企業潛力股》AI強攻決策輔助圈

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【文/于日堯 圖片提供/達志影像、東方IC】

  多年來,專家一直將人工智慧(Artificial Intelligence, AI)稱為科技的下一個疆界。直到最近,這些預測開始一個個實現在於消費產品上,具備AI功能的產品在日常生活裡越來越常見:它通過智慧手機或智慧音箱回答問題,繪製了從A地到B地的最快路線;識別你家門口熟悉的面孔;策劃你的社群貼文;整理你喜愛的影音內容播放列表。AI不是下一件大事,而是已進入你我生活的存在,而且它的足跡還在延伸、擴大。

  然而時序跨過2018年年中,AI應用帶起的熱烈討論開始轉向企業領域,世界各地的企業開始把AI視為一項重要工具,企圖在瞬息萬變的商業環境中保持靈活。

  由於掌握AI日益成為企業轉型的關鍵因素,AI所創造的商業價值正逐年增加,根據研調機構顧能(Gartner)的最新預測,今年AI在全球的商業價值將逼近1.2兆美元,和2017年相比激增約70%,到了2022年相關商業價值預估將超過3.9兆美元。

  顧能從幾個領域評估AI的商業價值,包括顧客體驗、降低成本、新增營收。首先,AI技術要普及、發揮潛力並提供價值,顧客體驗是必要的先決條件之一,顧客體驗也會間接影響成本。再者,評估AI在協助企業降低現有或新產品成本上的貢獻。最後,新增營收指AI幫助企業增加現有產品銷量,或創造新產品及服務。

  顧能研究副總裁拉夫洛克(John-David Lovelock)指出,未來5年內將有一股推動AI產品和服務整合的主要力量:企業為了解決某個特定的問題,創造出一個專屬AI解決方案,同時,企業也將推動有關AI產品的投資。

  那麼對企業來說,哪些AI應用是在考慮投資佈局時的大勢所趨?顧能點出3大方向,分別是決策輔助、虛擬代理、智慧產品。

決策輔助 發展潛力最大

  拉夫洛克表示,AI商業價值初期的主要來源仍是顧客體驗,各大企業用AI增進與顧客之間的互動,達到吸引更多客戶和留客的目的。在這個階段,AI價值在於幫助組織提升工作效率、把制定決策或互動流程自動化,進而降低成本。

  不過,2021年起,AI商業價值的來源將出現轉變,「新增營收」成為主宰力量。企業開始利用AI技術來發掘先前不曾發現的機會,提高既有產品和服務的銷售,同時替新產品和服務尋找商機,「因此長遠來看,AI真正的商業價值在於創造新營收的潛力。」拉夫洛克說。

  這意味著,屆時AI在「決策輔助」上的應用(像是深度神經網路)將大幅成長,占AI商業價值的比率預估將從2018年的36%攀昇到44%,一舉超越所有其他類型的應用。AI不只省去了過去需要人工分類資訊的功夫,發掘資料的隱藏價值、辨識資料的模式,因而創造出準確的決策支援系統,這類型的系統將有助於降低成本和風險,為企業帶來實際的新收入。

虛擬代理 取代簡單任務

  在所有AI應用中比率居第2的是虛擬代理,現階段我們已經看見,工作內容重複性較高的客服人員正一步步被機器人取代。例如:不少企業開始用聊天機器人(Chatbot)負責較簡單的任務,把這類人員轉移到更複雜的職務內容,例如:處理較複雜的客戶問題、進行非結構化的對話,或在客戶遇到問題之前聯繫客戶。

  這一部分在今年占整體應用的比率估計將達到46%,不過這一部分所占的比率將隨著其他類型應用發展成熟而慢慢下滑,到2022年估計比率降到26%。

智慧產品 聚焦個人化體驗

  第3種值得關注的企業AI應用是智慧產品。從穿戴裝置到智慧音箱等,各種內建AI的智慧產品這1、2年如雨後春筍般出現,藉由雲端整合系統與使用者偏好提供個人化體驗。智慧產品今年創造的商業價值預估占整體的18%,但也將因其他類型AI應用的商業價值貢獻提升,到了2022年比率下滑到14%。

  專精於企業IT自動化的德國Arago公司創辦人布斯(Hans-Christian Boos)認為,AI將是工業時代的企業因應破壞性創新(Disruptive Innovation) 的唯一可行途徑。

  調查顯示,不少企業高階主管都同意,AI已經衝擊到許多產業的既有商業模式,成為破壞性力量。印度IT業者Infosys對全球1,000名企業高階主管和IT部門負責人進行的調查發現,電信行業有3分之2的高階主管抱持這樣的看法,銀行和保險業主管也有略高逾6成的受訪者有相同見解;大多數零售商(54%)也感受到同樣的衝擊,一個例子是亞馬遜公司在西雅圖開設了無人商店「Amazon Go」。唯一還沒有被影響到的產業是公共部門或政府組織。

