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        預計到2020年,企業AI使用量將倍增

        07-29 11:07:57

        國際研究暨顧問機構Gartner最新調查顯示,目前使用人工智能(AI)或機器學習(ML)的企業平均正進行4個相關專案,而59%受訪者表示目前已布署人工智能技術。

        Gartner研究副總裁Jim Hare表示:“我們發現企業今年采用人工智能的速度大幅成長,人工智能專案數量也隨之上揚,代表企業可能需要進行內部重組,確保人工智能專案具備適當的人力和資金。最佳作法就是成立人工智能卓越中心(Center of Excellence),盡可能以最完善的方式分派技術、取得資金、設定優先順序和分享最佳實務經驗。”

        目前企業正在進行的人工智能專案平均數量為4件,但受訪者預期未來12個月內將新增6件,而到了2022年,這些企業預期手上平均會有35件進行中的人工智能或機器學習的專案。



        企業布署人工智能或機器學習專案的平均數量(來源:Gartner,2019年7月)

        enCE所了解,調查顯示,有40%的企業將客戶體驗(CX)列為使用人工智能技術的首要動機,盡管聊天機器人或虛擬個人助理等技術可用來服務外部客戶,目前大部分企業(56%)將其用于支援內部決策或為員工提供建議。 Jim Hare指出:“使用人工智能技術并非為了取代人類員工,而是透過增強和賦能員工做出更快、更好的決策。”

        排名第二的專案類型是任務自動化,20%受訪者將之列為首要動機。自動化的范例廣泛,如財務上的開立發票和查證合約,以及人力資源方面的自動篩選履歷或以機器人面試。

        對受訪者而言,采用人工智能時最大的挑戰包括技術不足(56%)、對人工智能使用案例的理解(42%)以及對資料范圍或品質抱持疑慮(34%)。 Jim Hare提醒:“面對先進科技時,如何找出最適當的員工技能是企業主要的疑慮之一。此技術缺口可藉由與服務供應商和大學合作,或為既有員工設立培訓課程等方式來彌補,但建立穩固的資料管理基礎并非一蹴可幾。由于可靠的資料品質是精確洞察、建立信任和減少偏見的基石,所有人工智能專案都必須以資料就緒程度(data readiness)為優先考量。”這份調查亦顯示,許多企業在評估專案價值時,會將效率視為成功與否的度量標準。不過,Gartner的研究副總裁Whit Andrews表示:“以效率指標來展現專案價值的方式,在自認技術采用偏向保守或主流的企業中更為普遍;技術采用較積極的公司,可能更在意客戶參與度是否提升。”

        Gartner 2018年12月針對106名Gartner研究圈小組(Gartner Research Circle Members)進行線上調查,在這群以Gartner主導、由IT和業務專業人士組成的專家小組協助下,產出了 人工智能與機器學習開發策略(AI and ML Development Strategies) 研究報告;這些受試者必須對自家組織現有或計劃采用之機器學習、人工智能相關業務和技術面有一定程度的了解。

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