AI觀察｜麥肯錫報告：《生成式人工智能的經濟潛力：下一波生產力浪潮》_風聞

走出去智庫觀察

日前，麥肯錫發佈《生成式人工智能的經濟潛力：下一波生產力浪潮》報告，探討人工智能（AI）成指數級發展後，未來生成式AI對全球經濟產生的影響。

走出去智庫（CGGT）觀察到，人工智能能夠完成重複性高且複雜的工作任務，提高工作效率和生產效率，將對經濟的各個方面產生深遠影響。高盛認為，廣泛採用AI可能最終使全球GDP在10年內增長7%或近7萬億美元。

人工智能對各行帶來了哪些影響？今天，走出去智庫(CGGT)刊發麥肯錫報告的編譯文章，供關注人工智能發展的讀者參閲。

要 點

CGGT，CHINA GOING GLOBAL THINKTANK

**1、**生成式AI有可能徹底改變整個客户運營業務，通過數字自助服務改善客户體驗和客服生產力。

**2、**生成式AI可以實現客户服務、營銷和銷售、庫存和供應鏈管理等關鍵業務的自動化。

**3、**生成式AI可以大幅提高整個經濟體的勞動生產率，但這需要資金支持員工改變工作活動。

正 文

CGGT，CHINA GOING GLOBAL THINKTANK

01、生成式AI的商業價值

（一）生成式AI可能每年為全球經濟貢獻“一個英國的GDP”。

麥肯錫指出，如果將分析的63種生成式AI應用於各行各業，將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長（英國2021年的GDP總額為3.1萬億美元）。這一預測還未將所有的生成式AI應用計算在內，若將尚未研究的應用計算在內，生成式AI所產生的經濟影響可能會翻倍。

圖1 生成式AI對全球經濟的潛在影響

（二）生成式AI的潛在價值（約75%）主要集中在四個方面：客户運營、營銷和銷售、軟件工程和產品研發，這意味着上述四項業務受到生成式AI的影響最大

圖2 生成式AI對不同業務的影響

（1）客户運營：改善客户體驗並提升客服生產力

生成式AI有可能徹底改變整個客户運營業務，通過數字自助服務改善客户體驗和客服生產力。由於該技術能夠使用自然語言自動與客户進行交互，其已經在客户服務領域備受關注。研究發現，在一家擁有5000名客服人員的公司中，生成式AI的應用使每小時的問題解決率提高了14%，並將處理問題所花費的時間減少了9%。它還將客服座席流失率減少了25%。至關重要的是，生成式AI可提高經驗不足的客服人員的生產力和服務質量，而AI助手並沒有提高（有時甚至降低）技能較高的客服人員的生產力和質量指標。使用生成式AI改進操作的應用場景包括：

1. 客户自助服務

2. 初次交流時的解決方案

3. 減少響應時間

4. 銷量增加

麥肯錫估計，將生成式AI應用到客户服務業務中可以提高生產力，並節約當前業務成本的30%至45%。

（2）營銷和銷售：提高個性化、內容創建和銷售效率

生成式AI將在營銷和銷售業務中迅速佔據主導地位，該技術可以根據客户的興趣、偏好和行為創建個性化消息，並執行例如製作品牌廣告初稿、標題、口號、社交媒體帖子和產品描述等任務。此外，生成式AI可以集成到各類應用中以提供更高質量的數據洞察力，為營銷活動帶來新的想法，更好地定位客户羣。營銷業務部門可將資金分配到製作更高質量的內容方面，並減少外包的支出。使用生成式AI進行營銷的潛在運營優勢包括：

1. 高效的內容創建

2. 充分利用不同類型的數據

3. 優化搜索引擎

4. 產品和搜索個性化

麥肯錫估計，生成式AI可以提高營銷生產力的經濟價值5%至15%。此外，除了對營銷生產力產生直接影響外，生成式AI還將產生連鎖反應，使銷售生產力提高3%到5%。

（3）軟件工程：作為編碼助理加快開發人員的工作

生成式AI直接影響每年軟件工程支出的20%到45%。這一價值主要在於可減少部分工作時間，如生成初始代碼、代碼修正和重構、根本原因分析以及生成新的系統設計等。近期的一項研究發現，使用微軟的GitHub Copilot的軟件開發人員完成任務的速度比不使用該工具的人員快56%。

麥肯錫對軟件工程團隊進行的一項研究發現，使用生成式AI的員工生成和重構代碼所需的時間極速減少，而且工程師普遍認為工作體驗得到改善，表示生成式AI使工作更快樂、流程更方便並且更容易獲得成就感。

（4）產品研發：減少研發和設計時間，改進產品模擬和測試

研究發現，生成式AI可以將產品研發的生產力提高10%至15%。以生命科學和化工業為例，生成式AI可以加速開發新藥物和新材料的過程，這可能使製藥公司和醫療產品公司的利潤增加多達25%。麥肯錫認為，生成式AI可以加速產品上市的時間，並從以下兩方面帶來生產力的提高和操作上的便利：

1. 優化產品設計

2. 改善產品質量

02、生成式AI變革各行各業

生成式AI將對各行各業產生重大影響。其中，零售和消費品、銀行業、製藥和醫療行業受到的影響最大。

圖3 生成式AI應用對各行各業的業務職能產生不同影響

（一）生成式AI是零售和消費品價值驅動的關鍵要素。

生成式AI可以將生產率提高1.2%至2.0%，每年可創造4000億至6600億美元的經濟價值。為了簡化流程，**生成式AI可以實現客户服務、營銷和銷售、庫存和供應鏈管理等關鍵業務的自動化。**以下是生成式AI在零售和消費品領域的應用：

