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制定AI績效衡量標準關鍵…提升營運效率 列首要任務

2020-06-28 02:00經濟日報 記者王皓正/台北報導

SAS台灣、天下實驗室的「台灣企業AI領先度大調查」發現,台灣企業的AI落地關鍵點,在於制定AI績效的衡量標準。台灣企業在制定AI績效的衡量標準時,「提升營運效率」最為重要,其次則為「降低營運成本」。

SAS台灣業務顧問部副總陳新銓表示,根據最新的調查發現,整體而言,先進者、跟隨者、觀望者等三大族群認為,台灣企業在制定AI績效的衡量標準上,以「提升營運效率」最為重要,其次為「降低營運成本」。

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若以產業來區分,金融、製造業、零售/流通/服務業也認為「提升營運效率」最重要。然而,個別產業重視的績效指標卻大不同,對金融業而言,較其他產業更重視「提升客戶滿意程度」、「業務創新程度」。製造業、零售/流通/服務業則較強調「降低營運成本」。進一步分析企業內部各職等,對AI績效指標的看法,仍舊一致認同「提升營運效率」是導入AI成功與否的關鍵。

進一步深究各職等的重要性排序,其中,近60%企業負責人,亦視「品牌市占率」為重要績效指標;55%中高階主管,也看重「業務創新程度」;但70%一般職員與專業人員卻認為「降低營運成本」才是重要指標。

此結果顯示,決策層級與執行層級對AI成功與否的績效指標有認知落差。決策層級仍期望有品牌效益,希望客戶體驗更有感,但執行層級則堅守成本概念。也代表決策層級與執行層級之間需要將溝通透明化,才能讓AI專案更有創新的空間。

對於內部溝通,陳新銓也建議,專案成員可適時運用外部顧問來說服決策者,此外,對推動專案影響到的各單位,也要每個階段都有對談跟告知受益處,取得橫向的認同,才可彌平認知落差。

製造業 金融業
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