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領導者主要憂慮包括缺乏了解、商業策略、充足數據及法規準備；而數據私隱、安全及管治則為主要挑戰
北卡羅萊納州卡瑞2024年7月10日 /美通社/ — 生成式人工智能（GenAI）日趨普及，世界各地的機構紛紛積極採用並投資這項技術。根據 SAS 委託 Coleman Parkes Research Ltd. 進行有關GenAI於不同國家及地區應用情況的最新全球研究，中國在生成式AI的應用領域獨佔鰲頭。83%受訪的中國商業決策者表示其機構正在使用這項技術，較英國（70%）、美國（65%）及澳洲（63%）為高；而美國企業則在技術應用成熟度及全面實施方面以24%領先，超越中國的 19% 及英國的 11%。
在全面應用GenAI方面，美國以 24% 的比例領先全球。
針對人工智能（AI）及GenAI對全球經濟的影響，McKinsey在一份 2023 年的報告中估計，Gen AI在不同行業的應用每年可帶來26,000億美元至 44,000億美元的經濟貢獻，相等於 2021 年英國的全年本地生產總值。這令AI對全球經濟的整體影響由15%增加至40%。
鑒於這重大的經濟影響，SAS聯同Coleman Parkes 訪問了全球主要市場1,600 名來自銀行、保險、公營機構、生命科學、醫療保健、電訊、製造業、零售、能源及公用事業，以及專業服務等多個行業的決策者。當中，規模最小的受訪機構聘用 500 至 999 名員工，而規模最大的則有超過 10,000 名員工。
如欲進一步了解有關詳情，請參閱完整研究報告及互動數據儀表板。
Coleman Parkes 董事總經理 Stephen Saw 表示：「儘管中國在GenAI使用率上領先，但較高的使用率並不一定等於能有效實施或取得更好回報。事實上，美國在這方面則略勝一籌，有達 24% 的受訪機構已全面實施及使用GenAI技術，相比中國的19%。」
全球各地區透過應用GenAI迅速發展 這項全球調查結果的重點包括：多項指標均顯示不同地區已展開GenAI之旅，並以有意義的方式開始應用相關技術，只是步伐不一。
SAS 執行副總裁兼技術總監 Bryan Harris 表示：「對於任何新興科技，機構定必經歷探索的階段，須分辨市場上的炒作與現實應用層面的區別，才能了解企業在實際實施上所面臨的複雜性。GenAI的發展已踏入這個階段，隨着這股熱潮退卻後，我們現在必需有目的地實施GenAI技術，確保實現持續及可靠的商業成果。」
各地區機構在其營運流程中全面使用及實施GenAI的排名：
- 北美：20%
- 亞太區：10%
- 拉丁美洲：8%
- 北歐：7%
- 西南歐及東歐：7%
已實施GenAI使用政策的地區：
- 亞太區：71%
- 北美：63%
- 西南歐及東歐：60%
- 北歐：58%
- 拉丁美洲：52%
計劃在下個財政年度投資GenAI並訂立相關預算的機構：
- 亞太區：94%
- 北歐：91%
- 西南歐及東歐：91%
- 北美：89%
- 拉丁美洲：84%
註：北美包括美國及加拿大；拉丁美洲包括巴西及墨西哥；北歐包括英國／愛爾蘭、瑞典、挪威、芬蘭及丹麥；西南歐及東歐包括法國、德國、意大利、比荷盧聯盟、西班牙及波蘭；亞太區包括澳洲、中國、日本及阿拉伯聯合酋長國／沙特阿拉伯。
各行業及職能部門以不同步伐採用GenAI Alchemy Crew 行政總裁兼創投合夥人 Sabine VanderLinden 看好投資GenAI行業的發展前景，並表示：「GenAI正重塑未來的商業。事實上，將GenAI技術整合至不同的業務流程，由市場推廣項目的動態效能分析以至精確的保險索償，可有效提升營運效率、個人化體驗及策略遠見，帶來前所未有的商機。在這個充滿不確定性及無法預測的競爭環境中，企業必須採用GenAI技術，方能脫穎而出。」
數據顯示，按行業細分，銀行及保險業在各項日常業務營運中應用GenAI的各項指標上均領先其他行業。以下是調查結果的重點。
不同行業在全面實施GenAI並完全應用於日常業務流程中的排名：
- 銀行：17%
- 電訊：15%
- 保險：11%
- 生命科學：11%
- 專業服務：11%
- 零售：10%
- 公營機構：9%
- 醫療：9%
- 製造業：7%
- 能源及公用事業：6%
在日常營運中某種程度上使用GenAI的行業：
- 電訊：29%
- 零售：27%
- 銀行：23%
- 專業服務：23%
- 保險：22%
- 生命科學：19%
- 醫療保健：17%
- 能源及公用事業：17%
- 製造業：16%
- 公營機構：13%
機構內正在使用或計劃使用GenAI的部門：
- 銷售：86%
- 市場推廣：85%
- 資訊科技：81%
- 財務：75%
- 生產：75%
早期採用者在應用及實施GenAI時面對重重挑戰 機構在日常營運流程中應用GenAI時的最大挑戰是缺乏明確策略。
只有 9% 受訪的領導者表示他們非常熟悉其機構採用GenAI的情況。在已全面實施GenAI機構任職的受訪者中，只有 25% 表示他們對其機構採用GenAI的策略瞭如指掌。由此可見，即使是負責技術投資的決策者亦不太熟悉AI，包括於這項技術應用領先機構任職的決策者。
總括而言，10 名高級技術決策者中，有九名表示他們並不完全了解GenAI及其影響業務流程的潛力。其中有45% 的資訊總監（CIO）了解其機構採用AI的策略，但只有 36% 的科技總監（CTO）表示他們完全掌握相關情況。
儘管存在這種理解上的差距，大多數機構（75%） 表示已預留預算在下個財政年度投資GenAI。
機構面對的其他挑戰包括：
- 數據
機構在採用GenAI時，發現缺乏足夠的數據對大型語言模型（LLM）進行微調。但當實際部署時，亦會意識到缺乏合適的工具以成功實施AI。而機構的資訊科技領導者所面對的主要挑戰是數據私隱（76%）及數據安全（75%）。
- 法規
只有十分之一的機構表示仍未有充足準備遵循未來AI相關的法規。三分之一已全面實施AI的機構認為能夠緊遵相關法規要求，但只有7% 的機構正在提供有關GenAI管治的高水平培訓，更只有 5% 的機構配備可靠系統評估LLM的偏差及私隱風險。
儘管機構在AI應用上存在不少挑戰，部份早期採用者已獲得滿意的成果：89% 表示員工的工作體驗及滿意度有所提升；82% 表示能夠節省營運成本；82% 表示客戶保留率有所提高。
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SAS 向全球 1,600 名決策者進行調查，了解他們投資及實施生成式AI的計劃。受訪者均對這項技術充滿熱情，但他們從商業策略以至數據安全及管治等方面面臨重重困難。
銀行、保險及生命科學業於GenAI應用方面領先其他行業。