SAS台企业AI调查:企业决策层级与执行端对引进AI提升运营效率存在歧见

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芯科技消息(文/方中同),美商赛仕计算机软件公司(SAS)在台举行企业AI领先度大调查,揭露台湾企业导入AI现况。调查发现,发展AI较成熟的先进者企业,半数有成立独立AI、分析团队,也懂得运用外部合作伙伴共创AI发展及采用技术成熟的解决方案,对AI项目结果也较满意。但AI成功与否最重要绩效指标为提升运营效率,在决策层级与执行层级却存在歧见,突显企业内部对发展AI的评估机制有认知落差。

SAS观察,发展AI所重视的四大要素,包括达成发展共识、AI人才、AI的基础架构、多元分析人才能协同合作等。不同产业导入AI的情况,金融业属先进者,占比高于其他产业,且超过8成通过外部资源或委外投入AI分析;零售、流通、服务相较于其他产业,以完全委外比例最高。

SAS全球人工智能研发中心资深副总裁Saratendu Sethi建议,导入AI应用第一步企业,应掌握从小做起、掌握产业核心价值以及延伸价值3大原则。

(图片来源:SAS台湾)

他进一步说明,组织易于协作的小型团队,给予成员清楚的时程、达成目标及合理预算,让投资相对无痛;而让所有关系人能理解投资价值,且选择能搭起领域知识专家及AI技术人员沟通桥梁的领导者,如此当项目具成效,对组织才有扩散的影响力。至于不吝给予团队阶段性成果表扬,将为其他企业内部其他团队发展AI,发挥鼓励作用。

半数先进者、追随者倾向整合外部资源

本次企业AI领先度大调查针对台湾千家企业以AI领先度分群,将台企业分为先进者、跟随者、观望者及未启动者等四大族群。调查发现,以AI团队组织型态而言,先进者拥有独立的AI分析团队相较其他分群比例较高,从先进者到观望者,有独立AI团队的比例从50%、40.6%、32.2%一路下降。

但无论是先进者还是追随者,平均约6成会选择整合外部资源(采购分析软件或顾问服务);观望者则相较于其他分群,委外的比例是最高(21%)。提及AI项目的整体满意度,85%先进者表示满意且与预期成效相符;追随者、观望者则依序递减,显示AI分析投入需要时间与经验的持续累积,更能实际感受到效益。

若加入产业面向解析,金融业已投入AI分析者高达58%,是相对启动较早也有一定规模的产业;制造业虽然也有45.5%开始投入,但还没开始的比例也高达49.5%。此外,金融业高达82%通过外部资源或委外投入AI分析;其余产业自行打造与外部资源的比例约各占一半;而零售流通服务相较于其他产业,以完全委外比例最高。

然而,究竟企业在导入AI方案时,到底要内建团队自行打造、与外部共创或是委外开发?SAS台湾业务顾问部副总经理陈新铨指出,需视企业核心竞争力而定,才能规划内部组织与技术定调的策略。他进一步解释,有些企业的核心竞争力牵涉客户隐私或是核心流程或制程资料,因此宁选择自行开发,但若评估客制化成本过高时,则倾向将成熟技术外包。

企业发展AI最关注共识、人才、基础架构、协同合作

另外,这份调查进一步分析加速企业AI发展的组织面、资源面、资料面和技术面因素。首先从组织面来看,先进者、跟随者和观望者都认为组织内部达成发展AI的共识最重要,其中,先进者认为次之重要的还有团队领导者有足够的经验带领团队,显见大家目前都对企业领导者在AI策略制定与自身经验有所期待。

其次为资源面因素,调查中显示,不管哪个族群都认为人才是发展AI的关键,企业普遍反应AI人才难寻,年度预算反而居次。

第3则从资料面来看,调查指出发展AI的基础架构齐全(如:数据库)在所有族群皆排序第1,其次为搜集的资料量充足。第4为技术面,调查显示,所有分群都认为使多元分析人才能协同合作 (如:Python、R、BI分析、深度学习等)最重要。对先进者而言,其次希望能打造单一AI平台,集结所有AI工具,达成AI端到端的情境;对追随者与观望者则希望可以降低撰写AI程序的困难程度 (如:程序过于复杂、难以维护、难以协同合作)。

各产业AI采用方向不一但呼应获利模式

观察各大产业已采用或正在验证的AI解决方案,同样呼应了获利模式。调查指出金融业与零售流通服务,已有采用虚拟助理、自然语言处理方案,而机器学习模型、进阶推荐算法模型也在验证中。其投入AI或分析方向会以改善对外增加服务效率体验与推荐系统为主。

制造业则已采用计算机视觉、机器学习模型,正在验证最佳化与预测技术与实时决策平台。着重考量于对内辅助决策与管理,以降低运营成本为最终目的。

而尽管提升运营效率为AI成功与否最重要绩效指标,然决策层级与执行层级存在歧见;至于最受关注的,如何衡量AI导入是否成功的绩效指标,不论族群皆指出最重要的是提升运营效率、降低运营成本次之。而对金融业来说,提升客户满意程度、业务创新程度又较其他产业重视。

若以各职等看法分析,虽都认同提升运营效率是导入AI成功与否的共识,但近60%企业负责人仍视品牌市占率为重要绩效指标、55%中高端主管看重业务创新程度,惟70%一般职员与专业人员却集中认为降低运营成本是绩效指标的重要性。显示决策层级与执行层级,有认知落差,决策层级仍期望有品牌效益,让客户有感,但执行层级则坚守成本概念。凸显组织内部需要更透明的沟通,以让AI项目更有创新的空间。(校对/Jurnan)

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