（2022年8月號556期動腦雜誌）為何企業需要AI？探索AI為企業帶來變革的潛在力量，未來生存成敗關鍵。
每個人都在談論AI（Artificial Intelligence，人工智慧），但是我們之中有多少人能夠初步掌握AI是什麼，真的知道AI可以做什麼，如何做到，以及帶給人們的好處。AI出現於60年代，直到最近的10到15年，隨著科技發展的快速進步，我們才開始了解AI對於個人、企業和社會影響的規模及重要性。
偉門智威與全球頂尖AI團隊 Satalia共同研究AI在企業的應用和價值，2022年在英國、美國和中國三地調查1,557 位消費者，訪問610位企業管理階層涵括技術長、行銷長、電商負責人等，提供業界目前AI的基準點，藉此看見其未來的成長和發展。
AI 是什麼？
AI並非新名詞，早期常見翻譯為人工智慧，後來有專家認為其發展尚未到達智慧階段，因此刻意翻譯為人工智能，經常在許多討論中出現，使用的頻率愈來愈高，然而我們真的知道AI的定義、應用以及組成的部分嗎？83%企業管理層認為非常了解AI，宣稱已實施AI解決方案的則高達89%。進一步詢問他們所認知的AI是什麼，則發現：
30% 自動化人力操作的系統
26% 隨著時間自我學習和改進的系統
22% 進行預測/推估/模式識別的系統
20% 優化決策的系統
0.7% 不知道
0.5% 以上皆非
圖片來源：Wunderman Thompson x Satalia Adopt or Fail: Why Business Needs AI Report
AI的組成
AI解決方案是由許多不同的技術和流程組成，缺乏單一廣泛接納的標準可以令人一眼即認出這就是 AI，有些應用容易理解，有些和架構、優化組件或導入執行則難度較高。
51% 報表/儀表板/分析
50% 資料科學
50% 儀表板
50% 資料維運
50% 適應性決策
48% 描述性分析
47% 預測性分析
46% 機器人流程自動化
46% 預測建模
45% 指示型分析
44% 資料湖泊
43% 自動機器學習
企業如何採用 AI？
偉門智威研究指出77%企業已採用或實施 AI解決方案，企業規模愈大比例愈高，超過500人企業最高為92%。深入詢問企業的哪些部分正在使用AI，發現以行銷和業務為主，平均實行2.64年。
50% 行銷和業務 （例如顧客流失分析、個人化、推薦、內容生成和管理）
49% 顧客體驗 （例如語音助理、個人化、分析、內容製作和管理）
44% 物流倉儲 （例如路線優化、庫存優化）
41% 顧客服務 （例如聊天機器人、自然語言處理）
35% 員工體驗 （例如人員調度、網路分析）
31% 商業企劃 （例如需求預測）
圖片來源：Wunderman Thompson x Satalia Adopt or Fail: Why Business Needs AI Report
企業實行 AI 的信心指數
理解和採用AI是一回事，企業如何確保順利執行以及帶來成效？86%企業管理階層相信AI可以增加價值，事實上，87%表示目前所使用的AI 已貢獻正面效益。主要的驅動力顯然來自FOMO情結（Fear Of Missing Out，害怕錯失），85%已用AI 的企業領導者認為，如果不採用AI，企業就要面臨落後競品的風險。AI解決方案所帶來的商業利益是競爭對手難以複製的，愈早投入，愈快提供更多的價值和差異化顧客體驗，建立推動企業成長與市場佔有率的護城河。
若是要AI發揮效益，就需找到合適的方式落實。先前看到AI解決方案的面向相當多，很難決定從何開始著手進行，這是否意味執行的信心指數可能偏低？偉門智威研究報告顯示，超過半數受訪的企業管理層認為信心十足，僅僅2%表示沒有信心。而且公司規模愈大，信心指數愈高，500人以上企業高達 97%。
54% 非常有信心
35% 相當有信心
8% 說不上有信心或沒信心
2% 非常有沒信心
0.49% 非常沒有信心
再進一步了解企業實行AI各個組成部分的信心指數時，發現遠不及整體的感覺，顯然魔鬼真的藏在細節裡⋯組織內部或許有技術人員十分清楚AI某部分組件，但是並非全貌；有人則掌握AI整體的策略角色，如何運用推動價值。這其中缺少的是中間的部分，如何將AI各個部分串連在一起，建構一個可以擴展開發的AI系統。
49% 儀表板
48% 資料維運
47% 預測性分析
47% 報表/儀表板/分析
47% 描述性分析
46% 指示型分析
46% 資料科學
46% 機器人流程自動化
45% 預測建模
44% 適應性決策
44% 自動機器學習
43% 資料湖泊
未來最可能關注的領域
大多數企業持續專注於資料管理，畢竟沒有資料就不可能建構任何AI應用領域，但是這似乎反應了一個矛盾的事實！76%的企業表示已經採用AI，未來投資卻集中於AI最基礎的工程， 資料管理。或許這意味著許多企業才剛開始起步，在開發AI應用程式前，從根本的要素切入，以正確的方式逐步落實。
44% 資料管理
37% 顧客體驗
33% 需求預測
32% 個人化
31% 人力優化
30% 顧客關係管理
29% 路線優化
26% 內容創作與管理
企業如何執行 AI？
