(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。