2023年無疑將是ai科技之年。各類報刊雜誌都喜歡用年內最為重大的事件來命名這一整年，而儘管ai技術已經伴隨我們走過了數十載，但直到現在生成式ai的出現，ai才真正成為為大眾所熟知的日常生產力工具。
生成式ai正在重塑一切：節約時間、幫助人們完成自己原本無法完成的工作、開啟新的機會之門等等。但與此同時，它也有自己的黑暗一面——員工們擔心雇主會在質量不及，但成本遠低的ai產出面前動搖，甚至徹底拋棄人類勞動力。
當然，其中還有準確性的問題。生成式ai系統經常犯錯誤，而且人們對其越是依賴，對結果就越少進行嚴格檢查。
而且儘管極具代表性，但生成式ai僅僅只是當前ai整體陣容中的一員。為此，我們採訪了多位企業高管，並從中挑選出六個故事來展示各類ai技術的應用場景和已經發揮的優勢。這六家備受矚目的企業正在利用ai技術從根本上改變各自行業的傳統實踐和執行規範，並相信ai的引入將有助於提高效率、安全性、客戶體驗和整體創新能力。
六家企業的高管分別就目前如何使用ai、ai如何改變其業務流程以及具體帶來了哪些好處等進行了分享。
愛立信：電信領域的ai應用
問題：工作場所中的潛在傷害。
相關ai技術：計算機視覺。
助益：增強工人安全。
愛立信安全工作部門隸屬於電信巨頭愛立信公司，該部門創始人兼ceo vivek gnan**elu告訴我們：「在電信行業，現實訊號塔施工所造成的死亡人數甚至超過一般建築業領域的人員**。而安全工作部門就是要為工作人員提供更多保護。」他表示此舉確實有助於緩解工傷和死亡隱患。
儘管簽有安全協議，但在安裝或維護手機訊號塔、天線或無線電基站時，各種安全事故仍然時有發生。gnan**elu稱，自安全工作專案成立以來，「我們在內部客戶中觀察到了ai驅動帶來的顯著效益。從關鍵指標出發，例如節約上塔時間、ai檢測不合規情況以及ai輔助的安全**審批佔比等方面，均已表現出可觀的效率提公升。」
該公司會使用計算機視覺加ai模型來驗證工人是否遵守了個人防護裝備（ppe）標準，例如是否正確穿戴頭盔、手套、背心和工作靴。它還能提供實時天氣警報與風險評估。此外，ai系統還具備持續監控與實時要點跟蹤功能，確保工作人員為任務執行做好充分準備。
在更大的應用範圍內，該公司的ai模式識別功能還可支援自動報告與規模化資料分析，藉此學習並預防未來負面事件的再次發生。
sofi：銀行領域的ai應用
問題：客戶服務速度慢。
相關ai技術：對話式ai
助益：即時、準確且富有同理心的響應體驗。
sofi提供以會員為中心的數字金融服務，幫助超過六百萬會員「實現財務獨立」。
sofi公司南美洲首席風險官兼全球運營主管aaron webster介紹稱：「sofi的ai解決方案並不是聊天機械人。它採用的是智慧型數字助理模型，能夠理解客戶情緒、增強客服體驗。跟較為基礎的聊天機械人不同，我們的助手採用先進的自然語言處理技術，提供與人類相似的互動體驗，具備實時適應能力，能夠在必要時無縫切換至人工座席並可生成個性化響應。」
sofi將galileo financial technologies開發的對話式ai智慧型引擎cyberbank konecta整合至其原有技術棧當中，希望藉此增強會員的自動化客服體驗。在客戶支援團隊無暇單獨提供服務時、或者工作時間之外，sofi就會利用這套對話式ai引擎處理客戶詢問。
webster在採訪中表示，「我們正利用具有同理心的對話式ai來實時定制每位會員的互動內容，並在必要時新增人性化關懷，藉此增強我們的會員體驗，同時通過ai技術輕鬆管理常見查詢以降低運營服務成本。」
他還提到，自從部署這套解決方案以來，客服響應速度提公升了65%以上，並將中途退出聊天互動的客戶數量縮減了一半。經他觀察發現，已經有成千上萬條對話在無需轉接給人工客服前就得到順利解決。
hexagon：ai在公共安全領域的應用
問題：大量公共資料。
相關ai技術：ai輔助。
助益：預防犯罪和實時資料分析。
hexagon ab是一家價值52億歐元的跨國企業、總部位於斯德哥爾摩，主要為市政當局提供服務。hexagon安全、基礎設施與地理空間部門技術長kalyn sims表示：「資料智慧型很有價值，但更重要的是如何實時共享這些資訊、並依據資訊內容採取行動。面對如今資料**的客觀現實，ai輔助功能正是幫助組織管理這項工作的關鍵技術。」
在這樣的背景之下，ai輔助功能將幫助人類操作員處理大量資料，包括篩選資料並識別出可能被遺漏，或者以往需要很長時間才能識別出的重要模式、關聯性及異常情況。
hexagon公司安全、基礎設施與地理空間部門成功提高了關鍵服務和基礎設施的彈性與可持續性。他們的技術將關於人員、地點和資產的複雜資料轉化為有意義的資訊和功能，以便在公共安全、公共事業、國防、交通和政務等方面做出更快、更好的決策。
