SAS與天下雜誌合辦企業AI領先度大調查論壇,金融業為所有產業中領先度最高者,其次為製造業和零售服務業。

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攝影/王若樸

SAS今揭露臺灣企業AI大調查,金融業為全臺運用AI領先度最高的產業,而就導入AI的目標來說,不論產業別,企業運用AI皆為提高營運效率。

這項調查由SAS與天下雜誌合辦,由SAS設計問卷,透過天下雜誌的企業資料庫來發送問卷,有效問卷達1,200多份。天下雜誌主筆黃亦荺表示,透過用叢集將問卷填答者分群,將企業的AI領先度分為4類,包括先進者、跟隨者、觀望者和未啟動者等4類,其中,先進者指的是已運用AI分析3至10年、分析組織達50至100人,並且已執行5~10個AI專案;跟隨者則是運用AI分析1至5年,組織規模達10至20人,已執行1~2個AI專案;觀望者則是已運用AI分析1至5年,分析組織為10人左右,但委外比例最高、尚未執行任何AI專案。未啟動者則是企業內無任何AI相關組織,也未採用任何AI解決方案。

調查顯示,從產業來看,金融業是所有產業中AI領先度最高者,其先進者占24.30%、追隨者33.64%,製造業先進者則是15.15%、追隨者為30.30%,再來才是零售、流通和服務業,其先進者為5.15%、追隨者22.79%。由此可見,金融業也是投入AI應用比例最高的產業(58%),而製造業則是45.5%, 零售、流通和服務業則是27.94%。

而就執行AI專案的分工來看,在金融業中,超過80%的企業透過外部資源或委外來投入AI分析, 而靠公司自行開發AI系統的比例則近10%。然而,其他產業整合外部資源或委外的比例則較金融業低,約為6、7成,但自行開發AI的比例則比金融業高,分別是製造業24%,零售、流通和服務業27.63%。

就各產業導入AI的進展來說,金融業與零售、流通和服務業一樣,已應用於業務上的AI有自然語言處理和虛擬助理(比如Chatbot),而機器學習模型、進階推薦演算法還在驗證階段。對製造業而言,已採用的AI則是電腦視覺、機器學習模型,比如用於產品良率把關的影像辨識系統;還在驗證的階段則是最佳化預測、即時決策平臺和進階推薦演算法模型。調查也指出,金融業和服務業投入AI分析的目的,是要改善對外服務,而製造業則聚焦於對內的決策和管理上。

而從AI專案滿意度來看,85%先進者認為滿意且符合期待,但就追隨者和觀望者來說,滿意程度則遞減。

企業一致認為組織共識是發展AI的關鍵,而AI專案的KPI則是提高營運效率

另一方面,調查顯示,企業導入AI最在意的關鍵之一,是組織內部要先達成發展AI的共識(如下圖)。新光人壽數位服務發展部資深協理廖晨旭也分享導入防詐欺AI的經驗,指出「AI不會一開始就存在於公司,」第一步通常由實驗性專案出發,新光人壽當初也是以小型IT專案做起,由MIS人員負責執行。但模型上線後,因職員異動、導致難以維持AI專案的模型,必須藉助外部廠商。因此他建議,企業要發展AI,必須在第一天下定決心,成立專門的AI團隊來負責。他也認為,小專案成功後,能夠得到其他部門或長官的信任,才能在企業內推行AI應用,連點成線,再擴大為面。

此外,調查顯示,多數企業認為營運效率是衡量AI專案績效的關鍵,也就是AI專案的首要KPI,其次才是降低營運成本。不過,企業決策人員和執行人員則有不同想法,決策人員認為品牌市佔率和業務創新是導入AI的重點,而執行人員則看重營運成本的改善,顯示兩者對AI專案的目標有所落差。

多次協助電商和金融業者導入AI的臺大金融科技研究中心主任張智星則建議,企業導入AI時,還要考慮是否改善品牌形象,比如銀行客服中心採用聲紋辨識,來取代傳統需要不斷輸入個人資料的步驟。 他也認為,企業決策者在衡量AI效益時,應考慮導入的AI是否對未來10年、20年的產業有所幫助,而非著眼短期目標。文◎王若樸


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