80%企业认同AI价值 IBM与北祥科技服务携手助企业跨越AI导入门槛

 
生成式AI浪潮席卷全球，带起了新一波企业革命。如今的AI不再只存在于科幻电影，而是真正走入日常生活与职场中。在IBM近期发布的《2023年AI科技使用现况》中，就揭露了全球企业采用AI技术的现况与趋势。台湾IBM AI应用架构师李维伦指出，这份报告不仅深入分析企业运用AI时面临的挑战与解方，同时也探讨企业如何具体落实AI应用。

这份涵盖全球8,000多名经理人的报告，于2023年11月进行调查，刚好是2022年底Chat GPT问世近一周年，因此可以完整反映出生成式AI风潮兴起一年后的市场态势。调查结果显示，高达八成的受访企业已经认同AI的价值，其中四成表示已导入并运用AI技术中，另外四成则正准备导入。李维伦表示，从应用层面来看，导入AI的企业主要聚焦于IT自动化、网安风险、AI治理以及商业情报分析等领域。值得注意的是，AI治理首次被列为企业关注的重点项目之一，这显示出企业对AI应用的日益重视与规范化需求。

台湾IBM的重要合作夥伴，北祥科技服务数码长翁志宏也表示，这份报告极具价值。他特别指出，报告中提到在导入过程中，多数企业认为AI科技复杂且门槛高，是影响AI进程的最大因素，因此做为IT服务业者，北祥科技服务也将降低技术门槛视为首要任务，希望借此加快AI技术的普及。

IBM多箭齐发 克服AI导入隐私与网安疑虑

除了导入门槛外，企业对AI的另一疑虑是隐私与网安问题，李维伦点出，这些顾虑主要源自于生成式AI与传统AI在应用特性上的差异，「传统AI主要处理去个人化的统计数据，生成式AI则需要大量且多样的数据输入，因此可能涉及敏感个资，企业担忧在AI运作过程中，可能不慎泄露机敏信息。」另外是法遵问题，特别是在金融等高度管制的产业，业者必须遵循主管机关的AI应用法规，要求企业在应用时必须确保开放透明及公平使用，因此企业必须先有严谨的框架规划，再行导入AI系统。

在网安方面，企业也会担心敏感数据上传到云端后可能带来的风险，此外AI技术被不当利用所造成的潜在威胁，也是多数企业抱持观望态度的主因。针对这些疑虑，IBM提出了全方位的解决方案。李维伦提到，企业可透过混合云架构，选择在公有云或私有环境中部署AI系统。其次是IBM运用Red Hat OpenShift Container管理平台作为AI技术的基础架构，可大幅提升安全性，「此外，IBM也提供本地部署选项，让企业可以在自家环境中建立AI应用平台，有效降低数据外泄风险。」在风险管理方面，IBM则采用RMF (Risk Management Framework)框架，协助企业全面评估和管控AI相关风险。

李维伦强调，IBM在AI导入过程中，会根据各产业特性提供定制化解决方案，并严格遵循RMF框架。「这种结合技术、管理和流程的全面性方法，不仅确保了AI技术的安全应用，也为企业数码转型提供了可靠的支持。」透过这些措施，企业可以在享受AI带来效益的同时，有效管控潜在风险，实现安全且高效的AI应用。

小步快跑逐步完成目标 以敏捷式开发缩短导入时程

至于在导入AI时的效益考量与评估方式，李维伦指出，可快速解决人力耗费问题，明显提升整体营运效率的IT自动化，通常是效益首先浮现的应用。「例如金融业就可透过IT自动化，大幅缩短贷款审核时间。」翁志宏则提醒企业，在评估AI导入效益时，企业应建立明确KPI，不仅要考量短期效益，更要评估长期影响，「另外AI的导入往往需要跨部门合作，例如HR部门想运用AI服务减少日常重复性的作业流程，在这个过程中，就需要与IT部门共同成立专案团队以整合系统与开发AI模型。因此，评估整个专案过程时，不应局限于使用单位需求或技术层面，更应考虑组织结构调整和跨部门协作的重要性，采取敏捷开发方法，组建跨部门的「任务型组织」，并设定阶段性目标，以〝小步快跑〞的模式快速回应需求变化方能确保AI导入的成功，并实现其带来的效益。」

李维伦则提供IBM在自身企业内部推动生成式AI的作法，给企业参考。IBM会将自己视为〝零号客户〞，也就是第一个测试对象，确保解决方案的可行性和效益，借此验证技术、累积实战经验。其次，IBM推出类似黑客松(Hackathon)的"watsonx Challenge"内部竞赛，鼓励从各部门员工参与，激发跨部门的创意火花，有效促进AI应用的全面性发展，「这种实际操作和竞赛并行的方式，有效加速AI技术的理解和应用，特别适合台湾企业的务实作风，可以缩短概念到实际应用的距离。」

另外为了满足台湾企业的多元需求，IBM推出了双平台服务，「这项服务的核心是可同时支持云端和地端两种部署模式，让企业能根据自身需求，在公有云或私有机房中建置相同的AI应用。」这种云地共构的策略，就像为企业打造一道更宽更深的「数码护城河」，可大幅提升了AI应用的安全性和稳定性。

在实务应用上，双平台服务能够灵活因应不同场景需求，大规模运算可以善用云端资源的弹性，涉及敏感数据的应用则可以安全地在地端处理，完美平衡效能与隐私保护，借此加速AI的导入进程，并可强化企业面对复杂法规环境的能力。

翁志宏最后提醒企业，如今各产业的AI创新应用已如火如荼的展开，企业如果想要抢占AI商机，必须学会善用外部专业力量，透过IBM、北祥科技服务等夥伴以加快人工智能技术导入，将AI效益化为企业优势，在日益激烈的全球赛局中维持竞争力。