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人工智慧引入組織的挑戰與可行性分析

AI Adoption Challenges for Organization and Its Feasibility Study

2018/06/25

  • AI新人工智慧關鍵發展與商機
  • 巨量資料與雲端運算

隨著新興數位科技崛起,近期在提高競爭力、改善企業流程的需求下,企業紛紛開始利用人工智慧進行數位轉型;然根據Gartner表示,許多AI技術離成熟應用或提供產品/服務給主流消費者還有段距離,但仍可為八成以上產業帶來相當利益。然而產業導入AI面臨一些問題,如Gartner調查顯示,針對「組織導入AI時所面臨的挑戰」,將挑戰分為四種構面後分別排序;此外,AI技術在面對不同產業別、不同問題類型、不同企業功能別時,其可行性跟能提供的貢獻也會有所差異,連帶影響分析技術之選用,也是產業導入AI時須注意的;如McKinsey分析了400個現有的AI應用個案,說明在大部分案例中AI能提供「顯著效益提升」,但有差異存在。而國內組織若想成功應用AI在所屬領域,可善用「外包資源」與「去識別化技術」補足自身能力與解決機密外洩隱憂,並藉「法人平台」作為演算法驗證場域且網羅所需人才,瞄準「全球性需求」來解決投資回收的疑慮。

【內容大綱】

  • 一、AI Hype Cycle:全球已邁入快速發展期
  • 二、人工智慧在組織的導入現況與挑戰
    • (一) 組織對AI導入階段的調查
    • (二) 組織導入AI時面臨的挑戰
    • (三) 台灣市場調查結果
  • 三、AI可行性的實證研究
    • (一) 針對不同問題類型分析效益提升的差異
    • (二) 針對組織的功能別,應用AI與傳統分析的個案數差異
  • IEKView

【圖表大綱】

  • 圖一、Gartner AI Hype Cycle
  • 圖二、關於「組織導入AI技術所面臨的挑戰」調查結果一覽
  • 圖三、McKinsey對人工智慧技術的定義一覽
  • 圖四、McKinsey認為AI技術對各產業的價值提升一覽
  • 圖五、McKinsey認為AI技術對不同問題類型的分析效益提升一覽
  • 圖六、McKinsey統計在各種組織功能別中,應用AI與傳統分析的個案數比較

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