企業AI有7個優勢 一次盤點企業AI應用領域、導入方式及4個思考問題

企業AI有7個優勢 一次盤點企業AI應用領域、導入方式及4個思考問題戰國策集團

企業數位化進程中，企業AI扮演很重要的角色。企業AI是什麼？有哪些類型？能帶來哪些優勢？在引入企業AI前，企業應該思考哪些事情？看本文一次了解。

企業AI是什麼？

企業AI（Enterprise AI）是指企業將人工智慧（Artificial Intelligence）技術整合到業務流程、產品和服務中，用於提升運營效率、優化決策並創造新的商業價值。

企業AI結合了機器學習（Machine Learning）、自然語言處理（NLP）、計算機視覺和深度學習等技術，支持自動化、預測分析和智能化管理，達到提升運營效率、優化及輔助決策、改善用戶體驗以及推動業務創新等目的。

企業AI的核心要素包括以下4點：

人工智慧技術的融合

企業AI包含多種技術，如機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、深度學習（DL）和計算機視覺（CV）。這些技術能夠實現數據分析、自動化和智能決策。

數據驅動

AI需要大量高質量的數據作為基礎。企業利用內部和外部的結構化或非結構化數據來訓練AI模型，實現對業務的洞察和預測。

整合業務流程

企業AI並非單一的解決方案，而是一套能夠無縫嵌入現有業務流程的系統，用於解決具體的業務挑戰。

規模化部署與應用

與傳統AI應用不同，企業AI強調大規模應用。從生產線到後台管理，AI可覆蓋多個部門，並在整個組織中擴展。

企業AI與傳統AI的區別用以下的表格來加以比較：

企業AI有哪些類型？

企業AI的類型大致可分成5種，根據資料，企業AI有以下類型：

企業AI能為企業帶來哪些優勢？

企業AI結合人工智慧技術與企業業務需求，不僅能提升企業的運營效率，還能帶來全方位的價值創造，幫助企業在數位化轉型中保持競爭力。以下是企業AI能帶來的主要優勢和場景舉例：

提升效率與生產力

AI能取代傳統手工處理的重複性任務，如數據輸入、報表生成和文件審查，降低人工成本並縮短執行時間，例如在財務部門中，AI可自動完成發票處理和報表生成，提升處理速度。

此外，AI可快速分析大量數據，提供即時結果，避免因數據滯後造成的業務延誤，例如物流企業利用AI分析訂單數據，即時調整配送路線，提高運輸效率。

優化和輔助決策

AI通過機器學習模型分析過去和當前的數據，提供更精確的預測，幫助企業做出明智決策，例如零售商可利用AI分析銷售數據，預測需求趨勢，精準制定庫存策略。

而在快速變化的市場環境中，AI能即時處理數據，幫助企業迅速應對挑戰和機會，金融機構可以利用AI在股票交易中，及時判斷市場波動並快速執行交易。

改善客戶體驗

AI能根據客戶的歷史數據和行為模式，提供量身定制的產品推薦或解決方案，增強客戶滿意度。如果電商平台使用企業AI，可以依照顧客特質生成客製化商品推薦方案，提升顧客購物體驗。

若企業AI應用在客戶服務，則可以全天候客戶查詢，減少等待時間並提供即時幫助，例如航空公司可以使用AI客服，解答客戶有關航班變更或行李查詢的問題。

降低成本

企業AI能減少成本和時間，特別是在需要大量重複操作的業務或工作中。AI也能透過設備數據分析，預測潛在故障，避免因設備停工而產生的高額維修成本，能源行業能利用AI監測發電設備，提前預警故障並安排維護。

促進創新與業務成長

AI幫助企業發掘市場需求，推動新產品設計和個性化服務的開發，創造新的營收來源，也能模擬不同業務場景，幫助企業選擇最佳解決方案，降低試錯成本，前者可能是AI輔助藥物研發，加速新藥上市；後者則是建設公司利用AI模擬設計模型，優化建築結構和施工計劃。

