CIO如何与CFO协调一致

生成式AI继续模糊了IT和业务之间的界限，这就要求有新一代的CIO掌舵。因此，具有前瞻性思维的科技高管们正在提高财务技能并建立跨职能关系，以支持AI驱动的收入运营和企业转型。

生成式AI在企业中的首批应用往往是为了提高生产力和削减成本，但可以削减的成本是有限的。另一方面，不断增长的收入是你可以看到无限上升空间的地方。

CIO在削减成本方面处于有利地位，因为他们通常非常熟悉公司的数字化流程，在一开始就帮助建立了这些流程，他们需要的只是了解生成式AI的工作原理、应用和局限性。但为了找到有助于提高公司利润的方法，CIO们必须采取更多措施来了解公司的商业模式，发现AI可以改变竞争环境的机会，这就意味着使用AI技术来改善公司的营销、销售、客户成功和RevOps：在整个客户生命周期中协调所有这个三项运营的过程，以推动增长、提高效率和打破孤岛。

要成为收入运营的全面合作伙伴，CIO必须建立与CFO及其他业务领导者的关系，提升他们的业务技能，真正了解生成式AI技术的业务优势和局限性。

拥抱AI的收入领先者

兴趣来自于业务方面。销售和营销部门长期以来一直走在拥抱新技术的最前沿，根据收入咨询公司Alexander Group提供的数据显示，数百份调查回复中，80%的受访者详细说明CRO已经正式为他们的营销团队投资了AI，其中包括很多基于机器学习的技术，例如销售预测、销售线索评分和资格、定价优化以及客户情绪分析。但今年到目前为止，最主要的AI工具是营销内容生成，有58%的受访者使用这项AI技术。另外有40%的受访者表示，他们正在使用AI聊天机器人或虚拟销售助理。此外，今年有66%的企业投资AI用于营销，65%用于销售，62%用于服务，52%用于RevOps。

Alexander Group负责人Mitch Edwards表示：“使用这些模型进行内容创建是营销和销售方面的主要用例，还有大规模的超个性化。”

但他补充说，每家公司的收入运营模式都是不同的，CIO应该了解公司的业务需求以及AI本身。

“你应该处于技术的最前沿，成为将业务需求转化为如何调整技术堆栈以实现这些目标的人，”他说。

跨学科的AI小组

Matthews International是一家年收入20亿美元的制造集团，去年初在ChatGPT推出之后不久就成立了AI委员会。该公司首席信息官Davor Brkovich表示，这个委员会有来自IT和业务方面的人员，而且需要技术专家来了解各种可能性以及确保AI被适当进行管理。

他说：“但你不想完全专注于技术，AI的重点不是创造AI，而是解决业务问题。”

Brkovich还在卡内基梅隆大学教授CIO财务管理课程，他表示，根据他的经验，对CIO来说，CIO和CFO之间的关系是最重要的关系。

“战略规划、增加收入、预算——所有这些都是CIO需要与CFO一起解决的、非常重要的问题，”他说。

收入运营是其中的一部分。

对于Matthews International来说，这其中主要涉及RevOps的传统元素例如客户关系管理、潜在客户开发和闭环。

对于 Matthews International 来说，这主要涉及 RevOps 的传统方面，例如客户关系管理、商机生成和关闭。

“我们基本上仍在使用CRM工具优化我们的销售和营销流程，但我们确实把AI视为跨业务线的组织。”

他补充说，生成式AI第一个也是最明显的用例都是关于提高效率的。

“我们一直在对我们组织内与AI相关的效率机会进行价值证明和不同测试，”他说。

然而，增加收入是一个更具挑战性的，该公司才刚刚开始考虑这方面的潜在机会。

“我们正在讨论从CRM的角度优化和最大化收入的方法，我们还与CFO以及AI相关的业务部门进行了讨论，我们有AI委员会，负责确保我们负责任地开发AI并安全地管理AI，负责讨论不同业务领域的AI机会。”

他表示，要在这一领域取得进展，就需要打破孤岛，与销售、营销和客户成功建立更密切的合作关系。因此，对于那些希望成为公司转型关键参与者的技术领导者来说，第一步就是从关注IT转向财务，从IT组织本身的财务开始。然后，CIO就可以利用这些知识来确保支持业务战略的技术计划取得成功，然后继续将财务和业务知识从IT扩展到整个公司。

“最成功的CIO往往是那些花时间和精力进行财务管理的人，如果你不了解财务状况，就不可能拥有高效且有效的IT职能。如果你不了解组织的整体财务状况，也无法为企业提供帮助。”

寻找关键业务合作伙伴

对于一些技术高管来说，启动最终导致企业转型的生成式AI项目可以从小事做起，只需要几个关键关系。

Allstate Insurance公司首席数字化转型官Christopher Paquette表示：“我一直想做的就是去有活力和价值的地方，找到一两个愿意创业并把它做大的合作伙伴。”多年前，当移动技术掀起巨大技术浪潮的时候，意味着需要在业务方面找到热衷于构建移动应用的人。

“现在，有了生成式AI，找到真正倾向于这一领域的一两位高管，和他们合作并从中创造价值。”

他说，能够说他们的语言也很重要，起点就是企业的核心经济效益。

“它如何赚钱？你想利用什么杠杆？如果你有技术背景，但你不了解这个行业，那就上课去学习一下。花时间和高管相处。去参观一下，这样你就可以了解业务。”

