在人工智能技术快速迭代的当下，企业间的竞争格局正经历深刻变革。当算力储备与模型参数逐渐成为行业标配，如何将内部数据资产转化为AI落地效能，成为衡量企业智能化水平的核心指标。这一趋势在近期发布的行业评估体系中得到集中体现。
在2025外滩大会"AI驱动的产业突围"专题论坛上，由上海交通大学安泰经济与管理学院、中银科技金融学院牵头，联合太平洋保险、蚂蚁集团等机构共同推出的企业AI应用成熟度模型（AIM²）引发行业关注。该模型创造性地构建了包含战略规划、组织架构、数据质量、技术能力、应用场景、商业价值六大维度的评估框架，为企业智能化转型提供系统性诊断工具。
"当前AI发展已进入下半场，数据质量取代模型参数成为竞争焦点。"项目首席专家、上海交大中银科技金融学院执行院长刘少轩指出，通过调研发现，多数企业存在"战略清晰但执行乏力"的共性问题，核心症结在于数据治理能力滞后于技术发展速度。数据显示，超过60%的企业在AI项目实施中遭遇数据孤岛、标注低效等障碍。
研究团队针对金融、汽车、健康、零售四大重点行业展开深度调研，揭示出显著的行业差异。汽车领域呈现"战略超前、数据薄弱"的典型特征，企业正从单一产品智能化向全价值链数字化演进；金融行业则在数据治理方面表现突出，但应用场景创新存在瓶颈。这种行业画像为企业精准定位转型阶段提供了重要参考。
该模型将企业AI发展路径具象化为"运载火箭"模型：战略规划作为指令舱确定航向，组织架构作为推进器提供动力保障，数据质量作为燃料决定续航能力，技术平台作为飞控系统确保稳定运行，应用场景作为轨道指引实施路径，商业价值作为目标星球检验转型成效。六个要素形成闭环系统，任何环节的缺失都将制约整体效能。
参与模型研发的太平洋保险技术负责人表示，这套评估体系帮助企业识别出"重技术轻数据"的认知偏差，特别是在健康险智能核保等场景中，通过优化数据标注流程使模型准确率提升37%。蚂蚁集团AI实验室则通过模型诊断，在零售供应链优化项目中找到了数据融合的关键突破口。
行业分析师指出，AIM²模型的价值在于将抽象的AI转型过程转化为可量化的阶段指标，为企业提供从现状评估到路径规划的完整方法论。这种"诊断-开方-跟踪"的闭环模式，有望破解当前企业AI落地中的盲目探索困境，推动行业从技术竞赛转向价值创造。