提升風險管理能力

AI能識別異常模式，快速檢測欺詐行為，降低財務風險；另一方面，AI能分析法律和合約條例，確保企業業務運行符合要求，減少法律風險。

強化員工支持與培訓

AI可代替員工處理重複性任務，讓員工專注於創造性工作，提升工作滿意度，例如行政部門使用AI處理會議預訂和行程安排，讓原本需要人工輸入、協調時間的工作時間，能轉而專注於更高價值的工作。

企業AI能提供個性化學習建議，幫助員工快速掌握新技能，適應業務變化，培訓系統使用AI分析員工的學習進度，推薦適合的課程內容。

企業AI應用領域有哪些？

企業AI能運用到非常多領域。根據IBM的資料，企業AI能用在以下領域中：

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企業導入AI時應該思考哪些問題？

根據《台灣企業 AI 準備度調查報告》中提到，衡量企業本身是否已準備好導入AI要考量以下5個能力，或稱為「AI準備度」：

數據力

企業有足夠數據及完整資料策略，以便發揮資料的最大價值。

創新力

組織文化能夠接受 AI 技術導入時經常面對的錯誤，並能夠及時 調整，靈活進行組織調整隨時因應新的分工。

技術力

企業已能將 AI 應用於企業中，具備足夠AI人才，並擁有自行建置與維護AI模型的能力。

治理力

企業董事會了解AI應用的機會與侷限，並能確保AI的安全性與隱私，掌握並避免 AI 可能造成的風險與傷害。

運算力

對於發展 AI 的運算環境已有妥善策略與規劃。

而這5個能力基本上可以歸納成4個問題：

• 問題一：我們的業務需求是什麼？

明確知道AI解決問題是提升效率、改進決策還是創新產品？

• 問題二：我們擁有足夠的數據嗎？

AI依賴高質量的大數據，企業是否已準備好數據資源？

• 問題三：如何確保員工適應變革？

員工是否有能力操作AI工具，企業應如何提供技能培訓？是否能幫助員工從傳統工作模式過渡到AI？

• 問題四：AI技術的風險與成本如何管理？

應制定明確的隱私和安全政策，評估AI實施的總體投入與預期回報。

國內企業在「AI準備度」這5個能力取得平均分數54.08，其中數據力表現最好、治理能力最差，而且有超過50％的企業沒有AI治理的相關規範，而且對AI的可靠度有疑慮。

另外該報告中也指出，雖然國內已有高達53.5％的企業開始使用AI，但仍有35.6％的企業仍在探索，僅有4％的企業已經企業AI完全融入內部常規流程；而面對眾多企業AI的工具和領域，將近40％的企業將生成式AI列為首要投資對象。

企業如何導入AI？

導入AI是一個多階段的過程，企業需要系統性地規劃與執行，確保AI技術能有效融入業務流程並產生效益。以下是企業導入AI的主要步驟：

明確導入目標與需求

• 界定業務需求
  確定企業導入AI的主要目標，例如提升效率、降低成本、優化決策或創新產品與服務。
  例：零售企業可能希望AI幫助提升庫存管理效率，而金融企業可能希望通過AI優化風險評估。
• 設立KPI
  定義導入AI後的成功標準，例如業務流程縮短時間、成本節約比例或客戶滿意度提升幅度。

評估現有資源與能力

• 數據基礎

確認企業是否擁有足夠數量且高質量的數據，因為數據是訓練和運行AI模型的基石。如果數據不足，可能需要進行數據收集和清理。

• 技術基礎設施

檢查企業是否具備支持AI運行的硬體（如高性能計算資源）和軟體（如數據處理平台）。必要時，考慮使用雲端AI服務來彌補技術差距。

• 人才與專業知識

評估內部是否有足夠的網路或技術專家，或考慮引進或外包給外部專業團隊提供知識及技術服務。

選擇適合的AI解決方案

• 確定技術需求

根據業務目標，選擇適合的AI技術

• 選擇供應商或平台

評估市場上的AI工具和供應商，選擇能滿足企業需求並提供支持的解決方案，
例如中小企業可能選擇現成的AI工具（如聊天機器人平台、Make.com），而大型企業可能需要UiPath或定制化解決方案。

