當前，全球經濟經歷了通脹加劇、利率上升、油價不穩等諸多重大動蕩。這些不利因素正在向亞太（APAC）地區蔓延。根據IMF的《地區經濟展望》，預計亞太地區2024年的增速將放緩至4.2%，而中國經濟重新開放產生的提振作用正在減弱，這早于先前的預期。因此，亞太地區的企業領導者必須重視自身的彈性和風險管理。
根據過去幾年的經驗，企業必須具有反脆弱性。作家Nassim Nicholas Taleb將“反脆弱”定義為在混亂或充滿變數的環境中生存、發展和繁榮的能力。鑒于當前艱難的環境，預計2024年將是屬于具有反脆弱性企業的一年。為了能夠渡過又一個艱難的一年，各公司都在韜光養晦。
降本增效是支撐2024年業務的核心
盡管2024年的經濟前景堪憂，但預計到2030年，數字化轉型市場規模仍將達到46177.8億美元。尤其在中國，數字化轉型還處于新興階段。據中國信息通信研究院發布的《新IT重塑企業數字化轉型(2022年)》，在多方數字化轉型政策推動下，未來幾年市場規模預計將保持20%以上的平均增速，有望在2025年逼近5萬億大關。這些數字表明，盡管企業將繼續投資于數字化轉型，但在艱難的經濟環境下，企業很可能會加大力度以實現降本增效及資源利用最大化。
然而，企業必須把眼光放得更遠，考慮動蕩時期過去之后的計劃，以避免做出目光短淺的商業決策。在規劃未來業務方向時，必須深思熟慮且慎之又慎。為了落實長期業務戰略，企業需要在基礎設施和技能方面投入資源。如果能夠針對未來做好技術、人員和流程方面的準備，企業就可以輕松進行創新轉型，而且無論是在經濟繁榮還是蕭條時期，都能做到反脆弱。
通過數據貨幣化實現反脆弱性
大多數企業都對數據的重要性心知肚明。數據已被視為一種戰略資產并將繼續成為企業的數字財富。但我們預計，越來越多的企業將會開始將數據視為一種商品，通過將數據變現開辟新的收入來源并推動創新，而不僅僅是用來節約成本。
在將數據變現時，不僅要考慮其對收入的直接影響，還要考慮如何利用數據推動關鍵業務決策和創新。為此，企業必須確保數據的完整性，保證數據準確全面和一致。做到這一點的方法之一是關注數據脈絡，即企業需要清楚地知道其數據的來源、變化情況及其在生命周期內的最終目的地。
隨著越來越多的企業將數據存儲在本地和云中，部署具有現代化架構的數據管理平臺可以讓企業更快抓住洞察，同時將其接入所有業務領域的數據和分析。由于能夠快速洞察，企業將向數據驅動化轉型，并做出與企業目標相一致的戰略性業務決策。
部署AI以去驅動商業價值
AI在2023年風靡一時并將在2024年延續這一趨勢。生成式AI和機器學習（ML）已成為大眾可以接觸到的領域，許多企業也開始涉足其中，探討AI/ML 能為他們的業務帶來哪些好處。
AI的可操作化不僅可以通過自動執行重復、瑣碎和耗時的任務來節約成本和提高運營效率，還可以發掘創新機遇以及創造性地應對業務挑戰。AI平臺無法孤立運行，所以必須整合整個業務數據架構，以便AI能夠快速、輕松地接入可用數據。AI/ML模型的性能取決于所“投喂”的數據，因此需要在整個企業落實統一的安全和治理控制措施。
如果企業想要充分發揮AI/ML模型的作用，就必須確保部署正確AI/ML戰略和數據平臺，且其中要包括已集成的一套安全和治理技術，無論數據存儲在何處，都能提供貫穿整個企業的連貫數據上下文。借助這樣的平臺，企業可以全面了解并掌控其位于任何地點的數據。再加上適當的數據治理和公司上下對數據治理舉措的投入，企業就能夠依靠數據提供可靠的洞察，并為AI的部署奠定基礎。
企業不必以犧牲創新或增長為代價來獲得彈性
企業在準備應對未來充滿變數的經濟環境時，必須注意這些措施不能以犧牲創新或增長為代價。
要想成功從AI中獲益，就必須制定謹慎周密的AI戰略，以配合企業業務規劃和數據戰略。企業在部署AI時不能盲目跟風，而是必須與其業務戰略保持一致。若是草率部署一個或多個不同的AI用例，則很可能不會給企業帶來更多收益。
企業還必須盡快為AI奠定堅實的基礎。確保技術、人員和流程的相互支持和協調一致對于企業至關重要。這可以讓企業在可信數據的基礎上構建和訓練其AI部署項目，這樣即便在充滿變數的時期也能推動創新和增長。
有彈性的企業能夠抵御沖擊并守住已有水平，而具有反脆弱性的企業則能夠不斷進步、發展并變得更加強大。