例如在Allstate公司，客户留存是他们最大的收入驱动因素之一，而所有这一切都取决于拥有尽可能最佳的客户体验，这时候AI就可以发挥作用了。

生成式AI将IT从成本中心转变为收入来源

在某些情况下，内部IT项目在由精通业务的技术高管领导时，本身就可以成为收入机会。而这正是密歇根州Blue Cross Blue Shield技术和运营执行副总裁Bill Fandrich正在做的事情，该公司是密歇根州最大的HMO，拥有一万多名员工，年收入360亿美元。

但该公司还有两个已经投入生产并带来收入的AI项目，还有一个即将上线，都属于不同的类别。

Blue Cross Blue Shield Michigan正在采用为提高安全性、效率和客户服务而构建的生成式AI系统，将其转化为可出售给其他Blue Cross Blue Shield组织的产品和服务。

他说：“我们很快了解到我们需要在专用环境或100%安全和受控的云环境中自主开发模型，我们拥有HITRUST认证的医疗环境，引入了公开可用的模型，”然后模型会在环境中接受额外的训练和控制。

他说，第一代AI模型名为SecureGPT，旨在帮助改善网络安全。

“我们拥有独特的安全解决方案，可以满足我们为客户和会员各方面的要求，包括与我们现有安全系统集成以进行身份验证和基于角色的访问，而且所有都是有审计追踪的。”

Fandrich说，除了将该产品出售给其他Blue Cross Blue Shield的组织之外，他们自己内部也在使用这个产品。

第二种模型是根据合同进行训练并在外部供应商的帮助下开发的。

他说：“有数十万份合同不断处于变化状态，以支持我们的业务，这个解决方案可以读取、解释、分析和构建分类法。”

这两个系统都是在今年早些时候发布的，通过一家子公司进行商业化销售，这家子公司为其他Blue Cross Blue Shield组织提供服务，到目前为止已经带来了数十万美元的收入。

第三代AI产品BenefitsGPT尚未商用，但目前有三个Blue Cross Blue Shield组织正在对其进行测试。

“每个人都知道在医疗领域获得有关承保范围或费用的正确信息是多么具有挑战性，包括来自所有数据和非结构化文档的信息，因此对于个人来说，我们可以回答他们需要他们回答的问题。”

他说，与Blue Cross Blue Shield Michigan的总规模相比，这些新项目的收入流很小，但这个情况可能会发生改变。“我预计，通过帮助其他医疗项目进行自我转型，我们可以创造大量新的收入。”

这只是个开始。在医疗保险行业，如果你知道去哪里寻找的话，就有很多转型的机会。例如，生成式AI可以帮助工作人员了解个体患者的独特需求。他说：“这开辟了新的收入机会，也让人们能够获得个人生命中特定时刻所需的东西。”

不过，现在谈论具体细节还为时过早，但这类项目确实可以带来变革，这更多的是一种业务转型，而不是技术转型，需要一个具有多维技能的团队。

Fandrich表示，自七年前加入该组织以来，他对技术抱有以业务为中心的态度，重点关注如何以不同的方式与业务方合作，并引入构建成功解决方案所需的领域知识。

他说，有了生成式AI，事情的发展速度比以往任何时候都快。他说：“我们都知道，我们唯一可以保证的是，变革的步伐只会越来越快。我们传统意义上的变革管理现在规模大得令人难以置信。”这就意味着IT高管比以往任何时候都更需要业务和财务技能。

他说：“生成式AI的宏观经济挑战和机遇极大地改变了公司的经济状况，”这意味着IT组织和业务部门的角色开始变得模糊。

“生成式AI的力量在于其变革性，你不能纯粹从技术或业务上做到这一点——你需要将两者结合起来。”

CIO的未来

那些把IT从成本中心转变为创新的、转型和新收入动力的CIO，将成为新经济所需的领导者。

安永美洲金融服务创新负责人David Kadio-Morokro表示“过去我们常说业务驱动技术，你告诉我你想要什么，我会提供编码并支持你。”但是，现在情况已经改变了。

他补充道：“我确实相信技术会推动业务发展，因为它将影响业务战略以及业务的生存方式。”而生成式AI将迫使企业重新思考自己对客户的价值。

“制定和设想AI驱动的战略，绝对是这个等式的一个组成部分，CIO肩负着启用这些组件的角色，他们需要参与对话，推动组织实现这一愿景。”

CIO也有能力帮助CFO实现发展。传统上CFO是厌恶风险的，期望他们的技术具有确定性和准确性。生成式AI不仅是一种快速发展的新兴实验性技术，而且就其本质而言，是概率性和非确定性的。

Lotis Blue Consulting合伙人John King表示：“CFO可能必须对模糊性和实验性的事情更加坦然，其中很多工具仍然是最先进的，这可能会让CFO感到有点不安。”

他说，关于生成式AI可以做什么，还有很多疯狂的信息，其中一些可能是真实的，但有些则不是。

“作为CIO，你要帮助他们了解这项技术的真正用途，而且你想要一些护栏，这样你就不会做没有意义的事情。”

他建议那些刚刚踏上这一旅程的CIO应该从小事做起。

“让你的脚步涉足一些众所周知的事情，试图走得太远、太快都是错误的。”

他补充说，你不想在技术上走得太远，但同时，你也不想错过机会。

“CFO只会说等等看，看风险是什么，但那你只是在追赶。当你这样做的时候，你可能最终会失去收入机会。”