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領導者主要憂慮包括缺乏了解、商業策略、充足數據及法規準備;而數據私隱、安全及管治則為主要挑戰
北卡羅萊納州卡瑞2024年7月10日 /美通社/ -- 生成式人工智能(GenAI)日趨普及,世界各地的機構紛紛積極採用並投資這項技術。根據 SAS 委託 Coleman Parkes Research Ltd. 進行有關GenAI於不同國家及地區應用情況的最新全球研究,中國在生成式AI的應用領域獨佔鰲頭。83%受訪的中國商業決策者表示其機構正在使用這項技術,較英國(70%)、美國(65%)及澳洲(63%)為高;而美國企業則在技術應用成熟度及全面實施方面以24%領先,超越中國的 19% 及英國的 11%。
針對人工智能(AI)及GenAI對全球經濟的影響,McKinsey在一份 2023 年的報告中估計,Gen AI在不同行業的應用每年可帶來26,000億美元至 44,000億美元的經濟貢獻,相等於 2021 年英國的全年本地生產總值。這令AI對全球經濟的整體影響由15%增加至40%。
鑒於這重大的經濟影響,SAS聯同Coleman Parkes 訪問了全球主要市場1,600 名來自銀行、保險、公營機構、生命科學、醫療保健、電訊、製造業、零售、能源及公用事業,以及專業服務等多個行業的決策者。當中,規模最小的受訪機構聘用 500 至 999 名員工,而規模最大的則有超過 10,000 名員工。
如欲進一步了解有關詳情,請參閱完整研究報告及互動數據儀表板。
Coleman Parkes 董事總經理 Stephen Saw 表示:「儘管中國在GenAI使用率上領先,但較高的使用率並不一定等於能有效實施或取得更好回報。事實上,美國在這方面則略勝一籌,有達 24% 的受訪機構已全面實施及使用GenAI技術,相比中國的19%。」
全球各地區透過應用GenAI迅速發展 這項全球調查結果的重點包括:多項指標均顯示不同地區已展開GenAI之旅,並以有意義的方式開始應用相關技術,只是步伐不一。
SAS 執行副總裁兼技術總監 Bryan Harris 表示:「對於任何新興科技,機構定必經歷探索的階段,須分辨市場上的炒作與現實應用層面的區別,才能了解企業在實際實施上所面臨的複雜性。GenAI的發展已踏入這個階段,隨着這股熱潮退卻後,我們現在必需有目的地實施GenAI技術,確保實現持續及可靠的商業成果。」
各地區機構在其營運流程中全面使用及實施GenAI的排名:
- 北美:20%
- 亞太區:10%
- 拉丁美洲:8%
- 北歐:7%
- 西南歐及東歐:7%
已實施GenAI使用政策的地區:
- 亞太區:71%
- 北美:63%
- 西南歐及東歐:60%
- 北歐:58%
- 拉丁美洲:52%
計劃在下個財政年度投資GenAI並訂立相關預算的機構:
- 亞太區:94%
- 北歐:91%
- 西南歐及東歐:91%
- 北美:89%
- 拉丁美洲:84%
註:北美包括美國及加拿大;拉丁美洲包括巴西及墨西哥;北歐包括英國/愛爾蘭、瑞典、挪威、芬蘭及丹麥;西南歐及東歐包括法國、德國、意大利、比荷盧聯盟、西班牙及波蘭;亞太區包括澳洲、中國、日本及阿拉伯聯合酋長國/沙特阿拉伯。
各行業及職能部門以不同步伐採用GenAI Alchemy Crew 行政總裁兼創投合夥人 Sabine VanderLinden 看好投資GenAI行業的發展前景,並表示:「GenAI正重塑未來的商業。事實上,將GenAI技術整合至不同的業務流程,由市場推廣項目的動態效能分析以至精確的保險索償,可有效提升營運效率、個人化體驗及策略遠見,帶來前所未有的商機。在這個充滿不確定性及無法預測的競爭環境中,企業必須採用GenAI技術,方能脫穎而出。」
數據顯示,按行業細分,銀行及保險業在各項日常業務營運中應用GenAI的各項指標上均領先其他行業。以下是調查結果的重點。
不同行業在全面實施GenAI並完全應用於日常業務流程中的排名:
- 銀行:17%
- 電訊:15%
- 保險:11%
- 生命科學:11%
- 專業服務:11%
- 零售:10%
- 公營機構:9%
- 醫療:9%
- 製造業:7%
- 能源及公用事業:6%
在日常營運中某種程度上使用GenAI的行業:
- 電訊:29%
- 零售:27%
- 銀行:23%
- 專業服務:23%
- 保險:22%
- 生命科學:19%
- 醫療保健:17%
- 能源及公用事業:17%
- 製造業:16%
- 公營機構:13%
機構內正在使用或計劃使用GenAI的部門:
- 銷售:86%
- 市場推廣:85%
- 資訊科技:81%
- 財務:75%
- 生產:75%
早期採用者在應用及實施GenAI時面對重重挑戰 機構在日常營運流程中應用GenAI時的最大挑戰是缺乏明確策略。
只有 9% 受訪的領導者表示他們非常熟悉其機構採用GenAI的情況。在已全面實施GenAI機構任職的受訪者中,只有 25% 表示他們對其機構採用GenAI的策略瞭如指掌。由此可見,即使是負責技術投資的決策者亦不太熟悉AI,包括於這項技術應用領先機構任職的決策者。
總括而言,10 名高級技術決策者中,有九名表示他們並不完全了解GenAI及其影響業務流程的潛力。其中有45% 的資訊總監(CIO)了解其機構採用AI的策略,但只有 36% 的科技總監(CTO)表示他們完全掌握相關情況。
儘管存在這種理解上的差距,大多數機構(75%) 表示已預留預算在下個財政年度投資GenAI。
機構面對的其他挑戰包括:
- 數據
機構在採用GenAI時,發現缺乏足夠的數據對大型語言模型(LLM)進行微調。但當實際部署時,亦會意識到缺乏合適的工具以成功實施AI。而機構的資訊科技領導者所面對的主要挑戰是數據私隱(76%)及數據安全(75%)。
- 法規
只有十分之一的機構表示仍未有充足準備遵循未來AI相關的法規。三分之一已全面實施AI的機構認為能夠緊遵相關法規要求,但只有7% 的機構正在提供有關GenAI管治的高水平培訓,更只有 5% 的機構配備可靠系統評估LLM的偏差及私隱風險。
儘管機構在AI應用上存在不少挑戰,部份早期採用者已獲得滿意的成果:89% 表示員工的工作體驗及滿意度有所提升;82% 表示能夠節省營運成本;82% 表示客戶保留率有所提高。
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