  另一方面,早期部署AI的組織正逐漸從中受益。根據Infosys的調查,超過7成高階主管認為,在組織內部引進AI已經改變了他們的營運方式,而且有高達90%受訪者表示,AI已為他們的組織帶來可以用數字量化的收益。

  專精AI處理器設計的英國新創公司Graphcore共同創辦人暨執行長圖恩(Nigel Toon)說:「那些能建立初始知識模型並啟動初始智慧服務或產品,並且率先推出第1個產品來擷取數據並持續改進知識模型的公司,將能推出領先的產品及服務,落在後頭的競爭對手只能苦苦追趕。」

 AI最大化 員工培訓不可少

  企業思考如何導入AI,也意味著相關人才短缺情況將更為顯著。電信、金融服務和製造業產業對於人才匱乏的感受最為深刻。

  事實上,為了找到合適的AI人才,企業間的軍備競賽已經開打,求職網站Indeed統計顯示,在過去3年中,美國企業對AI相關人才的需求增加了1倍以上。

  然而這對員工意味著什麼呢?在硬體端工作的人,害怕自己被智慧機器人24小時生產取代;軟體端的人則害怕AI的高速運算能力,可能導致工作、行業消失。也因此,許多人不禁想問:我現有的技能是否依然重要?

  出人意料地,Infosys大數據和分析平台事業主管拉薩(Abdul Razack)指出,企業想導入AI,首先得投資自家員工。企業不只需要投資支援AI的軟體和技術,也需要為與AI一起工作的員工進行培訓和培養技能;如果企業無法在兩方面的投資比例之間取得平衡,就無法全力投入AI。

  Infosys的調查也顯示初步樂觀的結果,80%企業主管表示,針對職務可能被AI取代的員工,將予以重新培訓或調整職務內容。企業也應該鼓勵從上到下的所有員工,在整合新的數位工具之中,重新思考自己的角色並與時俱進發展。

  拉薩表示,接下來數十年內,當AI逐漸成為每個行業結構的一部分,所有人都需具備與AI系統合作的技能與專業知識,這種新的心態需要人們的好奇心,以及對知識和學習的渴望。

  因此,進入與AI共事的時代,終身學習比起以往任何時刻都更為重要。從現在起往後的數十年間,AI已經可以取代辨別問題、解決問題等認知任務,然而一開始還是需要人類「找出」要交給AI解決的問題。

問題發現者 找出讓AI解決的問題

  對雇主來說,由企業提供員工學習和培訓計畫,以提昇員工的職涯並幫助他們了解新的AI應用,是有利可圖的。這能讓更有知識的員工受到鼓勵和啟發,還創造出一種員工類型:一群「問題發現者」,和AI相輔相成。

  有趣的是,即使AI突飛猛進引起人類工作即將被機器的焦慮和恐懼,卻也有企業使用這些先進的系統,幫忙處理非常「人性化」的工作。來自產學界的研究人員通力合作設計出一種電腦系統,可以分析老闆和工人之間的溝通,從中發現導致緊張、不愉快和效率低落的問題,在情況失控之前找到解決的方法。

  舉例來說,IBM公司的華生(Watson)AI平台使用其模型比對主管的電子郵件,找出這名主管的情緒範圍和他在信中所真正展示的情緒,接下來,AI可以識別出此主管可能從未察覺在訊息中慣用的表達模式找到問題,例如:一再使用負面語言來回應員工。

  IBM內部用Watson進行企業內部溝通的一名部門主管說:「在一家大公司裡,有很多由上而下的溝通正在進行,而我們正從中理解如何建立適當的氛圍與文化。」

登月計畫失敗 改進業務流程成功率高

  很多例子顯示,企業要運用AI,不能一開始就抱持太大的企圖心。《哈佛商業雜誌》對企業內部採用的152個認知技術項目進行研究,結果顯示,野心勃勃的「登月計畫」,成功的可能性遠低於把目標放在增進業務流程的「容易取得成果」專案。這應該不足為奇,因為企業界過去採用的絕大多數新科技也是如此,只不過AI的潮流太過強大,有些組織已深受吸引。

  依據這份研究,建議企業部署AI系統最好循序漸進,首先了解AI底下的各種技術分別可以執行哪些類型的任務,接下來,企業可依據業務需求建立安排好優先順序的專案組合,在內部試辦專案後,制訂詳細的計畫在整個企業推廣實施計畫,擴大規模。

【完整內容請見《能力雜誌》2018年8月號,非經同意不得轉載、刊登】

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