发布时间：2025年09月18日
借助人工智能和数字韧性加速业务增长
人工智能正以深刻的影响力，重塑各类组织的工作模式、决策逻辑与发展路径。但当企业致力于挖掘 “迅速洞察” 与 “自动化” 带来的红利时， 也面临着新的风险：数据泄露、系统故障以及伦理盲区。
而数字韧性，正是应对这些挑战的关键能力。
它指的是即便遭遇意外风险（如数据泄露、系统故障、外部攻击等），企业的技术系统与业务流程仍能保持可靠运行、保障数据安全，并具备快速调整适应的能力，从而将风险损失降至最低。 在恩士迅（NCS），我们认为最成功的人工智能战略是建立在智能创新和数字韧性双重基础之上的。
若数字基础稳固，人工智能可带来显著成果
随着亚太地区人工智能的采用率不断提升，许多企业面临着一个隐藏的缺口。它们在人工智能工具上投入了资金，却难以做到以下几点：
- 确保平台在工作负载增加的情况下正常运行
- 将人工智能与现有运营无缝且可靠地连接起来
- 保证算法具有可解释性、公平性和安全性
倘若缺乏完善的治理、坚实的基础设施和有效的保障措施，即便是最先进的人工智能，也难以逃脱 “从利器变负担” 的困境。
人工智能 + 数字韧性矩阵（AI+DR Matrix）
为帮助各组织评估自身当前状况，恩士迅（NCS）构建了一个简洁的框架：人工智能 + 数字韧性矩阵（AI+DR Matrix）。
该矩阵能协助企业领导者解答两个关键问题：
其一，企业借助人工智能改善成果的 “广度与深度”
这一问题聚焦于 AI 在企业内部的渗透范围与应用程度，核心追问是：我们是仅在局部领域运用人工智能（如单一部门的特定任务、个别业务环节的优化），还是已将其深度融入各个职能部门（如研发、生产、营销、人力等）和全链路工作流程之中，实现系统性的效率提升与价值创造？
它帮助企业审视 AI 应用的 “覆盖面”—— 是零散的 “试点式应用”，还是贯穿业务核心的 “规模化赋能”，进而判断当前 AI 战略的渗透水平与潜在增长空间。
其二，支撑其人工智能发展之路的 “基础坚实程度”
这一问题着眼于 AI 应用的底层支撑能力，核心追问是：我们的技术系统（如 AI 算法架构、算力支撑）、数据体系（如数据质量、安全管理）、基础设施（如服务器、云平台）、业务流程（如 AI 与现有流程的适配性）和团队能力（如 AI 运维、伦理把控），是否已做好充分准备，且具备足够的数字韧性以应对潜在风险？
它直指 AI 应用的 “根基”—— 即便 AI 技术本身先进，若底层支撑存在短板（如数据不可靠、系统易故障），也难以实现稳定落地；而数字韧性的强弱，更决定了企业在面对 AI 相关风险时的抗干扰能力与恢复效率。
这两个问题并非孤立存在，而是相互关联、共同构成了企业 AI 发展的 “评估矩阵”：
通过该矩阵，领导者能够清晰地看到自己的组织当前所处的位置 —— 无论是刚刚起步，在某一方面表现突出但在另一方面存在不足，还是已然成为在规模化层面将人工智能与韧性相结合的 “游戏规则改变者”。
它将抽象的理念转化为切实可行的路线图，让各团队能够优先进行恰当的投资，并目标明确地稳步前行。
关于重要性
人工智能并非万能灵药。但当它与数字韧性以平衡的方式相结合时，便能转化为增强实力的 “力量倍增器”。
能够实现人工智能与数字韧性（AI+DR）平衡的组织可以实现：
- 做出更快速、更明智的决策
- 快速适应变化
- 提供更可靠的服务
- 在不牺牲信任的前提下扩大创新规模
这才是真正的机遇：人工智能不仅能发挥作用，即便在压力之下也能保持稳定。
为帮助企业迈出下一步，恩士迅（NCS）开发了一种诊断工具，可精准找出差距，并提供量身定制的建议，以提升组织的应对能力。
人工智能+数字韧性（AI+DR）的关键要素
当人工智能规模化应用时，数字韧性是将一切凝聚在一起的核心。这不仅仅是拥有最新的工具，更在于具备支撑这些工具的实力和架构。
以下是确保人工智能系统可靠、可信并能适应现实世界环境的五个关键要素：
- 网络安全
人工智能系统是网络威胁的重点攻击目标。如果没有强大的防御措施，一次安全漏洞就可能导致敏感数据泄露，或使运营陷入停滞。
- 数据支柱
人工智能的性能取决于它所学习的数据。一个具备韧性的数据支柱能确保数据准确、管理规范，随时可用于决策，让企业领导者能够满怀信心地采取行动。
- 应用协同
人工智能并非孤立运行。它需要无障碍地融入更广泛的生态系统——包括各类系统、平台和工作流程。当应用程序实现无缝连接时，人工智能才能带来真正的业务价值。
- 基础设施稳健性
随着人工智能工作负载的增长，系统需要在压力下保持良好性能。具备韧性的基础设施能确保一切平稳运行，即便是在负载峰值、断电或突发情况下也不例外。
- 运营响应能力
事情发展迅速，有时还会出现故障。具备响应能力的运营能让组织及早发现问题、快速应对并迅速恢复，从而保证服务的可靠性，让团队能够专注工作。
利用AI+DR矩阵提升理解与效能
恩士迅（NCS）在新加坡的一个客户联络中心部署了一款人工智能助手，该助手能够转录通话内容、理解新加坡英语（Singlish）并实时总结互动情况。在全体250名客服人员都使用这款人工智能助手后，结果显示，通话后的行政工作减少了54%，这让客服人员得以将精力集中在与人的沟通上。
但这一成功并非仅归功于人工智能模型的能力——它还依赖于具备韧性的设计：
视野：仅靠人工智能实现了转录功能，而数字韧性则带来了信任、性能与规模化应用。