建立智慧KPI體系增加策略一致性

麻省理工學院史隆管理學院和波士頓諮詢集團（BCG）聯合對全球 3,043 名經理進行了廣泛調查，並對 17 位跨領域高階主管進行了深入訪談。

研究結果顯示，人工智慧（AI）和關鍵績效指標（KPIs）的融合正在重新定義 KPI 的應用方式。對於那些注重數據驅動決策的領導者而言，將策略轉化為智慧 KPI 體系（Smart KPIs）已經變得日益關鍵。這一調查揭示了一項不容忽視的趨勢，即企業界正在積極尋求將 AI 與 KPI 相結合，以實現更加精準、可持續的績效評估和管理。

調查結果還顯示，大多數高階主管認識到企業需要新的衡量標準，以便預測和應對面臨的機遇和威脅。他們已經認識到，AI 能夠提供新的績效見解和指標，因此希望建立更具前瞻性和相互關聯性的智慧 KPI 體系，這將為企業的策略協調奠定堅實基礎。

以下是透過 AI 建立智慧 KPI 體系的方式：確定 KPI 優先順序、整合 KPI 和共享 KPI。如圖 1 所示。

1.確定 KPI 優先順序

該研究以丹麥運輸物流公司馬士基（Maersk）為案例進行了深入研究。該公司運用AI重新評估和定義了正確的 KPI。

在碼頭操作中，應該強調速度，即盡快裝卸船舶或卡車，以實現最大吞吐量嗎？還是應該著重於有效管理裝載流程，以確保可靠地按計劃出發？因此，正確的 KPI 究竟應該是速度（以最大化吞吐量為目標）還是進度可靠性呢？

如果使用更多的裝卸設備，可以提高速度和增加吞吐量，但這也會帶來短期成本的增加。另一方面，如果只使用足夠的設備以確保按時出發，這會降低成本，但同時也限制了吞吐量。根據第一線管理人員的經驗，他們普遍認為速度是正確的 KPI。如圖2所示。

為了解決這個問題，馬士基的資料科學團隊運用AI模型進行評估。研究結果顯示，使用較少的設備可以避免在轉站或與公路和鐵路等其他運輸方式對接時出現瓶頸。

此外，該 AI 團隊也發現，單一港口的操作速度提高可能導致其他地區的速度下降。反之，遵守可靠的時間表不僅能夠降低成本，還能提高準確到達率。

以上案例中，「故意不加快速度」似乎是一個「違反直覺」的指標。但透過 AI，既可解釋又可證明使用故意不加快速度是合理的。而且還可以藉此節省了數百萬美金。

2.整合 KPI

企業經營涉及多種職能和多位利害關係人，因此KPI體系應能打破孤島，促進不同利害關係人之間的協作。

該研究以全球烈酒公司保樂力加（Pernod Ricard）為例。過去，利潤率和市場佔有率等KPI被孤立地評估，每個指標都有自己的衡量標準。例如，財務部門關注利潤率，而銷售和行銷則關心市場佔有率。

現在，該公司運用 AI 技術，不再單純追求單一KPI的最大化，而是尋求相互協調地優化兩個KPI。公司致力於深入了解提高利潤率的商業和行銷方案，以及這些方案如何影響市場佔有率。同時，他們也探討市場佔有率對利潤率的影響。這種綜合分析的方法使得公司能夠更全面地了解各項指標之間的相互關係，並促進各部門間更有效的協作。如圖3所示。

3.共享KPI

使用AI共享KPI帶來的好處之一，是能夠強化企業的策略一致性。該研究以世界第五大製藥廠賽諾菲（Sanofi）為例。賽諾菲透過適當的數據分析和AI工具，增強了對全公司KPI結果和績效驅動因素的可見性，進而提升了管理者分享、討論和應對KPI之間關係的能力。

正如賽諾菲的高階主管所言：「因為一切都更加公開，而且因為你可以看到它，所以它確實有助於增加對話和生產力。」這種透明度和開放性促使了更多深入的討論和協作，有效提高了團隊間的溝通，進而提升了整體企業的運作效率和生產力。

最後，為了強化企業的策略一致性。透過AI建立智慧KPI體系，確定KPI優先順序、整合KPI和共享KPI，被證實是一套極具效益的方法，值得企業領導者與高階主管學習。

羅凱揚（台科大兼任助理教授）、黃揚博（政大企管碩士、識商創辦人）

資料來源：https://sloanreview.mit.edu/article/strategic-alignment-with-ai-and-smart-kpis/