别再给AI单独写一份战略：Invesco CEO Andrew Schlossberg谈企业AI转型

信源：Andrew Schlossberg接受 McKinsey 北美区主席 Eric Kutcher 采访

过去几年，不少企业都制定了AI战略：成立创新中心、采购大模型、设立试点，再定期汇报使用人数和生成了多少份文档。Invesco CEO Andrew Schlossberg对此给出了一个看似反常的建议：不要单独制定AI战略。

他并不是认为AI不重要。恰恰相反，他希望AI进入公司的每项核心工作，与客户服务、运营效率和投资流程绑在一起。倘若AI长期停留在创新部门，它就很难触及企业真正的成本结构和收入来源。

Schlossberg首先看到的变化来自客户。大模型让人们习惯了即时回答和个性化服务，也让投资者能够在见到顾问之前，先自行搜索市场、基金和资产配置。他用WebMD作类比：互联网没有消灭医生，却让患者带着更多信息，甚至带着错误诊断走进诊室。

财富管理正在经历类似变化。顾问过去依靠信息差建立的部分价值会被削弱，客户对判断质量的要求却提高了。他们需要有人核验信息、结合个人目标制定方案，并在市场波动时帮助其执行。AI普及后，廉价信息更多了，能够承担责任的建议反而更稀缺。

Schlossberg谈到的另一个案例，是机构客户开户。客户已经决定把资金交给Invesco，资金真正进入组合之前却可能要经过约25个步骤。他提出的目标是把流程压缩到5步。

这个例子比“员工使用AI后每天节省多少分钟”更有意义。企业的问题往往不在某份文件写得太慢，而在流程经过太多部门、系统和人工交接。AI如果只让25个步骤分别快一点，价值依然有限。真正的改造需要重新判断哪些步骤可以合并，哪些审批能够自动完成，哪些信息不该重复录入。

Schlossberg也很坦率地承认，其中一部分依靠AI，另一部分只是传统的流程工程。这个区分很重要。很多公司把原本就该做的数字化和流程清理也算作AI成果，最后得到一份漂亮的用例清单，却没有减少成本和交付时间。

在投资环节，他给出的定位更加克制。基金经理经常难以决定何时卖出，因为持仓会带来确认偏误和情感依附。AI可以充当另一双眼睛，检查买入逻辑是否失效，寻找相反证据，迫使基金经理重新审视退出条件。

这类应用的价值主要在于完善决策过程，而非让模型代替基金经理。多家机构如果使用相似的数据和模型，可能得到高度一致的风险信号。一旦市场反转，模型共识同样会加剧拥挤交易。最终责任也无法交给算法，尤其是在受托责任严格的资产管理行业。

Invesco近期的财务数据确实出现了经营杠杆。2026年第二季度，公司调整后净收入环比增长5.1%，调整后运营费用仅增加210万美元，调整后运营利润率由34.5%升至37.5%。但公司将这些变化主要归因于平均管理规模上升、QQQ结构调整和费用纪律，并未披露AI贡献了多少成本节约或新增收入。

因此，现有数据只能证明Invesco的规模效率正在改善，无法证明AI是利润率上升的主要原因。采访展示的是一套经营方法，还不是一份经过财务指标验证的AI成绩单。

Schlossberg的观点还需要补上一条边界。企业确实不需要一份游离于业务之外的AI商业战略，却仍然需要专门的治理体系。Invesco年报已经列出生成式AI可能造成的错误信息、数据泄露、偏见、知识产权和第三方模型风险。员工可以从一线发现用例，但数据权限、模型验证、审计记录和责任归属必须统一管理。

这也解释了他为什么在谈AI时，花了大量篇幅讨论信任、关系和组织文化。AI提高了员工的速度和自主性，也让决策来源更复杂。公司若缺少共同语境和稳定的责任机制，工具普及只会加速混乱。

Schlossberg所说的“不要单独制定AI战略”，最终指向一种朴素的经营纪律：从业务问题出发，用技术重写流程，再用客户体验、周期、错误率和财务结果检验成效。对Invesco而言，下一步值得观察的不是又增加了多少AI应用，而是机构开户能否真的从25步压缩到5步，以及这种变化能否持续转化为更快的资产流入和更稳定的利润率。