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企業搶攻AI 金融進度領先 58%業者投入分析

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根據最新調查發現,台灣企業發展AI較成熟的先進者,半數有成立獨立的AI分析團隊,也懂得混合運用外部合作夥伴發展技術成熟的解決方案。其中,「金融業」屬AI先進者的占比最高,領先其他產業。

影響AI發展的各層面因素,各大產業皆認為,「明定AI發展目標」最重要,其次為「AI團隊組織是否到位」。

大數據分析領導業者-SAS台灣與天下實驗室進行「台灣企業AI領先度大調查」,共取得1,200份有效樣本數,將AI領先度分為先進者、跟隨者、觀望者及未啟動者等四大族群,揭露台灣企業導入AI現況。

無論是先進者還是追隨者,平均約六成會選擇整合外部資源(採購分析軟體或顧問服務)。提及AI專案的整體滿意度,85%先進者表示「滿意且與預期成效相符」;追隨者、觀望者則依序遞減,顯示AI分析投入需要時間與經驗的持續累積,更能實際感受到效益。

若以產業面向解析,「金融業」已投入AI分析者高達58%(含先進者及追隨者),是相對啟動較早也有一定規模的產業;「製造業」也有45.5%(含先進者及追隨者)開始投入。

此外,「金融業」高達82%透過外部資源或委外投入AI分析;其餘產業自行打造與外部資源的比率約各占一半;而「零售/流通/服務」相較於其他產業,以完全委外比率最高。

企業在導入AI方案時,到底要內建團隊自行打造、與外部共創或是委外開發?SAS台灣業務顧問部副總陳新銓指出「需視企業核心競爭力而定,才能規劃內部組織與技術定調的策略。」

他進一步解釋,有些企業的核心競爭力牽涉客戶隱私或是核心流程或製程資料,因此寧願選擇自行開發,但若評估客製化成本過高時,即會傾向將成熟技術外包。

而影響AI發展的各層面因素,各大產業皆認為,「明定AI發展目標」最重要,其次為「A團隊組織是否到位」。

金融業相較其他產業更強調「是否有發展AI的資料與工具」;製造業相較其他產業,更強調「AI團隊組織是否到位」;零售業相較其他產業,較看重資源面「發展AI的預算與人力」。

陳新銓補充,各產業目前無不想採用AI加速數位轉型,建議想踏出AI應用第一步的組織應掌握以下原則:第一,從「小」做起:組織一個易於協作的小型團隊,給予成員清楚的時程、達成目標及合理預算,讓投資相對無痛。

第二,掌握產業核心價值:讓所有關係人理解投資AI的價值,選擇能搭起領域知識專家及AI技術人員溝通橋梁的領導者。當專案有成效之後,組織內部才有擴散力。

第三,延伸價值:不吝表揚團隊的階段性成果,鼓勵企業內其他團隊發展AI。

圖/經濟日報提供
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AI 競爭力 領導者

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