人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 已经悄悄「入侵」百工百业，现在已经不是选择要不要的问题，而是要选择如何面对。每一家企业面对AI浪潮时的抉择及决策肯定不尽相同，但如果以产业别来看，则肯定可以归纳出相同的因子，若能好好整理分析，定能提供产业中跟随者具价值的参考数据。CB Insights市场情报平台今年5月发表了「全球11所大企业之AI策略」报告，涵盖了金融服务及保险、制药业、企业技术及工业4大范畴，这些产业领头羊对AI的取向及策略，极具参考价值。

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下表為为CB Insights「全球11所大企业之AI策略」报告 (下称《报告》)之产业分类及代表企业，分别是金融服务及保险业：JPMorgan（摩根大通）、VISA、Mastercard、UnitedHealth Group；企业技术：Oracle、Salesforce；工业：Oracle、Salesforce；制药业：Eli Lilly、Novo Nordisk、Johnson & Johnson；及工业：Toyota、Siemens。现分述如下。

金融服务及保险业

● 摩根大通 (JPMorgan)
《报告》从管理者思维、人才、投资、AI整备度指数、专利等不同面向来观察摩根大通的AI策略。其实不仅摩根大通，对以下要提到的企业以及全球的企业而言，管理者思维都是重中之重，只要管理者认同，政策從上而下推动总是事半功倍的。

摩根大通执行长Jamie Dimon于2023年摩根大通年报中曾经指出：「虽然我们不知道人工智能将如何全面改变我们的业务情况或其速度如何，或者从宏观来看它将如何影响整个社会，但我们完全相信其后果将是非比寻常的，并且可能像某些过去几百年的主要技术发明：像是印刷技术、蒸汽机、电力、计算机及因特网等等。」

拥有顶尖的人工智能人才是大企业的重中之重，因此摩根大通于2023 年 6 月正式赋予其营运委员会聚焦人工智能 (AI-focused)人才的任务。目前摩根大通已雇用了超过 2,000名人工智能 / 机器学习的专家和数据科学家。营运委员会是摩根大通的最高领导团队，负责策略决策和全面管理公司。

此外，自2019年以来，摩根大通在美国申请了250多项人工智能专利，使其成为银行界专利活动的领导者。其专利技术内容包括联邦学习 (federated learning)、合成数据 (synthetic data)、合成数据在金融领域的潜力 (synthetic data’s potential in finance)。

整体而言，摩根大通透过内部研发、知识产权和关键人工智能人才招募来打造护城河。据CBInsights 零售银行人工智能整备度指数（Retail Bank AI Readiness Index），截至2023年6月28日为止，摩根大通在人工智能整备度指数中排名第二 (图1)。

图1. 零售银行人工智能整备度指数

数据源： CB Insights — Retail Bank AI Readiness Index

摩根大通的首席财务长Jeremy Barnum于2023年第4季财报中指出，「人工智能显然有一些非常重要的机会......首先，技术开发人员本身的生产力显着提高；同时，我们摩根大通在人工智能的领域不会追逐外表眩耀、吸引人注意的目标。我们希望以极其严格的方式达成人工智能的目标，它是非常商业化，并且与实际成果密切相关的。因此，当前的重点是确保我们有一个封闭的、精心挑选的高影响力使用案例清单。”

● VISA
人工智能一直是 Visa技术策略的核心，协助为其全球支付网络提供支持并打击诈欺。VISA公司透过Visa Ventures以1 亿美元基金，进一步投资生成人工智能，并将其人工智能驱动的诈欺检测工具扩展到更广泛的支付类型。

人工智能对Visa公司而言，不是新的产品或技术，公司首度营运长Ryan McInerney于2023年4月公布的财报中强调，VISA在开发和使用预测性人工智能及深度学习方面有悠久的历史（超过30年)。现在，随着生成式人工智能的兴起，Visa这家支付巨头正处于实验模式，内部的工程效率和员工生产力成为了焦点。

同样在去年4月份第2季财报中，Ryan McInerney指出，「当过渡到生成式人工智能时，我们在此看到这是将我们目前的人工智能服务推向次世代的好时机。我们全公司的员工都在改进、发想、思考、进行测试，并找出我们可以使用生成式人工智能来改变我们工作方式的方法，即提供简单、安全和易于使用的支付解决方案。」

Visa有明确的人工智能发展重点，就是随着犯罪活动激增，要加强其防诈欺工作。Visa公司针对远程交易、非 Visa 卡支付、及实时支付，于 2024 年 3月推出了3款新的人工智能工具：使用生成式人工智能来侦测客户交易中的金融诈欺行为。

