SAS：生成式人工智能應用中國領先全球 美國在實施方面佔優

生成式人工智能 (GenAI) 在全球日趨普及，人工智能及商業分析軟件供應商SAS委託Coleman Parkes Research Ltd.進行GenAI於不同地區應用情況的最新全球研究顯示，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%。

每年帶來26,000億至44,000億美元經濟

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。

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。