1. 重塑客户交互模式

2. 加快關鍵領域價值創造

3. 快速解決問題並增強客户服務的洞察力

4. 顛覆性的創新

（二）生成式AI幫助銀行業實現巨大價值。

生成式AI可能會對銀行業產生重大影響，通過將生產率提高2.8%至4.7%，每年可創造2000億至3400億美元的經濟價值。以下是生成式AI在銀行業的應用：

1. 使用AI虛擬專家以幫助提高員工績效

2. 加速代碼生成可減少技術債務（tech debt）並更快地交付軟件

3. 大規模地生成定製化的內容

（三）生成式AI提高製藥和醫療的研發速度和質量。

生成式AI可以將製藥和醫療的生產率提高2.6%至4.5%，每年可創造600億至1100億美元的經濟價值。製藥公司通常將大約20%的收入用於研發，一種新藥的研發平均需要10到15年的時間。生成式AI可大幅提高製藥和醫療的研發速度和質量。以下是生成式AI在製藥和醫療領域的應用：

1. 提高初步篩選的自動化程度

2. 加強適應證（indication）的識別和優先級排序，加快藥物開發進程

03、生成式AI對工作和生產力的影響

（一）生成式AI及其他科技的發展可能使員工60%到70%的工作實現自動化。

生成式AI有可能改變工作結構，通過自動化一些工作活動來增強員工個人的能力。技術自動化（Technical automation）的加速增長很大程度上是由於生成式AI提高了理解自然語言的能力。例如，中學英語或語文教師的具體工作包括準備測驗和批改學生作業。隨着AI在自然語言方面能力的增強，這些活動中的很多工作可以由機器來完成，這樣，這些教師就可以騰出更多時間從事其他工作。

圖4 生成式AI技術自動化的潛力水平

（二）生成式AI取代人類工作的時間被提前了10年，在2030年至2060年間（中點為2045年）50%的職業將逐步被AI取代。

圖5 當前人類工作活動所用時間的全球自動化水平

（三）發達國家採用自動化的速度可能會更快。

由於發達國家員工的薪酬更高，因此採用生成式AI實現自動化的經濟可行性也會出現得更早。雖然生成式AI實現特定工作活動自動化的潛力很大，但成本也必須與人工薪酬成本進行比較。在中國、印度和墨西哥等薪酬較低的國家，自動化採用率預計比發達國家要慢。

圖6 部分國家的自動化採用率

（四）與其他類型的工作相比，生成式AI對高薪、高學歷的知識工作者影響更大。

由於生成式AI具有強大的自然語言能力，因此其對體力工作者的影響要小得多，這並不奇怪，因為生成式AI的功能從根本上來説就是為了完成認知任務而設計的。研究發現，生成式AI對高薪、高學歷的知識工作者產生的影響更大，特別是涉及決策、協作和運用專業知識的活動。因此，許多涉及溝通、監督、記錄以及與人與人之間互動的工作活動都有可能通過生成式AI實現自動化，從而加速教育和技術等職業工作的轉型。

圖7 生成式AI對部分國家不同薪酬水平人羣的影響

圖8 生成式AI對不同學歷水平人羣的影響

圖9 生成式AI對不同工作活動的影響

（五）到2040年，生成式AI可以使勞動生產率每年增長0.1%至0.6%。

**生成式AI可以大幅提高整個經濟體的勞動生產率，但這需要資金支持員工改變工作活動。**將生成式AI與其他技術相結合，每年可以使生產力增長率達到0.2%至3.3%。然而，員工在學習新技能時需要培訓，有些人甚至會改變職業。如果可以管理員工轉型和其他風險，生成式AI將為經濟增長做出實質性貢獻，並讓世界變得更加可持續、更具包容性。

圖10 生成式AI對全球及部分國家生產率的影響

04、結 語

技術創新可以讓人們產生敬畏和擔憂。當這種創新似乎在一夜之間形成並廣泛傳播時，這兩種反應都會被放大。生成式AI在2022年第三季度的出現就是這一現象的最新例子，其出乎意料地被迅速採用，並且被各公司和消費者爭相部署、集成和使用。

正確理解這一現象並預測其影響是十分重要的。鑑於目前生成式AI的部署速度，加速數字化轉型和重新培訓勞動力的需求增加，生成式AI有可能為全球經濟創造巨大價值。與此同時，生成式AI也有可能比前幾代AI更不穩定。他們擁有類似人類的能力和語言，這是對知識工作者的基本要求，也是一種可以用來傷害情感、製造誤解、掩蓋真相、煽動暴力甚至戰爭的技術。

麥肯錫希望能夠更好地理解生成式AI，併為全球公司運營增加價值、推動經濟繁榮。公司、政策制定者、消費者和公民可以共同努力，確保生成式AI能夠創造巨大價值，同時限制其擾亂正常生活的可能性。

**文章譯自：**麥肯錫公司官網

**文章題目：**The economic potential of generative AI: The next productivity frontier

文章鏈接：

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontiera

來源：元戰略

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本文僅代表原作者觀點，不代表走出去智庫立場。