：通过AI项目推动技术架构升级 资源优化：算力资源利用率提升XX% 运维智能：引入AIops，降低系统故障率	45分钟	1对1访谈

---

三、调研整体流程与时间安排

阶段	主要工作	时间预估	产出
准备阶段	制定调研计划、组建调研小组、准备访谈材料、预约访谈对象	3-5个工作日	调研计划表、访谈提纲、预沟通材料
执行阶段	按计划开展访谈（集中2-3周完成）、整理访谈纪要	2-3周	访谈纪要、关键洞察卡片
分析阶段	汇总分析、识别场景机会、绘制机会矩阵、评估基础差距	1周	场景机会清单、基础设施差距分析
报告阶段	撰写调研报告、汇报速赢项目建议、讨论AI治理模式	1周	最终调研报告、速赢项目清单、AI战略建议

---

四、分角色访谈交互指南（含话术示例）

4.1 通用访谈流程（每个角色适用）

1. 开场破冰（5分钟）
• 自我介绍与调研目的说明
• 强调保密性，说明访谈结果仅用于内部规划
• 示例：“我们不是来考核IT建设水平的，而是来帮大家梳理哪些重复性工作可以让机器代劳，哪些决策可以更智能。”
2. 核心提问（30-50分钟）
• 围绕该角色的业务痛点、数据基础、对AI的期望展开（详见4.2分角色话术）
• 引导量化期望：“如果有一个工具能帮您解决这个问题，您最希望它做到什么？效率提升30%？准确率达到99%？”
3. 总结与闭环（5分钟）
• 复述确认：“今天我们主要聊了XX痛点，您最希望优先解决XX问题，目标是把XX指标从XX提升到XX，是这样吗？”
• 告知后续安排，感谢时间

4.2 分角色核心话术示例

（1）针对生产总监——围绕“质量提升、停机减少、经验固化”

• 开场
  
  ：“王总，咱们去年良率目标是98%，实际达成97.5%，这0.5%的差距主要卡在哪个环节？”
• 追问1（质量提升）
  
  ：“如果AI能实时监控生产过程，在出现异常前预警，您觉得能把良率提升到多少？”
• 追问2（停机减少）
  
  ：“上次停机事故，从出现征兆到真正停机有多久？如果能提前1小时预警，能避免多少损失？”
• 追问3（经验固化）
  
  ：“咱们车间有几个老师傅快退休了？他们调参数的经验，有没有办法记录下来？”
• 收尾确认
  
  ：“所以您最希望AI帮您解决的是：把良率从97.5%提升到98.5%，同时把老师傅的经验固化下来，对吗？”

（2）针对销售总监——围绕“预测准确、转化提升、客户洞察”

• 开场
  
  ：“李总，下季度销售预测做了吗？往年这个时间预测的准确率大概多少？”
• 追问1（预测准确）
  
  ：“如果AI能结合历史数据、市场趋势、竞对信息做预测，您期望准确率达到多少？”
• 追问2（转化提升）
  
  ：“现在的线索转化率是15%，您觉得主要卡在哪个阶段？如果AI能给销售推荐下一步最佳行动，您觉得能提升到多少？”
• 追问3（客户洞察）
  
  ：“咱们的销售冠军是怎么判断客户意向的？这些判断依据能不能数据化？”
• 收尾确认
  
  ：“所以您最希望AI帮您实现的是：销售预测准确率从70%提升到85%，线索转化率从15%提升到18%，对吗？”

（3）针对一线质检员——围绕“减轻负担、工作辅助、技能提升”

• 开场
  
  ：“张师傅，您每天要看多少个产品？连续看多长时间需要休息？”
• 追问1（减轻负担）
  
  ：“如果有个摄像头先筛一遍，把疑似有问题的挑出来给您复检，您觉得每天能少看多少个？”
• 追问2（工作辅助）
  
  ：“有没有遇到过拿不准的情况？如果AI能实时提醒‘这个区域可能有瑕疵’，对您有帮助吗？”
• 追问3（技能提升）
  
  ：“您觉得新手质检员要多久才能达到您的水平？如果AI能把您的判断标准教给新手，您愿意吗？”
• 收尾确认
  
  ：“所以您最希望AI帮您的是：每天少看30%的产品，同时在拿不准的时候给个提示，对吗？”

（4）针对CTO/CIO——围绕“平台能力、技术架构、数据治理”

• 开场
  
  ：“咱们目前核心业务系统有哪些？数据能实时同步吗？有没有数据打架的情况？”
• 追问1（平台能力）
  
  ：“如果集团要建统一的AI能力平台（如视觉识别、NLP），您觉得哪些能力可以共享？”
• 追问2（技术架构）
  
  ：“现在服务器能支撑深度学习模型训练吗？有没有上云计划？算力瓶颈在哪里？”
• 追问3（数据治理）
  
  ：“刚才业务部门提到的XX场景，相关的历史数据保存了多久？质量怎么样？有没有做数据清洗和标注？”
• 收尾确认
  
  ：“所以您最希望AI项目能推动数据治理，同时构建可复用的AI平台，对吗？”

