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人工智慧應用

創新為要:安永對這一破壞性科技的最新洞察

本文中所表達的意見為作者Chris Mazzei 和Nigel Duffy 的意見。

截至目前,人工智慧是否發揮了其應有的價值?

有時候,對於人工智慧的宣傳有些過頭,但矛盾的是,有關人工智慧可能帶來的機會和效益(如果有的話)的宣傳卻仍然不足。新科技短期內帶來的影響往往會被高估,而其長期影響卻會被低估。雖然有關人工智慧的討論相當熱烈,但仍缺乏對人工智慧如何切實實現業務轉型的深度討論和分析。

對於人工智慧的研究,大多數企業才剛剛起步,尚未對人工智慧的潛力進行開發。而其中的限制因素表面上看起來是人才缺乏,實際上是對人工智慧可能帶來的機會和效益瞭解不足,尤其是大型企業的領導階層對其瞭解不足。

「企業普遍認同人工智慧將在10 年內帶來破壞性改變,但卻不太瞭解人工智慧在當下可能會對企業帶來的影響和應該會對企業帶來的影響。」

Chris Mazzei,安永全球創新科技主管 | 全球分析長

在運用人工智慧方面,是否有哪些職務與產業可以更有效的發揮?

雖然人工智慧有望惠及各個方面,但最為受益的當屬市場行銷與汽車產業兩個領域,其中市場行銷一直走在採用人工智慧科技的前面,而在汽車產業,業內普遍認為無人駕駛汽車的時代即將來臨,這將會改變整個產業。

其他產業仍處於人工智慧旅程的早期階段,但也已初見成效。例如,安永已幫助某國家血庫開發了聊天機器人,透過結合人工智慧科技、社交媒體和人力管理營造全新的用戶體驗,吸引更加年輕的捐血者。此外,安永還協助一家全球性銀行使用自然語言處理技術,對於投訴與法遵程序中的語音留言與文字進行自動分析。

企業加速應用人工智慧時會面臨哪些阻礙因素?

一些阻礙因素顯而易見,其中之一即為人才因素,因為目前人工智慧產業的規模尚小。安永近期的脈動調查發現,56%的受訪者將缺乏人工智慧人才視為最大阻礙,該比例與四個月前相比有了大幅提升,當時安永向另一組技術專家提出了相同的問題,僅36%將缺乏人才視為最大阻礙。人工智慧產業的規模每年以兩倍的速度發展,但與預期相比仍有很大差距。

此外,目前鮮有優秀的企業級人工智慧產品,具有科技背景的人員仍是主導力量。未來亟需要業務驅動型人才提供更多投入、施加更大影響,這類人才關注在創造有價值的產品或有棘手難題需要解決。

「我們要找出典型的業務難題,以此挑戰技術人員,從而得出人工智慧解決方案。」

Nigel Duffy,安永全球創新人工智慧主管

與此同時,目前的平台生態系統成熟度極低,現有平台主要針對資料科學家和實驗人員而設計,真正企業級工具仍很少。

最後,媒體的關注重點傾向於關於人工智慧帶來的擔憂,而非人工智慧帶來的效益,這導致大型企業的領導階層將更多的時間用於處理這些擔憂情緒,而非探索人工智慧所帶來的機會。人工智慧界須解決這一問題,積極促進對話,使企業領導階層可以解決並擺脫一些合理憂慮。

在計畫實施人工智慧時,企業應考慮哪些風險?

