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• 报告名称：2026从战略到执行：AI原生路线图（21页）
• 出  品 方：Endava

一、核心挑战：信心与能力之间的鸿沟在扩大

报告表明，虽然百分之九十二的金融服务领导者觉得自身已然准备好去部署代理型人工智能，然而仅仅百分之三十六的企业拥有能获得资金支持的企业级战略。传统敏捷流程在人工智能时代反倒变成了瓶颈，约束了创新规模化。企业普遍存有“高信心、低能力”的错位情况，真正的挑战并非在于认识人工智能的重要性，而是在于把愿景转变为可执行的、可规模化的行动。

二、战略维度：从零散试点到系统性投资组合

富有成效的AI战略需要回应四个关键问题，即：AI对于业务而言意味着什么。争取达成哪些业务成果，在哪些领域打造差异化竞争，怎样平衡短期收益跟长期转型。报告给出建议采用四类投资组合，分别是：生产力工具，像copilot那样的，系统增强，借助现有saas的AI功能，用例开发 针对性流程优化，业务重塑 设法探寻新模式。企业应当依据自身成熟度灵活分配资源，防止因“什么都紧急”而引发的碎片化投资。

三、基础维度：决定POC能否规模化的六大能力

AI试点没法实现规模化，主要原因在于基础薄弱。六大基础能力涵盖这些内容，文化方面有对失败以及持续学习的态度，技术方面包含云原生、API优先、模块化架构，技能方面是AI素养加全链路管理能力，治理方面是从“预先审批”转变为“自适应管控”，数据方面追求“够用”而非追求完美，容忍存在不完美，变革管理方面是支持新工作方式得以落地。报告着重指出，不用等到所有基础都完美了才开始，而是要优先去解锁关键用例所需要的基础句号。

四、影响维度：从技术验证到可衡量的业务价值

体现在五个层面的影响分别是：知情，也就是洞察驱动决策；高效，即自动化与提速；智能，是关键决策辅助；引人入胜，乃是客户体验提升；赋能，为员工生产力增强。常见陷阱是“试点不规模化”，报告建议从一开始就考虑生产环境需求，让运营和合规团队在早期参与进去，并且设定包含采用率的成功标准。进行价值评估的时候，要将定量指标（成本、收入、时间）结合起来，还要把定性反馈（满意度、信任）考虑进去，同时也要顾及战略价值（能力沉淀、市场定位），并且要预留10%-20%的资源用于做长期探索性工作。

五、90天行动指南与核心原则

报告给出了清晰的启动路径，第1至2周明确战略意图，评估现状，选择首个用例，此用例基于业务价值、技术可行性与组织准备度，在第3至6周组建跨职能团队，获取适度资金，验证数据与技术前提，于第7至12周快速构建并部署首个用例，记录经验教训，决定是规模化、迭代还是转向。要避免五大常见错误，即混淆认知与准备度、苛求完美数据、把AI当纯技术问题、低估学习曲线以及等待确定性。最后的结论是，2026年所做出的决策，会对未来三年的市场地位起到决定性作用，机构知识属于可持续的竞争壁垒，当下就应该有意图地展开行动。