台灣人工智慧學校(AI Academy)日前舉行了年度「2024台灣人工智慧年會」,以「百工百業用AI」為活動主軸,探討AI的滲透逐步快速擴展至各產業,並分享如何具體應用AI於各產業,從而實現整體創新與轉型。作為AI相關領域年度盛會,今年年會由副總統蕭美琴領軍,與會貴賓包括和碩聯合科技董事長童子賢、外貿協會董事長黃志芳、國科會主委吳誠文、國票金控董事長暨台灣人工智慧學校基金會副董事長魏啟林,以及多位產官學專家擔任專題主講人,並有超過1,000人參與盛會;勤業眾信聯合會計師事務所數位轉型服務團隊今年已是第三度參與。
圖1. 勤業眾信聯合會計師事務所數位轉型服務團隊今年第三度參與「2024台灣人工智慧年會」;
圖片提供:勤業眾信聯合會計師事務所
近年來,生成式AI憑藉強大數據分析能力與自動化功能,為企業帶來前所未有的轉型契機。透過自動分析非結構化數據,企業能即時獲得預測分析,進而加速商業決策;並可藉由分析消費者行為提供精準客製化服務,以提升顧客滿意度。此外,生成式AI亦能快速整合不同數據來源,加速資訊流通,透過相關應用來帶動各產業成長之動能,並藉技術的進步成為企業創新的加速器,重塑各行各業的競爭格局。
AI技術大幅驅動相關投資市值增長
會中,勤業眾信數位轉型服務負責人溫紹群以「建構AI生態系,開創共贏新模式」為題發表演說, 他表示,透過數位轉型與AI驅動的洞察,整合國際趨勢與規範,除可帶動相關技術與投資市值的增長外,更可滿足特定任務與人才需求。面對台灣產業步入AI時代,溫紹群提醒,企業從實施相關技術過渡到尋求大規模實現價值的拓展時,必須正視四大關鍵議題,以確保AI策略的成功實施並創造更高的價值。
圖2. 勤業眾信數位轉型服務負責人溫紹群;圖片提供:勤業眾信聯合會計師事務所
第一、 企業導入AI技術前,應審慎思考其應用之場景與目的,是為開發創新產品、提高營收並加強客戶黏著度,亦或是優化內部營運與提升生產力;第二、 企業須建立完善的AI治理框架,以因應數據隱私與安全性、倫理、當責性等問題;第三、 鑑於數據為AI發展之基石,其不單僅是數量上的堆疊,企業更應重視數據品質、生命週期管理,尤其是如何透過多元生態系數據創造差異化,以發揮其最大價值;第四、 考量企業通常具有龐大的數據資料,為整合與管理多元的數據來源、種類,並確保其安全性與穩定性,並進一步管理演算法模型,企業需建置AI數據平台,藉此強化可信賴程度與營運風險。
GenAI投資熱:數據與風險為主要挑戰
針對台灣各產業逐漸廣泛的AI技術應用,許多企業紛紛投入資源,期望藉此提升營運效率並發展創新商業模式,惟企業在相關發展上仍面臨諸多挑戰。據勤業眾信於年會中發布Deloitte AI研究院(Deloitte AI Institute)2024年第三季《智慧紀元,洞察未來:生成式AI前瞻解析》報告[1] 指出,全球三分之二(67%)的企業正在加大對GenAI的投資力度,隨著組織意識到管理GenAI風險的重要性,管理者們注意到仍有三大主要挑戰集中在風險領域,包括:監管合規性 (36%)、風險管理困難 (30%)及缺乏治理模型 (29%)。這些問題源自GenAI特有的風險,如模型偏差(Bias)與幻覺(Hallucination)等。為避免錯失良機而讓競爭對手占據先機,勤業眾信提出以下5大應對策略以供企業做為應對風險之參考。
(1) 企業在利用AI實現轉型的同時,亦須留意如何創造永續價值,透過積極投資生成式AI其他潛在效益,如創新、產品與服務優化、增強客戶關係等;
(2) 利用生成式AI的創新應用與數據驅動提升組織靈活度和變革管理能力,以加速擴展並推動組織價值;
(3) 投入數據生命週期管理,改善如品質、安全、隱私等基礎,並強化與數據生態系統成員之關係,例如B2B合作夥伴、數據終端用戶、第三方數據供應商等;
(4) 加強AI治理、風險控管與合規性,透過建立完善的機制,確保AI的發展符合道德規範,特別在針對組織外部的數據使用時,該些治理機制尤為重要;
(5) 隨著生成式 AI 技術與應用場景越發成熟,組織在規模化應用的同時,應建立更嚴謹的衡量機制以傳遞其價值。
備註:
作者:
李淑蓮
現任:
北美智權報總編輯
學歷:
文化大學新聞研究所
經歷:
北美智權報主編
半導體科技雜誌(SST-Taiwan)總編輯
CompuTrade International總編輯
日本電波新聞 (Dempa Shinbun) 駐海外記者
日經亞洲電子雜誌 (台灣版) 編輯
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