人工智慧（AI）在商業轉型中的應用
自去年底以來，人工智慧的發展以驚人的速度持續蓬勃發展。自大型語言模型（LLM）如 GPT-4 贏得注目之後，透過一些非常不同的語言能做到類似人類的認知能力（例如，在統一律師考試中得分位居 90 分之上），或是 ASR 平臺，如 ASAPP（其準確度高達 98.25%）。這些迅速的進步使得人們對人工智慧的訓練提出了負面的疑慮，這已獲得了超過 27,000 個簽名，包括許多領先的 AI 研究人員、智囊和企業家。當然對於如此強大的技術，警惕是必要的，但是這些系統帶來的潛在收益是如此巨大，以至於我們將很快看到不斷蔓延的人工智慧應用於眾多行業和部門中。AI 帶來的競爭優勢將加快其採用速度，而且人工智慧技術將因應不同的產業和用例而日益分化。這意味著人工智慧將深深地嵌入越來越多公司的日常業務中，這種變化將從根本上改變市場份額的分配方式以及將什麼產品和服務提供給客戶以及公司如何定位自己的方式。
為什麼人工智慧將快速和廣泛地被採用
智慧是我們擁有的最強大和最充滿活力的資源 - 它是創新的引擎，可以用於無限的目的，在 AI 的情況下，它甚至有可能遞迴地不斷自我提升。人工智慧引起眾多焦慮的原因之一是，它展示了人類最重要的能力：創造力、解決問題和表達理念的能力。然而忽視 AI 和人類智慧相互補充的方式是一種錯誤。在過去幾個月中，大多數媒體關注的重點是 LLMs，因為數百萬人正在嘗試使用它們，主要公司如 Google 和 Microsoft 正在將這項技術整合到產品中。但是人工智慧即將革命化的領域還有無數其他領域，最近一份 Gartner 報告考慮了金融領域的五個主要應用案例：需求/收入預測、異常和錯誤檢測、決策支援、產品研發以及現金收集。這些應用案例使人們能夠更有效地完成工作。例如，收益預測讓公司領導者能夠進行更具戰略性的規劃。錯誤檢測有助於員工避免繁瑣的手動分析和回溯。 McKinsey 的報告顯示，AI 採用率在 2017 年至 2022 年之間增長了一倍以上。Gartner 發現，45%的高管表示 ChatGPT 引起的宣傳推動了 AI 投資的增加，而 70%的公司正在探索生成式 AI。隨著更多的資源流向 AI 研究和越來越多的應用案例，這一趨勢表明不會放緩。
AI 擴大商業案例的證據
智慧決策是 AI 的一種:根據近期 PwC 的一項調查，那些被評為“AI 領袖”的公司正在許多領域從技術中獲取重大價值：透過自動化提高生產力，改善決策和客戶體驗，開發更創新的產品和服務以及提升員工體驗和技能獲取（這只涵蓋了前五個結果）。以自然語言處理（NLP）為例：AI 現在可以完美地將語音轉換為文字，從龐大的消費者資料中提取情感和意義，並立即為客戶的問題提供可信的回答。全球呼叫中心市場預計從 2020 年的近 3400 億美元增長到 2027 年的 4960 億美元，這不足為奇，因為主要金融機構、航空公司和電信公司花費了數十億美元在這些中心上。像 ASAPP 這樣的 ASR 平臺正在顯著提高自動化通訊效率，這將帶來更好的客戶體驗、效率提升和成本降低（因為公司將不必花費太多人力資本）。公司對於預測從 AI 中獲取的 ROI 的能力變得更加自信，72%的 AI 領袖說他們可以自信地評估當前 AI 倡議的回報率，而 59%的人說對於計劃中的倡議也是如此。這是商業案例變得越來越強大的明確訊號。
AI 已成為日常業務的重要組成部分
儘管我們仍然需要幾年時間才能將道路充滿完全自主的車輛和長期以來一直引起公眾想像的人工智慧驅動未來的其他元素，但僅僅過去六個月的突破就顯示出該領域發展的速度之快將變得非常困難。隨著人工智慧和機器學習與自動化和機器人技術的全面發展，將帶來巨大的經濟影響。除了 AI 在跨行業和部門中被廣泛採用之外，企業將越來越發現，AI 是日益增長的職能範圍的重要組成部分。從產品開發到運營、財務、銷售和定價，AI 都會受到影響，企業將分為 AI 擁有者和非擁有者兩大類。以招聘為例，85%使用 AI 進行人力資源相關工作的公司表示它能幫助他們提高效率，而超過兩成的報告說它已經提高了申請評估的質量。說到人力資本，現在全球 AI 的招聘依然在蓬勃發展，這將使一些公司在未來幾年中獲得嚴重的競爭優勢，而其他公司則會落後。人工智慧將成為企業許多方面的渦輪增壓器，但是如果企業繼續使用繁瑣和過於複雜的遺留系統，它們將無法利用此效能提升。就像在馬車和車輛上安裝渦輪增壓器沒有意義一樣，如果沒有適當的支援技術堆疊（從高效的工作流解決方案到豐富而易於使用的客戶端平臺（即，您的聯絡中心 UI）），部署人工智慧也是毫無意義的。 AI 創新和採用的加速將催生對技術的巨額投資，而價值數十億美元的估值將