偉門智威研究報告發現目前已經採用AI的企業 84%是由內部團隊進行，並且也有清晰的AI策略，未來則有 85%企圖擴展內部的AI能力。然而這並不表示企業打算一切自己來，83%還是會善用AI專業合作夥伴，協助建立和實施AI解決方案，87%使用現成的（SaaS，軟體即服務）AI工具。
對於 23%尚未採用AI的企業而言，管理者期待能看到更多案例和相關資訊，則更加可能考慮AI，裹足不前的主要原因包括：
1.組織缺乏技能和能力（45%）
2.費用成本（44%）
3.認知風險（40%）
4.對AI缺乏了解（37%）
5. AI之於公司成功並不重要（35%）
此外，企業管理階層還擔心 AI 可能帶來的隱憂，其中涵蓋：
1.對員工的影響（51%）
2.無法控制 AI 的作用（50%）
3.顧客會有負面看法（46%）
4.資料偏差（42%）
5.不太擔心 AI（8%）
消費者對於AI的觀點
在了解企業及其領導者對於AI的認知和應用的同時，偉門智威也研究了全球消費者在這方面的想法和認知，首先想到的是能夠自動化完成任務的應用程式或軟體，例如：自動拼寫、建議行程時段等，佔36%，其次 25%認為是機器人或實體機器（大概受到數十多年來AI宣傳的影響），20%則表示組成個人化內容的應用程式或軟體，例如：社群媒體、新聞、Netflix等。全球平均17%消費者覺得自己不知道什麼是AI，英國最高26%，中國最低只有5%。
調查數據顯示 44%消費者對於AI前景感到興奮，只有16%持相反態度。51%相信AI有潛力改善生活品質，14%則不同意。值得注意的是，在研究調查的三個國家中，部分問題回應的數字差異顯著。中國消費者70%深具信心，美國41%，英國僅29%。
使用 AI 的企業讓消費者最感興奮的是什麼？消費者最有感的部分幾乎都是顧客服務，或是整合實體和虛擬的顧客體驗為主。
47% 快速有效的顧客服務（例如：聊天機器人、客服中心）
40% 準時正確的運送交貨
40% 良好的店內體驗，足夠的員工可以協助
38% 個人化的溝通和產品推薦
圖片來源：Wunderman Thompson x Satalia Adopt or Fail: Why Business Needs AI Report
消費者對於 AI 的疑慮
每個消費者都有成千上萬的數據點，透過 AI 解讀、推斷、進而得出結論，消費者對於 AI 如何使用他們的資料感到害怕。即使目前處於一知半解的階段，50%消費者擔心自身資料並不安全，重要的是隨著收集的數據愈多，數據被濫用的機會也增加，這並不只是 AI 的問題。
50% 我的資料並未受到保護，還可能出售給第三方或廣告主
41% 我的資料如何被使用，企業並不透明
39% 企業使用 AI 取代工作
33% 我的資料被用於歧視，導致偏見
24% 我的資料被用在讓我離不開螢幕
或許在諸多關注 AI 的疑慮中，最令人感到擔憂的是無法掌控 AI，失去機器、電腦、演算法的自主權。如果所有的決策都交給 AI，消費者將扮演什麼角色？研究報告指出，當受訪者被問到 AI 代為做購買決定的開心程度，10 表示非常高興，1 表示一點也不高興，結果平均落在中間 5.41，由此可推測擔憂確實存在。只是中國消費者相對正面，平均 7.32，英國平均偏低4.22，比較擔心。事實上，全球 38%消費者相信 AI 科技的發展可能對人類造成威脅。
圖片來源：Wunderman Thompson x Satalia Adopt or Fail: Why Business Needs AI Report
AI 如何幫助消費者？
1.物流配送：全球 4%消費者想要 2 小時內交貨，30%期待 24 小時送達，63%對於線上下單無法在同意時間交付感到沮喪。AI 從人力安排到路線規畫都能幫助優化流程，提高效率。
2.員工人力優化：消費者想要同時遊走於實體和虛擬空間，但是實體通路的購物體驗往往由於店內人手不足而大打折扣，43%消費者表示店內經常沒有足夠的員工可以協助。店內人潮多寡的變數甚多，AI 可以將過去的歷史資料，結合行銷活動、淡旺季銷售、天氣等等，預測人潮，安排人力，顧客享受到實體店獨有的人際互動體驗。
3.個人化：超過一半的消費者認為購物過的商家記得他們，提供個人化的資訊和折扣是很重要的。個人化必須運用 AI，尤其是機器學習，做出預測，預測顧客想看什麼內容、想買什麼商品以及什麼樣的促銷活動會吸引他們。
4.搜尋：33%消費者很難在網路上找到自己想要的商品，55%希望網站的產品說明敘述能更正確，60%期待更快找到。搜尋品質取決於使用者查詢和結果相關程度，AI可以提升答案符合需求的可能性。
5.商品可獲得性：44%消費者發現他們想要的商品庫存資料經常不正確，45%表示無法忍受那些沒有能力管理庫存的企業。庫存優化，在正確的地點存放正確數量的正確商品，之於企業營運愈來愈重要。使用優化演算法管理庫存分配，支援各部門和供應鏈合作廠商，減少浪費，滿足顧客需求，增加收入。
6.內容和體驗：隨著全通路行銷和個人化的快速發展，每個行銷活動對應到每個通路再到每個人，從行銷內容、體驗設計、資訊分析到製作執行，趕上進度並且同時進行策略計劃， 難以只是仰賴幾個人力團隊完成任務。AI 可以顛覆傳統分工或行事規則，快速整合各個部分，串連使用者介面，創造個人化內容，並且追蹤分析成效，持續優化。
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