成功用 AI 完成转型的公司，与那些折戟沉沙的公司之间的差距并不复杂。差距在于：有没有钱、有没有出色的铺开策略，以及文化层面的变革管理。
在那些做得好的公司身上，有一种可识别的模式：从内部开始、审慎推进，并把 AI 采用当作一个"人的问题"来对待。本文将透过摩根大通——企业级 AI 规模化转型中被研究得最多的案例之一——来拆解这一模式。
人人都知道摩根大通
按资产计，它是美国最大的银行，在全球雇用超过 30 万名员工。我大学时代的大多数朋友一想到能在那里工作就垂涎三尺。
投资承诺
2025 年投入 180 亿美元，CEO 杰米·戴蒙坦率而诚实地承认，AI 会"消除一些职业"，同时增强另一些。说实话，值得尊敬。对摩根大通而言，AI 已成为新的运营前提。
内部优先的 LLM 铺开
他们的基石是一个完全自研的生成式 AI 平台，于 2024 年夏季发布。公司让员工自愿使用，而非强制采用。据内部人士透露，这营造了"良性竞争"，各团队主动投入寻找有价值的用例。
用户数从 6 万增长到 14 万，八个月内达到 20 万。这相当于其员工总数的三分之二。我们可以从中看到：
- 自愿采用比强制采用效果更好
- 他们使用了多家 LLM 提供商——没有供应商锁定
- 它部署在自己的基础设施之内
与规模并行的治理
我们也必须承认，为厘清风险与合规考量而做的后端工作。数据安全是首要约束，只有在安全态势确立之后，公司才启动其 AI 计划。
双轨策略
AI 关乎同时调动你的高管和你的业务部门。摩根大通采取了双轨策略：
- 自上而下。 将高管的注意力与投入聚焦于四个领域：信贷、欺诈、营销和运营。
- 自下而上。 给予个人在各自工作流中的创新空间。
转型既没有过度集中，也没有过度碎片化。这并不容易。
成果如何？
- 在市场剧烈波动期间，客户咨询响应时间提升了 95%
- 资产与财富管理的总销售额上升了 20%
- 2025 年第一季度净利润 146 亿美元，同比增长 9%
- 450 多个 AI 用例在前台、中台和后台积极部署中
方法论原则
原则一：从内部开始
在引入任何面向客户的应用之前，先把 AI 部署给你的员工。内部采用会孕育内部拥护者——你最有说服力的代言人。
原则二：让采用先自愿，再病毒式扩散
如果你强迫人们采用 AI，他们只会因为"老板让我用"而服从。自愿模式带来更快、更深的采用。公司可以利用结构化的现场研讨会，让员工构建真实的工作流。
原则三：投资于变革管理，别把它忘了
摩根大通举办了超过 3 万场 AI 教育课程，他们对人的投资与对技术的投资成正比。这正是让 AI 投资得以扎根的原因。
原则四：治理先于规模
先构建治理框架的组织，胜过那些仅仅对安全事件做出反应的组织。别打追赶仗。
原则五：衡量真正重要的东西
摩根大通设立了实验组和对照组来衡量 AI 工具带来的收益。没有基线和明确的成功指标，就没有任何信号告诉你该迭代什么。
原则六（最重要）：重构工作流
用 AI 和智能体重构工作流，会带来数量级的生产力变化。停留在表层、基于聊天的 AI 采用，只会带来边际收益。
诊断先行的当务之急：其实无关预算
在我们研究过的每一个案例，以及在我们自己的客户当中，对工作流的诊断才是真正的差异化因素。
部署之前先绘制地图
去找出 AI 在哪里能创造真正的杠杆——而不是从"有哪些工具可用？"出发。正确的问题是："哪些工作流，若围绕人机协作重新设计，会带来人均产出的最大改变？"
找到你的非对称用例
我们合作过的每个组织都有这个问题。极少数工作流最终占据了不成比例的时间与工作负担成本。正是在这些工作流中，AI 部署带来的回报远超生产力提升，呈现非对称性。
成本优化是一个架构问题
成本纪律近来一直是个问题，连我们自己的项目也不例外。各组织在 token 上花费过多，AI 的使用又推高了集成成本。你需要这样的方案：把简单重复的任务路由到更便宜的模型，同时把昂贵的算力留给复杂推理。正确的技术架构至关重要。
信任与速度共同造就可持续的可扩展性。二者在部署过程中必须平衡。扩展 AI 最快的组织，并不是动作最快的那些，而是其员工真正相信 AI 转型的那些。
我们能做什么
我们理解 AI 转型令人望而生畏。但这正是我们知道自己能帮上忙的地方：以人为本、诊断先行。我们进行诊断、规划你的技术架构，并从第一天起就为成本效率设计你的 AI 采用旅程。治理与变革管理，正是我们在医疗、金融、零售和政府客户中所熟稔的工作。对 AI 的投资始终与回报成正比，而不是与那个醒目的数字成正比。
来源
- 摩根大通 AI 战略（AI News，2025）：artificialintelligence-news.com
- LLM Suite 驱动 AI 转型（The Digital Banker）：thedigitalbanker.com
- 450 个用例与经验教训（Tearsheet）：tearsheet.co
- 打造 AI 优先的银行文化（McKinsey）：mckinsey.com
