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工商時報【盧志浩】人工智慧（AI）在過去幾年熱度未減，反而越來越被企業重視。根據《2019資誠臺灣企業領袖調查報告─危機中挺身而進》，有63％臺灣企業領袖同意AI將在未來五年大幅改變公司營運方式，其中，又以積極發展FinTech的金融業同意的比例最高（86％）；健康產業（69％）次之，顯示多數企業都已充分意識到AI可能掀起的巨浪。企業積極運用AI來增加競爭力，但到目前為止，AI的運用仍限於局部，企業必須思考如何更有系統地推動AI，讓AI的影響更全面化，達成更大的效益。而其中關鍵在於如何讓AI技術能夠轉化為商業效益。資誠PwC累積過去豐富經驗，提出ABCD四個重點，協助企業在推廣AI時更順利達成設定目標。A.應用場景（Application scenario）企業不要沉迷各種技術的引進，必須思考本身最需要運用AI技術突破的應用場景。應用場景的決定，通常與公司主要營運內容有關，例如：消費性產品公司，通常會運用AI技術在智慧顧客互動或者智慧消費洞悉上；以生產為主的企業，則多希望解決產線上老師傅的技術障礙，或者品質與效率提升。當然，若思考以AI創立新商業模式或進入新產業，則可以另類思考，突破限制開創新的應用場景，但絕大部分企業仍應以自己最有競爭力的區塊，進行應用場景思考。B.商業效果（Business impact）除了選定AI適合應用場景，也必須透過清楚的商業效果來衡量各個AI專案優先順序，企業必須設定所有AI專案的商業目標，才能衡量清楚的投資效益；更須注意的是，許多AI專案都還在探索階段，機器學習成果並不一定都能夠進入商轉，而且可能需要持續不斷投資，才能達到原來設定成果。建議企業必須對AI專案設定階段性目標以及停止點，不要期望所有AI專案在很短時間就可達到很好效果，也不要沒有終點的投資，許多時候，若不能接受現有AI技術展現成果，在等待下一階段的新技術突破前，就只能選擇放棄。C.職能中心（Center of excellence）AI資源在企業中目前仍屬稀有資源，建議企業可思考將AI的資源整合在一個職能中心，若企業已有物聯網、大數據、或者資料分析組織，則可考慮合併或整合。除了可用以支援各事業單位AI需求，也可統籌企業AI專案的推動，分享AI的應用案例，及對外的技術合作。此外，除了AI職能中心的建立，可以成立AI創新實驗室，接受企業內所有事業單位所提出的AI挑戰，與事業單位一起進行AI的推廣與創新，這樣才能持續的推動與改革AI應用。D.資料（Data）AI平台需要大量高品質的標註資料，才能透過機器學習得到好的成果，但目前大部分企業內部資料，仍分散在不同事業單位交易系統，有更多的外部資料甚至沒有地方存放，資料種類十分雜亂沒有標準。企業必須針對AI解決的應用場景與題目，更有效率地進行資料的重新蒐集，分類與標註；同時，也應思考建立企業級的資料池（Data Lake），將資料透過新的大數據管理技術整合在一起，提供持續更新的資料，讓AI與分析的平台能夠不斷學習與修正模型。隨著電腦運算速度、大量數位資料以及演算法創新，AI的發展在過去五年有了突破性躍進；展望未來，我們樂觀預期，會有更多產業顛覆性創新，企業應該更積極地引進AI技術，緊抓AI新契機。（本文作者為資誠創新整合公司董事）