AI改变了客户行为模式、市场竞争格局、产业发展路径和价值创造方法——企业需要一套系统性的顶层战略来应对这四个维度的颠覆。普华永道提出的“AFG（AI for Growth）”战略框架，以“新旅程、新价值链、新能力、新保障”四大支柱为核心，为企业AI+转型提供了从顶层设计到落地实施的完整蓝图。
AFG战略框架概述
AFG（AI for Growth）——AI驱动的高质量发展，是普华永道为企业规划的“人工智能+”转型顶层战略。该框架要求企业明确短、中、长期三个阶段的重点场景和重点项目，合理布局、研发和应用以大模型、智能体为基本元素的“AI+应用”。
新旅程——重构用户交互范式
当前企业的用户呈现高度个性化和主权化的特点，基于兴趣、价值观、生活方式形成紧密社群，他们不再是信息、产品与服务的被动接受者，而是主动参与者和共创者。
用户行为的三重转变
用户旅程中的交互模式、决策链路、操作行为、体验需求均发生了巨大变化。用户更加期望实时、个性化服务，而非标准化响应；日常行为从“搜索-比较”转向“需求-满足-分享”；旅程的触点无处不在，不再局限线下网点或线上APP；同时处理多场景或多任务交互；超越功能性操作而追求情感链接与意义创造。
四类角色的AI化升级
在AI作用下，用户旅程的角色边界越发模糊化、行为越发主动化。客户希望从通用化的被动响应升级到个性化体验、预测性体验、情感体验；销售人员希望从信息传递者升级到策略顾问；一般员工希望从执行者升级到人机协作者；高管人员希望从经验决策、数据驱动升级到AI驱动。
新价值链——8条AI原生价值链
适配新用户旅程的特点，企业需要利用人工智能构造新的价值链。
8条价值链的智能化升级
在众多价值链中，最为重要的是包括渠道生态、客户经营、产品创设、运营管理、风险控制等在内的8条价值链。这些价值链的“新”主要表现在设计逻辑、运行模式、技术底座、治理机制均源于AI增强或原生技术。例如渠道生态方面的AI原生渠道，客户经营方面的AI实时预测性画像和GEO流量营销，产品创设方面的AI共生设计，运营管理方面的智能体黑灯工厂，风险控制方面的大模型+本体论知识图谱预警。
新能力——四项核心AI能力
报告提出企业需要打造四项核心AI能力。
本体和语义
使用“本体论行为建模”等方法对业务中的行为、实体及其关系进行结构化建模，以捕获动态交互的本质，提高知识的准确性、一致性和关系性，统一数据的语义表达，消除数据的模糊性。
数据和知识
以“知识治理”和“知识工程”为重点，打造面向“AI+”场景的数据需求体系和面向“AI+”模型开发的数据供给体系，并且对AI模型的输入和输出数据进行治理和评价，形成AI数据闭环。
AI技能包
不同于Agent作为具备自主决策和行动的系统，Skill是原子化的单一能力单元。企业需要建立内部可复制、可叠加、可重复使用的AI应用能力，将通用和个性化场景下的流程知识封装为各种单一AI技能（Skills），形成一个个固化的Skill。
模型
建立“AI+”模型全生命周期管理体系，建立面向大小模型，覆盖通用领域和专用领域的建模工程流水线，实施“模型规划→模型需求→模型设计和开发→模型测评→模型部署→模型监控→模型迭代→模型评价”闭环管理。
新保障——五项保障机制
报告提出五项保障机制支撑AI战略落地。
AI原生组织
传统多层级的“命令-执行”组织模式难以适应AI时代的快速响应需求。企业人工智能转型中的组织建设核心在于打破传统层级结构，从“AI赋能组织”开始，向“AI增强组织”、“AI共创组织”转变，最终进入“AI原生组织”范式。
人机共生
人工智能机器的有规模投产将是人类生产力的一次全新跃迁，它标志着人类社会正步入一个“人机共生”的新时代。企业需要思考人与机器之间的生产关系变化，学会如何充分发挥机器优势的同时又保留人类的情感与创造力。
AI全栈科技
未来人工智能不再是附着功能，而是从底层驱动决策、工作流程和客户互动的引擎。企业的科技基础设施、科技系统和科技应用有必要逐步建立在AI全栈技术的基础之上。
AI风险合规
AI风险合规的内容一般包括：AI合规风险、AI模型风险、AI安全风险、AI应用风险、AI数据风险、AI连续性风险、AI技术供应链风险、AI侵权风险。企业可将AI风险合规纳入全面风险管理体系。
AI人才与全员素养
企业的AI人才建设需要以“战略引领、分层赋能、场景实战、产教融合”为核心建立AI人才“选用育留”体系。企业全体员工的AI素养在人工智能战略转型中具有核心支撑作用，缺乏AI素养适配的AI转型十分容易陷入技术空转。
