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AI 淘金熱?新亞太地區研究顯示AI 領導者的應用水平遠超跟隨者

SAS
2024-10-23 08:00 9211
  • AI 領導者在戰略、技能、治理和信任度方面更勝一籌
  • 40%的亞太地區企業期望獲得至少 3 倍的AI投資回報
  • 到 2028 年,亞太地區的AI投資預計將超過1100億美元 

新加坡2024年10月23日 /美通社/ -- 由 SAS委托的《2024年亞太地區IDC 數據與AI趨勢》研究顯示,亞太地區企業正爭先恐后地踏上人工智能(AI)發展的特快專列,其中近一半(43%)計劃在未來 12 個月內大幅提升 AI 投資,使其增長幅度超過 20%。盡管AI投資規模宏大,但只有18%的亞太地區企業認為自己是 AI 應用領域的領導者,推動著具備長遠規劃的變革和轉型。而AI跟隨者雖然開展了眾多的項目,但由于缺乏清晰的AI戰略布局,與 AI領導者之間還存在巨大差距。

接受調研的AI 領導者表示,他們從AI項目中所獲得的首要業務成果集中在推動新的收入增長(32%)、提高運營效率(31%)和增加利潤(26%)方面。相比之下,AI 跟隨者則表示,提升客戶服務質量(27%)、擴大市場份額(25%)和加快產品上市(25%)是他們的首要業務成果。

"AI 領導者和 AI 跟隨者在業務成果上的差異表明,后者缺乏清晰的AI戰略和路線圖。AI 跟隨者專注于生產力提升等短期結果,而 AI 領導者已經超越了這些業務目標,轉向更復雜的AI功能和行業用例。"SAS 高級副總裁(亞太、歐洲、中東及非洲新興地區)Shukri Dabaghi表示。

"隨著企業競相挖掘AI的變革潛能,企業領導者應全面了解 AI 領導者與 AI 跟隨者之間的差別,這一點至關重要。只有避免‘淘金熱'的思維方式,才能確保在可信任AI以及數據、流程和技術能力的基石上實現持續的轉型。"Dabaghi先生說。

"《2024年亞太地區IDC 數據與AI趨勢》是一項重要研究,展現了數百家大型亞太地區企業對AI技術的采用和實施現狀,特別強調了各行業的AI領導者和跟隨者。"IDC 亞太地區數據、分析、AI、可持續發展與行業研究副總裁Chris Marshall表示:"這些研究見解為我們提供了契機來剖析AI成功實施的阻礙因素,使企業可以更明智地對這些新興技術進行投資,而不會被‘淘金'熱潮所裹挾。"

生成式AI僅為AI投資計劃之一

雖然眾多的AI炒作主要聚焦于生成式AI,但研究顯示,預測性和可解釋性AI也是企業一直在投資的技術。2023 年,生成式AI僅占AI投資的 19%,但到 2024 年,這一比例預計將增至 34%,這反映出企業針對這三類AI技術上已形成更為均衡的投資分布。

IDC 最新支出指南表明,亞太地區的AI支出在 2024 年將達到 450 億美元,到 2028 年將增至 1100 億美元,復合年均增長率將高達24%(2023-2028 年) 。

研究顯示,為 了支持2024 年加大生成式AI投資的計劃,企業正在重新分配投資預算。三成企業表示將從基礎設施現代化的預算中劃撥資金,另有37%的企業則表示將從應用程序現代化的預算中抽調資金。

期望高投資回報率

研究表明,即將來臨的AI"淘金"熱來源于企業對AI的潛在投資回報率存在過高期望。研究發現,40%的受訪企業期望至少獲得三倍的投資回報,"擔心錯失良機"的心態繼續刺激著企業抬高AI支出。結果,研究顯示有的企業盲目地采用AI,并沒有透徹地厘清投資將帶來怎樣的收益和業務價值。

鑒于 43% 的企業計劃在接下來的 12 個月中將其 AI 投資增加 20% 或以上,各企業可能會由于這些戰術投資潛在的回報情況而對 AI 感到失望。相反,企業領導階層應該認識到,打造 AI 能力需要花費時間,同時需要穩固的 AI 基礎以確保長期的價值增長。

"盡管消費者在運用生成式 AI 工具的過程中覺得 AI 極為神奇,然而要將其融入企業環境之中,尚需大量的工作以及適配的基礎設施,而且對這些 AI 工具抱有過高的期望是不切實際的。"Dabaghi先生表示:"了解這些隱患為我們帶來了契機,讓我們得以學習怎樣解決問題,進而提升成功率,并且在采用和實施 AI 方面順利達成業務目標。"

各行業AI脈搏

該研究詳細分析了AI正如何對亞太地區各行業部門產生影響,著重聚焦于銀行業、保險業、醫療保健和政府部門。

技能差距仍然是各行業面臨的持續挑戰,影響著AI的成功采用和實施。這種技能差距在醫療保健行業最為顯著(41%),其次是政府部門(38%)、保險行業(32%),在銀行業則不太明顯(29%)。盡管存在這一挑戰,這些行業仍在繼續投資來提高其數據和AI能力,以實現更精簡的決策制定、更高的自動化程度、更快推動新產品和服務上市、節約成本等一系列收益。

盡管如此,各行業正在某些業務方面取得了持續且成功的AI應用——例如,銀行業三大AI用例為:流動性風險管理、資產與負債管理,以及金融犯罪分析。在保險行業,研究顯示三大AI用例為保險理賠欺詐管理、全渠道產品交付和智能定價。在醫療保健領域,值得關注的AI用例包括醫療保健欺詐管理和成本控制。在政府部門,較為普遍的AI用例包括確保社會福利計劃的完整性、應急響應支持以及稅收和收入的合規性。

不同國家AI應用趨勢各異

在亞太地區,AI采用態勢因國家的不同而有所差異,各個市場均呈現獨特的應用趨勢。中國在AI投資方面處于領先地位,在未來 12 個月內AI項目將大幅增加(59%),印度和日本緊隨其后(分別為 51%和 46%)。此外,中國和韓國在AI的采用和集成方面比其他國家進展更快。產生這一差異的原因包括投資水平、監管架構,以及AI人才和基礎設施的可用性。在日本、澳大利亞、韓國和東南亞的許多地區,缺乏熟練的技術人員成為了國家和行業共同關注的問題。

該研究強調了未來幾年亞太地區增加AI投資所面臨的一些機遇和挑戰。研究提議,若要釋放AI的全部潛力,企業務必培育內部技術人才、構建堅實的戰略性應用組合,并且從起始階段就控制好AI的成本與風險。唯有如此,他們方能達成更高的投資回報率,并且在未來的AI投資中培育出更大的信任度。

完整報告獲取途徑:電子書《數據及AI脈搏:亞太地區2024》

研究方法

2024 年 6 月,該研究對來自八個亞太市場(澳大利亞、中國、印度、日本、韓國、馬來西亞、新加坡和泰國)銀行業、金融業、制造業、政府部門以及醫療保健和生命科學領域的509 名高管進行了調研。其中,針對 AI 應用的領導者,該研究審視了他們的 AI 投資決策情況、他們期望 AI 怎樣為其組織提供服務、所面臨的 AI 部署難題,以及如何管控這些流程以獲取可信任 AI 成果。

消息來源:SAS
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