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對於新興科技,AI企業比一般企業更加積極採用,也願意大膽嘗試,這更反過頭來,拉大了AI企業在各類IT創新應用的領先距離,加速將一般企業拋在後頭。從今年CIO大調查結果來看,AI企業2020年在資料科技採用上,大數據技術是6成企業必備,更有4成3的AI企業持續投入深度學習應用。Chatbot仍舊火紅,但是應用型態變得不一樣了。超過3成AI企業今年要持續改良自家Chatbot服務,提供更準確的中文語言理解能力,或者要結合臉部辨識、IoT定位或其他IT技術,來提供整合式的功能,而不像過去大多聚焦於FAQ或簡單問答式的資訊查詢功能而已。

這兩年,智慧型手機開始內建AI晶片之後,再加上行動端AI推論技術框架的成熟,也帶動了行動AI應用的崛起,不過,過去2年,企業大多是嘗試性的發展行動AI應用,較少見將行動AI技術作為自家App主力特色,但是,臺灣5G電信服務開臺在即,最快夏天就可望出現第一家5G電信服務,5G手機也紛紛搶登臺。更強大的內建AI晶片,加上了更快的頻寬速度,今年有31.7%的AI企業要投入行動AI應用,有機會出現更深度的企業行動應用App實例。

值得觀察的新興科技應用是RPA流程自動化在臺灣的普及,今年有25%的AI企業要採用RPA。去年已有不少高科技業者,金融業者大規模採用RPA,來將大量反覆作業或操作的例行性作業自動化,而且不只是小規模試用,在臺灣已有幾家大規模應用RPA的企業。RPA導入門檻不是技術或產品,而是得釐清業務作業流程的每一個細節,才能順利改為自動化作業,這不只需要IT人員,還需要業務部門雙方協同才能做到,不過,企業已開始看到RPA對於減少繁複人工作業的效果,今年才有這麼多企業有意採用。

AI企業對於AI與資料科技的大力投資,最直接的成果就是決策數據的新鮮度,34.6%的AI企業可以即時更新高層所需的決策數據,甚至能夠做到每天更新者也高達33.7%,都遠高於一般企業的水準。決策數據越新鮮,更新速度越即時,不只是有助於AI應用的發展,對企業營運高層而言,在發生問題或事件時,他們也越能及早發現,快速採取行動。

除了相關新興AI與資料科技的導入之外,AI企業對於新一代基礎架構技術的擁抱也格外積極,例如Kubernetes採用動向,有2成AI企業想用,遠高於整體平均的8.3%。

Kubernetes這個新一代的運算資源調度工具,可以用來快速擴充和調度容器化應用所需的運算資源,剛好可以用來建立一個大型運算叢集,而且可以在本地端或雲端部署,來支援需要大量計算的機器學習模型訓練之用,企業只要將自家AI模型打包成Kubernetes應用後,也很容易部署到雲端,短暫租用雲端運算,自動擴充叢集來處理更多的資料計算之用。這也是為何不少機器學習框架,都能支援Kubernetes,甚至出現了像Kubeflow機器學習排程工具,可以利用Kubernetes,快速調度機器學習訓練任務所需的運算資源。

AI企業內部應用上雲的比例,今年預估會達到36%,也遠高於一般企業的31%上雲比例,而且AI企業不只是將更多應用上雲,今年還有2成4的企業要擁抱多雲混合雲架構,來提高應用系統的可用性,避免因為一朵雲當機而導致自家服務中斷,可以快速啟動在另一朵雲的備援系統。

另外,AI企業中有不少是服務業或金融業者,高達32.7%的AI企業今年也要採用Open API架構,將自家內部服務或資料,釋出給外部的第三方業者來使用,也成了臺灣AI企業打造新一代架構的其中一項重要策略,這是為了擴大生態系所做的基礎建設。Open API架構的價值不只是把自家服務或資料對外釋出,也可以透過串接後,取得來自第三方提供的更多資訊,甚至臺灣不少銀行實現異業結盟的關鍵就是API,可以讓銀行取得更多原本手上沒有的資料,來描繪更完整的消費情境。

Open API就是就是建立標準化的通用API,金管會從去年開始力推的銀行開放資料,更是對臺灣擁抱Open API架構的重要推力,讓許多金融業者開始嘗試Open API架構釋出部分資料。金管會預計開放銀行第二階段將於今年第三季上路,屆時將會釋出18支消費者資訊查詢,勢必將帶來新一波金融科技的整合應用,這也正好是AI企業發揮資料力的好機會。

 

 調查說明  調查對象涵蓋了臺灣2千大規模的企業,搭配iThome歷屆CIO大調查企業中的資訊部門最高主管,及政府一級機構、大專院校IT主管等。線上調查從2020年1月20日到2月20日結束,完整問卷數373份,但AI戰略數據齊全的有效樣本329家,104家屬於AI企業,占31.6%。76.4%填答者是企業IT最高主管。有效樣本產業分布,一般製造業占比24.9%、高科技業占比24.4%、服務業占比26.3%、金融業占比7.2%、政府機關與學校占比7.8%。

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