當今各產業吹起數位轉型風潮，其中大數據、AI、機器學習等技術更成為企業積極應用導入甚至挖角人才的熱門領域。
數位時代的快速變遷使得許多高階管理者對於企業應該如何轉型感到不確定。了解科技、商業模式、消費者行為等趨勢，才能使企業從數位環境中發現機會，定位未來企業的發展方向並尋求合適的方法進行變革。面對如此現況，鄧白氏資深副總裁兼首席數據科學家Anthony Scriffignano博士分享對於企業組織導入AI的看法，以及對AI未來發展機會與趨勢的觀察。
導入AI企業常犯的三大錯誤
根據2019年鄧白氏美國總部對510家美國與英國的企業調查發現，十九%的企業因為缺乏完整資料或資料不準確而丟失過客戶；十七%的企業因為曾經與存在行為弊端的客戶或供應商合作而連帶使得公司聲譽受損；十六%因為缺乏客戶及供應商的相關資訊而產生監管方面的問題。
資料及資料分析驅動的優秀公司，種種數據皆顯示與一般競爭者相比有明顯不同，也相對表示企業在導入AI的過程中，不是只要有做就一定會得到想要的解答，如果使用不正確的資料或方法去推算、低估法規的複雜度與變化性，甚至忽略快速變化的市場環境，都是企業在轉型過程中最常犯的三大錯誤。
Scriffignano博士表示，界定問題的範疇與有效制定數據策略是企業導入AI時需要縝密思考的前提，企業必須經常自問「遇到什麼問題？企業本身有甚麼資料？如何知道這是對的資料？如果使用的資料是經由外部蒐集來的會產生甚麼偏誤？」市面上許多工具或資料科學家都可協助企業，但如果沒有問對問題，所得到的答案不見得會是企業所預期想見的，這就是種確認偏誤（Confirmation Bias），也是第一大常犯錯誤。
第二，世界各國法規環境變化快速，企業不能只去使用你所擁有或知道如何取得的資料，而需了解各國重要法規以免觸法，例如歐盟一般資料保護規範（GDPR）。許多新創團隊常犯的錯誤是找到一些資料就用來開發東西，但卻未獲授權使用這些資料。第三點是在做分析時忽略環境的改變，許多企業開發完機器學習、AI模型後就放著讓它執行，而沒有關注不斷變化的外在環境是否改變當初基本的假設。「資料科學是種建設性理論的科學，需不斷考量環境因素確認架構是否正確有效。」Scriffignano博士說。
Anthony Scriffignano博士(中)榮獲CDO菁英俱樂部「2018全美最佳數據長」殊榮。
強化智慧與數位雙胞胎充滿新商機
AI人工智慧除了能從過去資料學習並做預測給出答案之外，近期有另兩種發展充滿商機與潛力，分別是強化智慧（Augmented Intelligence）與數位雙胞胎（Digital Twins）。強化智慧能跟隨在專家旁工作，學習其思考模式以協助做決策，例如一位研究學者無法消耗每天大量新出爐的研究報告，強化智慧代理程式可學習學者的閱讀模式後給出建議，如這份資料是否為學者想閱讀。若是應用在製造業，則可學習研發人員的設計思維以避免設計出不良品，從過去檢查成品避免不良品出貨到現今找出根本原因避免產出不良品，而未來尤其在新產品的研發製造上，對於避免瑕疵品的產生較無經驗時，強化智慧能進一步協助設計師設計出成功有效的產品。
而數位雙胞胎則是使用AI來精準地模擬現實世界，透過量子電腦技術可以模擬近乎真實世界。不是讓AI從大量過去的資料中學習，而是去學習現在的系統以更即時地運作，例如自駕車或飛機上的自動駕駛技術皆為此類應用。「這些擬人化的解決方案可以讓人類有更多自由去做其他事情，令人對未來充滿想像。」Scriffignano博士十分期待。
化解企業與新創隔閡 共創雙贏
許多企業試圖透過AI進行數位轉型，而更多新創團隊利用AI為過去的難題提出新解決方案。傳統企業與新創團隊之間出現隔閡，因為彼此想要解決的問題不同。對傳統企業來說，新創企業可以幫助他們也很可能打擊他們。
Scriffignano博士建議，最好的方式就是彼此換位思考，借助科技新創企業的技術與服務創新，進行轉型升級，學習新創團隊的靈活與創業精神，新創則藉此了解市場需求，並提出解決之道，雙方朝彼此更靠近些就能慢慢改變彼此關係。舉近年在國際間十分盛行的黑客松（Hackathon）活動，各大企業皆致力於數位轉型與創新應用發展，因此希望藉由黑客松競賽，挖掘市場上AI潛力人才、創新商業模式，甚至透過組織改革轉型及各項獎勵機制，鼓勵內部員工創新及進行跨領域整合，持續在大數據和AI領域佈局深耕，讓每一位員工都能成為創新升級最佳推手，如此更能帶動產業界及客戶共同創造智慧應用新亮點。
最後Scriffignano博士強調，不論是對大型企業或小型新創公司，都將面對AI對產業生態系帶來的破壞性創新，有些公司成功存活，有些則可能黯然消失。如同供應鏈中若有企業使用AI，將可能改變他們與其他夥伴業務往來的模式，更多上下游價值鏈中的企業都使用AI，將可減少被詐欺的風險，就如同區塊鏈的思維一樣，可降低價值鏈活動中的摩擦。反過來說，不使用AI的企業可能會面臨一些機會成本，這個成本非但不是零而是遠遠地落後別人。
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