欺诈者会透过数字工具利用银行帐户进行测试性购买，这些行为起初看起来无害，目的在于看起来像真实交易，以避免欺诈者从毫无戒心的受害者账户中窃取大量资金之前受到怀疑。Visa表示，诈欺者利用列举攻击（enumeration attacks）这种技术，每年窃取了 11 亿美元。为了对抗列举攻击，Visa 的新账号攻击情报 (Visa Account Attack Intelligence，VAAI) 评分工具使用生成式人工智能来实时识别可疑交易。

Visa 首席风险和客户服务长 Paul Fabara 表示，列举可能会对其客户产生持久影响，因此迫切需要能够更好地实时检测和预防这些攻击的工具，透过 VAAI 评分，Visa的客户现在可以存取实时风险评分，帮助侦测列举攻击的可能性，以便发行方可以就何时阻止交易做出更明智的决策。Visa新的人工智能工具会学习持卡人的交易模式，并识别他们的正常和异常消费习惯；该工具会根据诈欺的可能性，在大约四毫秒内自动为支付分配风险评分，标记可能是攻击的交易。

● 万事达卡（Mastercard）
在打击诈欺的「军备竞赛」中，万事达卡在过去4年已花费 70 亿美元在网络和人工智能工具。其最新的人工智能举措旨在利用生成式人工智能的进步来促进诈欺侦测。万事达卡最新一期的财报聚焦于生成式人工智能，公司最近推出了 Shopping Muse（对话式购物）和 Mastercard Small Business AI（支持）等人工智能工具。万事达卡还透过收购来建立其网络安全产品组合，包括在 2023 年收购早期人工智能新创公司 Baffin。

与Visa一样，万事达卡将人工智能策略的最大重点放在欺诈侦测的工具研发，让其可以更稳健的运作。万事达卡于2024 年2月发布了决策智能专家生成式人工智能 (Decision Intelligence Pro genAI) 模型，用于扫描1T数据节点，以预测交易是否合法。 万事达卡声称增强人工智能的功能可以将诈欺侦测率平均提高 20%，甚至最高可达300%。

● 联合健康集团 (UnitedHealth Group)
作为全球营业额第二大的健康保险及卫生信息科技公司，联合健康集团正投资人工智能以实现客户自动化服务任务并简化与患者互动，然而，其涉嫌使用基于人工智能的拒绝医疗保险的做法引起了人们的担忧。[1]

联合健康集团 2024年第3季财报强调营运改进会以人工智能策略为重点。集团首席营运长Dirk McMahon在财报中指出，「我们正在使用人工智能和自然语言处理，以加快通话记录快速产生消费者与我们的联络中心互动的准确摘要，此举措节省了数百万美元的行政作业费用，并提升了我们员工的能量。」

值得一提的是，联合健康集团在人工智能新创公司投资方面非常活跃及积极，据CB Insights两份报告 UnitedHealth Group AI investments及UnitedHealth Group Investment Insights数据显示，自 2019 年以来，集团已完成 25 笔以上交易（包括 UnitedHealth Group、Optum、Optum Ventures 和 UnitedHealthcare Accelerator 的交易活动）。不过，尽管集团最近透过 Optum Ventures 投资了人工智能操作系统 Ambience，但其投资步伐已放缓。

此外，联合健康集团也申请了利用 NLP 从非结构化数据源中提取信息（如临床患者笔记）的人工智能专利，集团目前拥有80多件与自然语言处理相关的人工智能专利。

整体而言，联合健康集团在 CB Insights 保险业AI整备度指数排名中排名第五。CB Insights指出，最近有消费者对该集团提起诉讼，指控其利用人工智能拒绝老年人的长期护理[2]，这对其执行分数产生一些影响。

图2. 保险业人工智能整备度指数

数据源：CB Insights —— Insurance AI Readiness Index

企业技术

● 甲骨文公司 (Oracle)
甲骨文正在加倍投资人工智能，重点为发展其云端运算业务和医疗保健领域。该公司透过与 Nvidia 及 Cohere 合作，瞄准「主权人工智能」(sovereign AI) 需求（遵守当地法规），将其产品与大型云端厂商区分开来。

甲骨文最近的财报不断透露其加强对人工智能关注的讯息，如2023年第4季财报：「随着人工智能和差异化技术投资的回报，甲骨文的云端发展势态加速」；2024年第1季财报：「甲骨文加倍押注在生成式人工智能，利用云端优势实现成长和获利」；2024年第2季财报：「随着 OCI （Oracle Cloud Infrastructure）和生成式 AI 需求的激增，Oracle 公布了建设 100 个的新云端数据中心的计划」。