最大的風險在於不採用。在當今世界,尤其是商業世界中,對於人工智慧來說每一項挑戰都是一個機會,企業在採用人工智慧時必須保持耐心和學習意願,且做好準備面臨十分複雜與漫長的過程,因此企業需要立即行動起來。許多早期專案的投資報酬率較低,且影響力有限,這些項目主要是提供企業學習使用人工智慧的機會。但鑒於所有企業均將經歷轉型,而且這一學習過程是開啟業務轉型的第一步,因此變得十分必要。

「人工智慧很可能成為決定企業成敗的關鍵,因此儘早採用此項技術的企業將會佔據顯著優勢。」

Nigel Duffy,安永全球創新人工智慧主管

另一個較大的風險在於人才,如上文所指出的,人工智慧界的規模尚小,和其最重要的次領域 — 機器學習(Machine Learning)情況相同,企業很難找到和聘請到優秀的人才。這極有可能引發達克效應(Dunning-Kruger effect)(是一種認知偏差,能力欠缺的人有一種虛幻的自我優越感,誤以為自己比真實情況更加優秀),同時也很可能導致出現承諾得太多、兌現得太少的情況。

偏差對於機器學習是一個潛在問題,如果你的資料存在偏差,人工智慧會將偏差放大,除非你專門進行檢查,阻止這一放大行為。人工智慧系統還能夠提高決策速度,因此企業必須制定適當的風險監控與管理方法。

最後,過度監理和主管機關缺乏對此類科技的瞭解,可能會引發問題。企業應加緊學習並加強內部控制,這點相當重要,因為企業由此能夠對主管機關的要求採取合理、合宜的應對措施。企業對於採用人工智慧應思考對的方向,應考慮人工智慧如何協助帶來更多價值、如何挑戰技術專家,實現其「智慧」的一面,而非僅將其視為降低成本的機會。

企業在實施人工智慧時應採取自上而下還是自下而上的做法?

兩種方法同時採用。高階領導層應帶動自上而下做法,同時促進實現自下而上,技術人員就應該學習一項新技術,然後再尋求機會應用該技術,這才是增進企業知識和經驗的好方法,但最初不應期望獲得高投資報酬率,因為企業專注於學習而不是識別關鍵業務問題並為其開發解決方案。

同時還應該自上而下對企業進行重新審視。詢問以下問題:您的企業傳達的核心價值是什麼? 您該如何以更好、更快、更獨特地方式提供更多的價值? 目前阻礙企業實現這一點在智慧化的差距有哪些?下一步則需技術人員接受挑戰去彌補這些差距。

人工智慧並不是準確無誤的,此類技術也會出錯,儘管錯誤會隨著時間的推移而逐漸減少,但關鍵在於認識到什麼是「足夠好」的技術。如果你正在運行一個核反應爐,那麼該技術必須要是準確無誤的;如果你的企業生產霜淇淋,則無需如此。解決方案需要達到多大的準確度才能為企業創造價值? 企業首先需解決這個問題,然後再考慮技術,但反之則不然。

「需要瞭解的另一個關鍵點是,儘管解決方案不完善但仍然可以實現重要的商業價值。」

Nigel Duffy,安永全球創新人工智慧主管

安永如何將人工智慧帶入其業務中?

安永以兩種方式將人工智慧應用到我們大部分的工作中:我們將人工智慧逐步添加到目前的方法中,同時也在尋找新的商業模式並使用人工智慧對其進行開發。

例如,在審計中,企業組織變得更加複雜,同時對透明度的要求也在不斷上升中,人工智慧為審計帶來了一次改革的機會,從而提高社會和投資者對大型企業和小型企業的信心。

「安永如何使用人工智慧來應對提高透明度的挑戰,並在管理成本的同時提高審計速度?」

Chris Mazzei,安永全球創新科技主管 | 全球分析長

安永還致力於透過使用人工智慧改變其稅務和審計服務,例如,開發智慧稅收分類器,該分類器使用機器學習模型對應稅交易進行分類。

此外,安永鑑識會計與數位鑑識服務(FIDS)透過使用人工智慧和先進的分析技術,幫助全球性製藥公司處理電子郵件、即時訊息、語音郵件和文檔審核,以滿足主管機關要求。FIDS 還透過使用機器學習技術幫助一家跨國食品和飲料公司識別虛假發票,準確率高達97%。

作者簡介

EY - Chris MazzeiChris Mazzei,安永全球創新科技主管 | 全球分析長

EY - Nigel Duffy Nigel Duffy,安永全球創新人工智慧主管

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