IBM談人工智慧技術與企業資料科學應用
- 台北訊
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人工智慧(AI)即將改變人類的生活模式，這是可以預見的趨勢，也是正在發生的事實。為協助企業藉由人工智慧技術及資料科學應用來提升營運效率，甚至打造全新商業模式，IBM商業價值研究院於過去兩年特別關注人工智慧和認知運算方面的商業研究，並歸納出一個重要觀點：唯有重視且積極運用資料的企業，才能在營運績效和創新上取得優勢，而導入AI正能協助企業獲得豐富的資料源並從分析結果來輔佐業務戰略的制定。
在日前舉行的DIGITIMES 2018巨量資料論壇上，台灣IBM雲端運算事業部資深技術協理胡育銘強調「資料重塑企業」，亦即企業和同行拉開差距的重要關鍵是「資料」；而資料源的品質及豐富性將對企業的競爭力產生重大影響。
於《IBM全球高階主管調查報告》中，IBM調查了全球3,069位高階主管，針對其所屬企業現階段使用AI技術的情況及未來的投資規劃，並依據企業導入AI的積極度，由高至低歸類為再造者(Reinventors)、策略者(Tacticians)、有志者(Aspirationals)及觀察者(Observers)。其中，再造者為目前已採用AI技術且未來規劃大量投資的企業；策略者則是目前已採用AI技術但未來僅規劃小規模投資的業者。
比較這兩類企業，胡育銘指出，再造者成為高績效與創新組織的可能性，較策略者高出兩倍！產生差異的主要原因，在於AI能協助再造者挖掘出他們尚未擁有或者來源不足的資料，並做出有意義的分析及洞察，讓企業能依此擬訂業務戰略，從而表現在高營收成長與高獲利率，以及業務創新等競爭優勢上。
以數據為憑將決策科學化
以全家便利商店為例，該企業早已進行數據化經營管理，由自家工程師自行撰寫系統，每天針對幾萬筆資料進行運算交叉分析。即便擁有龐大的資訊工程人力，也僅能做到算術平均數，能以銷售數字大小來進行經營判斷，卻做不到以併買效應決定進貨品項與數量。
要針對某一商品進行下架與否的決策分析時，併買效應的考量會讓整個決策過程變得更為複雜與困難，在過去只能以主觀經驗來判斷併買效應的影響，若能透過商業分析軟體，以科學數據做為是否移除或新增某類商品，胡育銘強調，「用數據講話，讓決策更具說服力與可信度。」
於是，全家便利商店從2016年開始，導入IBM SPSS分析軟體，統整各領域的數據並改善資料的品質。IBM SPSS是透過商業智慧的視覺化分析、資料探勘、機器學習及分析資源最佳化平台，將過往的「歷史性存檔資料」妥善轉換為「商業化可用資訊」，甚至與商業邏輯結合，成為有見解、能輔助公司做商業決策的「有價數據」，並根據營運需求開發出創新服務。目前，此系統能協助全家便利商店預估商品訂購數量、掌握商圈特性，有助打造對消費者更具吸引力的店面。
簡單來說，「透過這個系統，企業可以從資料獲取更深入、更有意義的見解，並預測接下可能發生的事情。」胡育銘總結。
跨越資料管理障礙邁向AI
利用IBM人工智慧與認知運算服務來優化經營績效及創新服務的企業不勝枚舉，胡育銘在論壇中分享了跨產業的企業案例：BMW善用資料分析結果來優化製造品質；Toshiba掌握物聯網資料中的價值模式；遠傳電信透過整合資料發現跨業合作的新商業模式；通力電梯(KONE)利用物聯網雲平台打造預測性客戶服務；和美信息以金融AI平台實現智能客服；日本富國生命保險透過AI系統協助知識傳承並加速個案處理。
無論是何種AI應用模式，資料無疑是核心所在，胡育銘直言，台灣產業導入AI的最大障礙在於資料管理。尤其，現今資料管理的難度不僅在於資料增加速度驚人，還在於許多資料並非傳統結構化的資料，而是像日誌資料這種半結構化或是圖片與影音檔案這種非結構化的資料，各種內外部資料帶來了資料管理複雜化的挑戰。換言之，今日許多來自社群媒體、雲端平台及本地自建系統的半／非結構化資料，不太適用傳統關聯式資料庫的作法，也就是無法透過固定資料欄位架構，將資料儲存到關聯式資料庫來處理，增加了資料管理的難度。
解決之道在於擁有完善的資料管理平台，而IBM的三大平台工具，包括混合式資料管理平台、統一治理與整合平台、資料科學與商業分析平台，可協助企業邁向AI。
擴增智慧改變人類生活模式
IBM近年積極協助產業導入人工智慧，其在資料科學領域的表現先後被Gartner譽為2017「資料科學平台」領導者，軟體產品Data Science Experience並且獲得德國紅點設計大獎(Red Dot Design Award)，在人工智慧領域深耕且成效卓著。
IBM更喜歡將AI解釋為「擴增智慧(Augmented Intelligence)」，胡育銘進一步說明，AI能協助提升每個員工的專業知識，並非取代人工，而是將員工從繁瑣的例行工作中解放出來，讓人們能從事更高價值的活動。認知企業的實現最終需仰賴更多專業員工而非機器，而AI技術的導入無疑將為人們的工作和生活帶來巨大的改變。