尽管甲骨文的云端供货商市场占有率仍然很小，但持续押注人工智能以激发持续成长；该公司在2024第3季财报实现了 1.8 亿美元的云端基础设施 (IaaS) 收入，年增 49%。而且，甲骨文表示已经收到至少 40 个尚未上线的新 AI 预订，总值超过了10亿美元。

为了区隔市场，甲骨文希望透过专注于政府和企业应用，定位于满足数字主权要求，来使其云端产品在市场突围而出。此外，在应用方面，甲骨文将生成式人工智能应用的主要关注重点放在医疗保健领域；在此一领域，甲骨文不是仅仅在现有应用程序的边缘添加一些人工智能，而是开发了全新的应用程序。

● 赛富时（Salesforce）
赛富时正针对人工智能应用重塑其业务，专注于协助企业客户统一数据，以建立「可信任」的人工智能应用程序。尽管赛富时在 2024 财政年度的营收成长了 11%，但预计其新的生成式人工智能产品不会对来年的营收产生重大影响。

赛富时执行长Marc Benioff于2024年第4季财报中表示：「当我们看生产力的问题、当我们专注于更高质的客户关系；当我们专注于更高的利润时，我们的客户如何获得这些东西，他们如何实现这些目标？这就是人工智能，这就是为什么每一个执行长和企业都知道他们现在需要对人工智能进行重大投资。我相信这是科技业史上最重要的时刻」。

在次世代人工智能的进程中，赛富时希望在其平台上嵌入生成式人工智能； 该公司一直在大力推广人工智能助理Einstein，Einstein AI于 2016 年首次推出，并在最近一次的财报上扩展为管理者和开发者自定义CRM对话式人工智能助理Einstein Copilot。

赛富时的数据云平台是其人工智能货币化计划的支柱，执行长Marc Benioff于2024年第4季财报中指出，「整个人工智能革命都是建立在数据基础上的，这就是为什么我们对这个数据云如此兴奋，这是我们有史以来增长最快的产品，也是我们 2025 财政年度的整体重点」。

Salesforce Ventures (赛富时创投) 是赛富时并购通路的主要来源，加倍押注在生成式人工智能，该创投部门于2023年6月将其生成式人工智能基金从 2.5亿美元提升至5亿美元。

图3. Salesforce Ventures与伙伴共同投资的生成式人工智能新创

数据源：CB Insights — Salesforce Ventures AI Deals Search, Deconstructing Salesforce’s M&A strategy and predicting 3 companies it will acquire next

制药业

● 礼来公司 (Eli Lilly and Company)
礼来公司正加强其人工智能驱动的药物发现工作，于 2024 年1月与 Isomorphic Labs 签署了一项高达 17亿美元的人工智能药物发现协议，同时致力于内部自动化工作。

为了发展人工智能，礼来公司近年来公布了一批人工智能药物发现的合作伙伴关系，如图4所示。

图4. 礼来公司近年来公布的人工智能药物发现之合作伙伴

数据源：CB Insights — Eli Lilly Business Relationship Insights

在最近的一次合作中，礼来公司于今年1月与Isomorphic Labs 合作，加速人工智能驱动的药物发现工作。

Isomorphic Labs 已与礼来公司达成协议，利用其 AI 平台进行小分子药物开发，重点关注未公开的标靶。礼来公司与 Isomorphic 的交易包括4,500万美元的预付款，如业绩达到一定里程碑，整体交易金额甚至可能达到 17 亿美元，再加上最终产品净销售额的授权金。

除了找寻合作伙伴关系外，礼来公司还投资专注于药物发现、精准医学和临床工作流程等新创公司。图5为截至2024年4月16日为止，包括礼来创投 (Lilly Ventures)在内的部分人工智能股权投资的活动。

图5. 包括礼来创投 (Lilly Ventures)在内的部分人工智能股权投资的活动 (截至2024年4月16日)

数据源：CB Insights — Eli Lilly Investment Insights, Eli Lilly AI Deals Search

● 诺和诺德 (Novo Nordisk )
诺和诺德致力透过建立合作关系，包括与Microsoft 和 Valo Health，共同推动其人工智能的能力。从人性化的角度出发，诺和诺德将人工智能视为加速药物开发的潜在关键， 并针对心血管疾病的治疗与 Valo Health 达成高达27亿美元的交易。

诺和诺德自 2022 年以来一直与微软合作，为药物研究建立人工智能模型。其中一个案例 ：使用英国生物银行的数据预测一个人患动脉粥样硬化的风险。报告结果显示与最佳临床标准相比，分配心血管疾病 (CVD) 风险的准确度提高约 8%；后续步骤：利用研究结果来确定药物开发的标靶基因。