---

五、核心调研问题汇总（按维度归纳）

（此部分可作为访谈备查清单，也可用于问卷调查补充）

5.1 战略与管理层

• 您认为未来3年，AI是集团发展的“必答题”还是“加分题”？
• 对标行业标杆，您最关注他们在AI方面的哪个动作？
• 您对AI的投资回报周期预期是多久？年度预算大概多少？
• 在AI应用上，有哪些绝对的红线？（如数据不出境、决策必须可解释等）

5.2 业务痛点与AI期望（分职能细化）

生产/运营

• 生产过程中哪些环节依赖老师傅经验？数据是否采集？
• 设备非计划停机频次？每次损失估算？
• 质量检测是人工还是自动？漏检率多少？
• 最希望AI解决的TOP3问题是什么？量化目标？

营销/销售

• 客户分群目前怎么做的？有没有数据支撑？
• 销售预测准确率？主要误差来源？
• 线索转化率？哪个环节流失最多？
• 最希望AI带来的价值是什么？（预测、推荐、洞察）

职能管理（财务/人力/法务）

• 哪些流程重复性最高？耗时多少？
• 报表生成频率？滞后多久？
• 风险识别（如异常报销、合同风险）目前怎么发现？
• 希望通过AI解放多少人力？节省多少时间？

研发/产品

• 研发过程中“试错”成本高吗？有没有历史数据？
• 用户反馈（文本/语音）如何分析？
• 有没有利用外部数据（论文、专利）辅助研发？
• 希望AI辅助设计还是辅助决策？

5.3 技术与数据基础

• 核心业务系统有哪些？是否打通？数据标准统一吗？
• 与业务痛点相关的数据是否已采集？历史数据存量？质量如何？
• 是否有数据团队？现有算法模型情况？
• 算力资源（GPU/服务器）如何？是否上云？

5.4 组织与人才

• 目前谁在负责AI相关项目？是业务部门牵头还是IT部门主导？
• 员工对AI是“担心被替代”还是“期待被赋能”？
• 是否有创新容错机制？对员工使用AI工具的态度？

5.5 风险与协同

• 哪些业务场景绝对不能出错？（对AI可解释性要求高）
• 希望集团层面统一建设哪些AI能力？（算力、算法、数据中台）
• 各子公司对集团AI平台的期望是什么？（资源共享、本地适配）

---

六、调研产出与交付物

1. 《集团AI调研报告》
• 调研背景与方法
• 各业务单元AI应用现状热力图
• 核心痛点与期望汇总（按部门）
• 基础设施与数据能力评估
• 组织与人才现状分析
• 风险与合规洞察
2. 《AI应用机会矩阵图》
• 以“业务价值”和“技术可行性”为轴，标注各场景位置
• 明确“速赢项目”（高价值、低难度）、“战略项目”（高价值、高难度）、“备选项目”
3. 《速赢项目建议书》
• 3-5个优先试点场景
• 每个场景包含：痛点描述、期望价值、量化目标、数据基础、初步ROI测算、资源需求、试点周期
4. 《集团AI治理模式建议》
• 集中式/联邦式/分散式模式选择
• 组织架构建议（如AI卓越中心）
• 数据治理与共享机制
• 人才培养与外部合作策略

---

七、附录

附录1：访谈纪要模板

项目名称	集团AI调研	访谈日期	202X年X月X日
被访人	姓名、部门、职位	访谈人	姓名
核心痛点	（用业务语言描述，如“质检员疲劳导致漏检率高”）
数据基础	（是否有数据、数据质量、存储位置）
AI期望	（期望的解决方案形态，如“视觉辅助检测”）
量化目标	（如“漏检率降低50%”）
优先级	⭐⭐⭐（高/中/低）
其他备注	（如风险、资源需求等）

附录2：调研计划表示例（用于预约访谈）

序号	被访人	部门	职位	建议时长	访谈形式	预约日期	状态
1	张三	制造部	生产总监	60分钟	1对1	5月10日 14:00	已预约
2	李四	销售部	销售总监	60分钟	1对1	5月11日 09:30	待确认
…	…	…	…	…	…	…	…

附录3：预沟通材料（发送给被访者的1页纸）

调研背景

为制定集团人工智能战略，我们正在开展一次全面的AI应用现状与需求调研，旨在挖掘业务痛点，识别高价值场景，为未来AI投资和建设提供依据。

访谈范围

• 您所在部门的日常工作中，哪些环节重复性高、依赖人工经验、信息滞后？
• 您希望AI帮助解决什么问题？期望达到什么样的量化效果？
• 目前相关的数据、系统情况如何？

保密承诺

本次访谈内容仅用于内部战略规划，不对外公开，不涉及个人绩效考核。

感谢支持！