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名人書房/SAS台灣總座陳愷新 AI時代必備三策略

2019-12-13 02:12經濟日報 王皓正
AI
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SAS台灣總經理陳愷新 (本報系資料庫)
SAS台灣總經理陳愷新 (本報系資料庫)
全世界瘋人工智慧(AI),AI將以擬人甚至超人的智慧,幫企業更快預測客戶行為,即時連結商業決策,其帶來的變革,對企業經理人無疑是一大挑戰。

全球大數據分析領導廠SAS台灣總經理陳愷新以管理者角度,推薦《AI經濟的策略思維》。該書奠基於基本經濟學來描述AI決策,並以現實案例來說明新興科技名詞,希望提供給企業經理人接軌AI時代的策略指南。

推薦

以下是陳愷新所分享的三大觀點:

1.累積數據 進行即時串流運算

本書系統性區分出三種數據層次:「訓練數據」用來訓練AI、「輸入數據」用來預測、「回饋數據」用來改進預測準確度。

為了取得AI價值,企業需要付出一定的成本來累積數據,但經理人應視為一種投資,因為在AI時代,掌握數據愈多、愈獨特,日後規模報酬遞增的可能性愈大。

陳愷新表示:「擁有數據後,組織還需留意兼備『即時』串流運算能力,讓AI模型迅速回饋結果持續增強學習,才能做出『最佳決策』甚至進一步『預測』未來行為,差異化地提供『個人化』或『主動式』的服務,帶來致勝先機。」

2.人機協作 優勢互補提升效益

機器可以大規模、高速處理數據,減少決策流程所耗費的時間、人力及金錢成本,機器卻不擅於判斷跟預測罕見事件。因此書中特別強調人機協作的效益,因為AI讓預測成本變便宜,使人們有更多機會做出決策,人類的判斷價值會隨之增加。在AI經濟時代,人機協作才是擴增實力、互補的王道。

協作偵測詐欺行為便是人機協作的好案例,金融機構隨時都在預測信用風險或合法交易行為,並在不同違約率或未知的詐騙行為中,判斷願意承擔的風險。

3.拆解流程 績效指標凝聚共識

企業經理人想從推行AI中得到實質利益,要面臨的就是導入AI需先拆解、甚至再造整個工作流程:找出哪些任務需要「自動化」?是否需要重新排序其餘任務或創造新任務?領導高層必須從更高的角度來檢視資源,並整合跨部門來支援轉型,而不只是將AI策略委託給資訊工程部門這麼簡單。

再者,經理人需凝聚共識,讓企業內部對導入AI的績效指標看法一致。根據2019年SAS台灣「企業AI領先度大調查」,有發展AI的企業各職等皆一致認同「提升營運效率」是導入成功與否的關鍵。

然而,進一步深究重要性排序,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」;70%一般職員&專業人員認為是「降低營運成本」。顯示決策與執行層級對AI成功與否有認知落差,也代表決策與執行層級間需要將溝通透明化。

最後陳愷新強調,台灣企業目前發展AI目標大多屬於「改善內部作業效率」,經理人應將眼光再放遠,認知AI應用最成熟的發展是能「創新產品及服務模式」,才可達到最終營運轉型目的。

AI不是魔法,但善用其預測能力卻可點石成金。陳愷新推薦此書給正在觀望AI或已經導入AI的團隊負責人,希望大家能從中得到靈感,讓企業脫穎而出。

AI 經濟 創新
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