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数位转型跨向深水区 大数据加速人工智慧落地
 

【作者: 王岫晨】2022年04月21日 星期四

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数位转型是当今最热门的议题,在今天,数位转型不再是各行各业的选择题,而是面对未来挑战的必要手段。当多元化通路的资讯接收模式已经成型,新科技也逐步成熟到可以优化生产及服务流程,加上大环境愈来愈急迫需求高品质数位人才,特别是近期还有通货膨胀、疫情来袭与国际政治动荡的严峻挑战,也使得更多企业认知到数位转型是攸关企业存亡或更进一步发展的关键。也因此,善用大数据及数位化科技,加上新一代的AI与ML能力,就有机会让企业摆脱陈旧包袱,透过数位转型让企业管理与客户服务焕然一新。


数位转型赋予企业在IT架构上,带来更高度的安全性与敏捷性,而透过AI与大数据,不只能从庞大的资料库中,提炼出精准的分析依据,也可为团队的协作与沟通提供更多的可能性。目前在疫情期间,大数据与AI的结合,已经协助许多企业在市场的不确定性中,做到弹性的应变以及风险的分散。


数位转型持续发生



根据IDC最新的《全球人工智慧支出指南》研究指出,亚太地区(不含日本)在AI系统方面的支出,将从2022年的176亿美元,增加到2025年的320亿美元。企业正加紧投资人工智慧,并透过提高客户洞察力、提升员工效率,以及加速决策速度,来获得竞争优势。IDC亚太区认知计算与人工智慧??研究总监Jessie Danqing Cai指出,疫情所引起的许多变化将持续下去,而预计透过远端或非接触式等方式叁与等AI实际案例的成长动能也会继续成长。从长远来看,对人工智慧解决方案相关风险因素管理的明确指导,将进一步提高采用组织的信心水准。


至於对於AI与大数据投资所带来的数位转型,我们可以发现在未来五年,银行业将继续在人工智慧解决方案上投资最多。透过加强的数据,可以获得威胁情报和欺诈分析应用程式,降低风险对於银行业至关重要。至於国家与地方政府是会是人工智慧解决方案的第二大支出者,这个应用将会专注於公共安全和紧急回应、强化威胁情报和预防系统。未来五年中,下一个支出最高的产业将是专业服务,以年复合成长率26.6%的速度快速成长。重点领域是加强型的客户服务代理,这将有助於解决客户问题。至於智慧业务创新和自动化,都将优化并简化复杂与重复的业务任务,以支援组织决策。


IDC IT支出指南高级市场分析师Vinayaka Venkatesh对此也表示,政府对人工智慧的信任、稳健性及其道德使用的法规越来越多,企业亟需解决这个问题。包括金融服务,饭店和旅游业等需要面对客户的产业,都将率先面对这些政府要求。


AI应用加速扩散


图一 : 企业正加紧投资人工智慧,并透过提高客户洞察力、提升员工效率,以及加速决策速度,来获得竞争优势。
图一 : 企业正加紧投资人工智慧,并透过提高客户洞察力、提升员工效率,以及加速决策速度,来获得竞争优势。

在AI的前五大的使用案例中,就占了人工智慧总支出的34.5%。对增强型客户服务代理、销售流程推荐和增强以及智慧业务创新,和自动化解决方案等使用案例的投资,在所有产业都很普遍。这些解决方案能使企业提供更好的客户体验,同时节省决策过程中的时间。国家和地方政府在公共安全和紧急应变解决方案的支出,占人工智慧总支出的64.3%以上,这些解决方案可以应对新出现的威胁,并改善应急、灾难规划和应变。同样的,金融服务机构将AI总支出的25%左右投入到欺诈分析和调查AI解决方案上,以检测诈欺交易和异常情况。


IDC台湾企业应用资深研究经理蔡宜秀表示,以台湾市场来看,台湾企业在人工智慧技术的预算支出将於2022年达到3.65亿美元,其中,又以金融服务、制造与零售流通业的需求最高。人工智慧技术已被广泛的应用在顾客体验与营运流程优化,包括透过聊天机器人服务强化客户服务管道、以人工智慧技术优化商品推荐准确度、透过人脸辨识技术进行身份验证、持续改善大数据分析模型以优化诈欺侦测,以及建立AIOps机制以降低资讯系统的维运工作等,预期AI应用将持续扩散,整体市场保持成长的态势。


聚焦人工智慧市场 大数据是关键


图二 : 中国AI市场规模将达163亿美元,五年内CAGR将超过美国。(source:IDC;制图/王岫晨)
图二 : 中国AI市场规模将达163亿美元,五年内CAGR将超过美国。(source:IDC;制图/王岫晨)

近几年,人工智慧市场快速发展,对於丰富而优质的数据来源,其需求是日益增加,这也成为AI数据服务市场的重要驱动力,特别是在中国市场。IDC预测到了2025年,人工智慧市场在中国的整体规模将达到163亿美元,五年内CAGR将超过美国,走在全球前列。有几个发展趋势不容忽视:


●中国的AI市场正快速发展,各产业AI落地的渗透率在逐步提高。


●企业采用AI的过程中,存在隐私问题和数据缺乏等挑战,对数据服务的需求正在发生巨大变化。


●企业越来越重视AI数据,以加速AI落地,对於AI数据服务的需求,也越来越聚焦在品质、效率与安全。


事实上,随着数位转型进入深水区,企业对AI技术的探索,早已从单点应用拓展到多样化的业务场景,从资讯化进入更高级的智慧化阶段。根据调查,AI技术在IoT、汽车业、金融、政府、制造、能源、医疗等各市场都有一定程度的渗透,且正逐步从业务流程的『品质提升、成本降低、效能增强』,迈向全面的智能化企业经营。


与此同时,研究调查也发现,全球企业在AI部署的过程中,面临的三大挑战分别是:前期成本高、缺乏MLOps以及大数据等专业知识,紧随其後的是隐私问题,以及缺少训练和测试数据。


深度神经网路广泛融入产业应用带来了巨量的数据需求。然而,在模型相对发展成熟之後,透过继续优化模型代码所带来的经营效果提升十分有限。也因此,优化训练大数据成为AI模型进一步有效提升准确率的重要手段。


在这样的背景下,企业的Al研发,越来越专注於将资源投入到能够获取高品质数据的工作上,而不只是模型训练。研究也发现,全球85%的企业都花费了超过一半的人工智慧开发资源,投入用於大数据的准备工作。


结语

根据研究,大数据对於AI的提升效果十分有成效,因此在AI应用开发过程中,企业的关注点正在从模型转向大数据身上,他们需要更多的数据来协助提升应用效果。另外,自动化也正成为数据服务的关键技术,可用於快速提升品质和效率。我们可以发现,蓬勃发展的AI开发与应用,正在为大数据市场的发展带来无限的机会。


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