图6. 微软的健康照护策略图

展望未来，诺和诺德计划扩大人工智能计划并研究使用量子计算机。包括(1)短期计划：建立人工智能合作伙伴关系，探索对更大的联盟投资，共同创建和设计适合诺和诺德的解决方案。(2) 中期计划：人工智能运算硬件诺和诺德基金会[3]将资助丹麦人工智能超级计算机的开发，该计算机采用 15,000多个 Nvidia H100 芯片。(3) 长期计划：量子计算诺和诺德基金会承诺投入 2 亿美元资助量子计算机的开发，该计算机可用于生命科学用例并帮助加速新药物的开发。

● 强生公司 (Johnson & Johnson)
强生公司正在押注人工智能来加快其药物发现工作，并提高其医疗科技领域的盈利能力，目标是使公司在制药同行中脱颖而出。截至2023年 8月8日为止，强生在 CB Insights 整备度指数中排名第三，包括吸引顶尖人工智能人才、执行人工智能项目以及透过研发和投资进行创新的能力较许多同业优秀(图7)。

图7. 制药业整备度指数

数据源：CB Insights — Pharma AI Readiness Index

强生投入了数十亿美元用于研发，其2023 年的投资支出年增 7%。近年来，公司聘请了6,000 名数据专家，专注于推动人工智能在药物发现方面的发展。

与其他制药大厂一样，强生押注人工智能可以缩短治疗时间，利用大量数据集进行药物和诊断研究， 其子公司杨森制药 (Janssen) 与 Mayo Clinic 和 Anumana 合作，累积 600 万份患者记录，并训练用于早期检测肺动脉高压的算法。

除此之外，强生也与Nvidia合作，增强人工智能在手术中的应用：Nvidia和强生合作开发用于增强外科手术的人工智能应用程序，旨在为外科医生提供实时见解。合作的重点是将人工智能整合到琼森的数字手术生态系统中，从术前到术后，每年进行超过 7,500 万例手术。据了解，Nvidia先进的人工智能运算能力可支持琼森医疗科技，提供实时决策工具，且可望改善手术结果和效率

工业

● 西门子(Siemens)
西门子正与大型科技公司建立人工智能合作关系，包括 Nvidia、亚马逊和微软，其目标为加速制造业的数字转型。

(1) 西门子与 Nvidia 合作，进一步以人工智能驱动的数字分身技术推动工业自动化。Nvidia 的平台被设想为「工业元宇宙」，可以实现实体世界更真实、实时的虚拟模型。

(2) 与微软合作开发西门子工业用Copilot：西门子已与软合作，在其他制造业（例如消费品）中开发许多AI copilot。

(3) 西门子深化与 AWS （Amazon Web Services）的合作关系，希望将生成式人工智能引入工业型企业。西门子将AWS的生成式人工智能Amazon Bedrock整合到其 Mendix 平台中，促进数字化并解决劳动力短缺问题。此次整合旨在使生成式人工智能技术民主化，使用户能轻松建立和升级应用程序，有助于提高竞争力和创新，同时解决熟练劳动力短缺的问题。

● 丰田汽车 (Toyota)
身为汽车销量领先的汽车制造商，丰田透过对工厂自动化和机器人技术的投资来增强其制造实力；在汽车产业转向电动、软件定义汽车的过程中，采取谨慎的方法来开发电动车和自动驾驶汽车，同时继续透过其专门实验室投资于人工智能的研发。

图8. 丰田汽车的策略地图

数据源： CB Insights — Analyzing Toyota’s growth strategy (2023年1月), How AI is reshaping the auto industry

此外，丰田创投（Toyota Venture）最近投资了不少人工智能相关产业，涵盖材料、机器人和制造（图9)。

图9. 截至2024年4月22日为止，丰田创投与人工智能相关的创投交易

数据源： CB Insights — Toyota AI Deals Search

丰田汽车近期的重点是透过自动驾驶技术的进步来提高驾驶员/车辆的安全性，由于对未来几年完全自动驾驶汽车持怀疑态度，「人机互动驾驶」是 丰田研发中心（Toyota Research Institute，TRI） 的核心研究领域之一；展望未来，要从丰田研发中心（TRI及Woven）去看人工智能的发展，丰田研发中心于 2023 年 6 月推出了新的生成设计工具。

参考数据：《AI strategies for 11 of the world’slargest companies》，CBINSIGHTS，May 2024

备注：

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