經營啟示錄／打造AI生態系 三點聚焦

台湾产业AI化与AI产业化，聚焦三大施力点。（Adobe image）

台湾的科技能量持续提升，尤其在强劲的科技应用产业链，而近年AI浪潮来袭，透过AI技术协助国内各类型产业升级，早已成为产官学界重点。

数位发展部就明确指出，将以「产业AI化」与「AI产业化」两大方向作为主要推动路径，其中产业AI化，意指是将AI技术融入现有产业，提升效率和创新能力；AI产业化则是将AI本身视为独立的产业，加以扶持、培育。

加速发展 最关键的一年

全球AI分析领导厂商SAS的台湾区总经理陈恺新认为：「展望2024，强化AI发展的策略、对企业以及产业界而言是极为关键的一年。」

陈恺新在上任SAS台湾总经理14年来，看见了AI与进阶商业分析是未来趋势，倚靠独特的价值主张带领公司转型，协助各领域企业运用AI及资料科学解决问题、创造价值，并带领SAS台湾业绩提升超过十倍，更将国外的AI成功经验实践于台湾市场，加速台湾的AI发展进程。

根据IDC报告指出，2027年全球AI解决方案市场规模将超过5,000亿美元，作为台湾AI分析领导者的SAS台湾，相较2022年，2023年包含云端在内及新软体授权收入，大幅成长六成。三年的年化业绩增长率不仅位居亚太日本区之首，同时新授权收入也名列SAS全球前十大国家。特别是在制造业领域，更连续第二年位居全球分公司之冠。

2023年以来，陈恺新明显感受到横空出世的生成式AI，让多数企业体认到AI的重要性与急迫性，不过他也指出，目前台湾企业发展AI仍有实作上的挑战与困难，未来一年将是企业稳健基础、站稳先机的关键时刻，陈恺新建议：「台湾产业启动AI化，可先从AI平民化、负责任AI、AI持续营运化三大施力点着手。」

首先，人工智慧人才缺乏，不是台湾独有的问题，全球都求才若渴。根据数位发展部的调查指出，56.1%企业认为AI专业人才不足，而此问题也将随着AI发展日益严重。

除了持续培育人才外，其中重要解方即是「平民化AI」，降低操作AI的门槛，让不同背景的工作者，如业务单位、产线人员、行销人员等，都可以创建和部署AI解决方案。

随着AI的迅速发展，全球多国已陆续制定AI法规，呼吁产业界应打造负责任的AI，确保以安全、透明与合乎道德的方式进行AI开发与应用。而关键基础便是打造具备可解释性的AI系统。

智慧应用 三大方向着手

例如具解释力的人工智慧平台，可以让医生追溯AI的诊断过程，理解判读结果的依据，加强安全性，银行和保险业者，运用AI分析上亿笔交易，进行自动核保、核贷、防范诈欺时，可避免演算法偏见造成的不公平，以达到公平待客及普惠金融。

近年企业的AI进程，开始从试验性「前导式AI」走向「营运化AI」，不过根据陈恺新多年协助企业建构AI平台的经验发现，企业辛苦产出的分析模型，有多数未能实际营运，陈恺新点出，企业不可忽视AI全生命周期的重要性，这同时也是企业能否快速地将AI实际落地应用的核心概念。

事实上，AI的生命周期不只是开发AI模型，耗费更多时间与心力的阶段，往往于开发前巨量资料处理，及后续将AI模型部署在营运环境，如各银行分行的电脑、工厂的机械设备等。

陈恺新建议，企业需有效管理AI生命周期，使每个阶段紧密连结，团队协作更紧密。而要达到这个目标，要建立一套标准化且自动化的AI平台与AI开发流程，定期审查和改进，以加速模型落地，并持续保持AI模型的准确性及效能。

陈恺新认为，2024年将是企业巩固AI基础、建立坚实AI治理架构的关键年，以加速台湾产业AI化、AI产业化，形成创新智慧应用的生态系。

看好AI基础扎实建立后，下一步将技术已成熟的预测式AI，结合全球关注的生成式AI，形成「复合式AI架构」，以因应日益复杂的营运流程，扩大数位新时代的竞争优势，期望在下一波的智慧革命中取得机会，以带动经济发展至新阶段，让台湾成功跻身尖端智慧国家之列。