試點測試

在小範圍內測試AI解決方案，驗證其效果和穩定性，並收集回饋並優化。

建立跨部門協作

• 高層支持

確保高層管理者支持，提供必要的資源和方向指導，並推動AI項目的落地。

• 實際工作與技術團隊合作

強調AI導入是技術與業務的協同過程，確保AI方案的設計能實際解決業務問題，例如在客戶服務導入企業AI時，技術團隊應與客服部門緊密合作，理解實際需求。

培訓員工與調整流程

• 提升員工技能

提供AI相關培訓，讓員工了解AI的運作原理及應用場景，並掌握操作技能。以銷售為例，團隊要培訓如何使用AI工具作數據分析和挖掘潛在客戶。

• 調整業務流程

根據AI技術的特性調整現有業務流程，確保AI能與流程無縫銜接。

部署與實施

• 小規模執行

將AI解決方案部署到特定部門或場景，確保技術穩定運行並產生預期效果。

• 逐步擴展

根據初期結果、成效和部門回饋，逐步擴展AI的應用範圍至更多部門或工作場景。

• 技術支持與監控

確保供應商或技術團隊能持續提供技術支援，能及時解決部署過程中碰到的問題，並持續監控系統性能。

持續改進與優化

• 收集回饋

定期與使用者和利益相關者溝通，了解AI系統的運行情況和改進需求。

• 數據與模型更新

隨著業務需求的變化和數據的增加，持續優化AI模型以保持其準確性和相關性。

• 分析效益

持續評估AI系統對業務的影響，確保其能夠帶來預期的回報。

確保數據隱私與合規

• 數據隱私保護

確保AI系統遵循相關的數據隱私法規（如GDPR、CCPA），防止數據濫用或洩露。

• 合規性審查

確認AI應用符合行業標準和法律要求，避免導致法律風險。

AI 導入的第一步往往最為艱難，人工智慧科技基金會（AIF）常務董事張益肇在《台灣企業 AI 準備度調查報告》中建議，一開始先從較為可行、簡單的專案切入，使團隊從中建立信心、逐步熟悉流程，接著再慢慢擴大。例如先從客服回應等應用開始，提升回覆品質。

企業導入AI可能有哪些風險？

承接上面提到企業如何導入企業AI，可以看出企業導入AI需要審慎評估，如果貿然導入、為了AI而AI，或是找了錯誤的技術供應商，都可能反受其害。企業AI是一個複雜和不斷進化的領域，使用、駕馭上都充滿挑戰：

• 缺乏技術支援：導入企業AI後，即便成功運作，但若缺乏技術支援或能及時解決問題的團隊，很有可能無法及時處理或優化系統。

另外很多AI機器學習的機制如同黑箱（black box），也就是說，即便是該企業AI系統的創立者也不清楚到底AI是如何學習的，這意味著企業或是技術團隊必須要有工具能確認和了解AI如何下決定。

• 與企業使用的系統不相容：如果導入的AI系統與現有的系統不相容或無法搭配，那麼導入企業AI對企業來說可能是一種負擔。
• 缺乏數據：AI需要大量高品質的數據來學習，如果企業缺乏數據或是過往的資料，AI可能無法做出適當的決定。
• 忽視員工接受度：員工對AI技術的抗拒可能影響其應用效果，因此需要注重員工的參與和培訓。
• 忽略業務需求：如果為了AI而AI、導入AI技術時過於追求技術本身，而未考慮是否真正解決企業問題，那麼AI對企業的效益就會很低。

台灣人工智慧學校的文章也指出，現在企業導入AI碰到了3個困難，包括缺乏有經驗的人工智慧工程師、缺乏可用的數據和資料、找不到切入點，也就是工程是往往比較關注技術面，但對整個企業業務面貌缺乏概念，這樣一來企業很難找到要人工智慧化的優先次序。

總結

企業AI能為帶來企業帶來不少效益，包括減少時間成本、降低出錯率、增加效率等等。

但導入企業AI是一個需要戰略規劃、技術評估和持續調整的過程，從明確需求、試點測試到全面實施，企業應在每個階段保持跨部門協作，並注重技術的適配性與業務價值。通過系統性的導入，AI能幫助企業實現數位化轉型，提升競爭力並獲得長期成功。

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