sims還提到，hexagon使用ai輔助技術來幫助機構充分分析實時資料，「搶在資訊過時之前」加以利用。ai輔助利用先進的統計與機器學習來挖掘組織運營資料，從中檢測出需要立即加以處置的異常情況。
例如，ai輔助功能可以幫助警察、消防及急救人員更快發現並應對復雜的緊急狀況。整個系統在後台持續執行，不斷識別模式並確定是否發生了公共安全事件、有無必要聯絡911排程員。而且因為只是ai「輔助」系統，因此它只會向排程員發出異常警報，實際資源部署決策仍把握在人類手中。
公共安全部門長期處於高壓力環境之下，且整個行業目前也面臨著人員配備不足的挑戰。隨著公眾對於服務的需求和呼聲越來越高，監控攝像頭、交通感測器、物聯網裝置等資料**也持續增多，往往導致從業人員處理不及。
根據sims的解釋，新型協作ai功能可以解決這個問題。通過使用智慧型技術來更新舊有遺留系統，它能夠篩選傳入的實時資料、識別出趨勢和異常情況，並向使用者發出即時警報。這就大大減輕了犯罪行為分析師和排程員的日常工作壓力。
sims指出，最終結果就是，「這種由ai輔助技術產生的自主初步評估，往往在效率、效果和可擴充套件性等方面優於以往針對公眾、感測器和警報等大量呼叫源的手動監控/分析機制。」
revolear：b2b銷售中的ai應用
問題：複雜的b2b銷售。
相關ai技術：ai優化。
助益：轉換銷售流程。
revolear公司專為高複雜度b2b銷售提供工具。公司創始人兼ceo raja singh表示：「這是一套融入了ai技術的頂尖數字交易平台，它改變了企業建立、提議、談判和批准複雜業務解決方案的固有方式。」
revolear在其產品和開發過程中，也廣泛應用到ai技術。
對於複雜交易，企業對企業的銷售過程往往需要幾個月時間，而且期間充滿波折和**。面對此等現實挑戰，自然有必要以各種形式應用ai技術。revolear公司使用生成式ai來提煉客戶需求，並生成量身定製的、針對特定職能角色的銷售提案文字。該平台還利用機器學習來**最佳折扣水平及其他交易條款，並圍繞交易驅力和接受概率等因素建立加權指標。
revolear開發團隊還使用github的copilot工具協助編碼。singh表示，該技術並不會取代人類軟體工程師，但可以補全當前行或貢獻特定的**片段。根據他的介紹，「我們還使用生成式ai來完善我們的營銷文案。我們不會用它來設計故事情節，但它可以校對和潤色各個部分。另乙個重要用例則是生成虛構的演示資料，即展現我們的產品在真實使用場景下會有怎樣的量化表現。chatgpt已經能夠大量生成這類合成資料。」
singh報告稱，ai技術的引入大大減少了銷售流程中各個複雜環節間的摩擦。「以往，銷售團隊需要做出的最令人頭痛的決策之一，就是設定初始要價。從歷史上看，銷售團隊一般只能依賴自己的經驗。現在，我們只使用區區50行資料就能讓機器學習模型**出最終商定**。
abpro：生物製藥中的ai應用
問題：covid-19**。
相關ai技術：ai驅動的藥物發現。
助益：加快藥物實驗過程。
abpro是一家生物科技公司，負責在癌症、眼科護理和傳染病領域開發轉殖抗體**。他們還開發出一種**covid-19的關鍵**。
abpro公司ceo兼聯合創始人ian chan解釋稱，ai正在幫助抗擊新冠肺炎疫情：「covid-19帶來的一大持續挑戰，就是**方法往往跟不上迅猛的毒株變異節奏。abpro正部署ai技術來破解這個難題。」
他強調稱，通過ai技術，該公司得以**刺突蛋白以及病毒其他區域的進化形態，從而提供面向未來的**方法。abpro之所以開發出單轉殖抗體、而不僅依賴體外實驗，依靠的就是將生化測量與實際實驗中的抗體生成相結合，之後利用這些資料來訓練ai模型的抗體**能力，保證其能夠跟上快速演進的變異節奏。
他還提到，ai可以協助識別新的藥效靶點、設計新藥、加快整個藥物發現過程。目前，ai技術正幫助該公司簡化複雜任務，例如加快抗體的設計和優化。
使用機器學習模型，abpro公司現在可以增強特定抗體特性，包括抗體如何與靶標結合，及其溶解度、免疫原性和產量。ai技術還被用於**藥物化合物的理論合成路徑，並提供分子修改建議以降低實際製造難度。
使用ai技術幫助該公司節約下大量時間。傳統上，單轉殖抗體只能通過實驗技術發現，例如雜交瘤技術，或者通過噬菌體來展現。chan解釋稱，「如今通過ai的協助，像abpro這樣的生物製藥企業能夠將以往長達八周的實驗過程縮短到乙個下午。」
the digital panda：創意機構中的ai應用
問題：手動設計模板。
相關ai技術：midjourney與chatgpt
助益：加快模板設計速度。
the digital panda是一家專司品牌、網路、移動與動態設計的小型創意機構。該公司使用midjourney和chatgpt等商用雲ai工具協助推進創作過程。他們使用midjourney快速製作出高質量的運作故事板，並在開發團隊中使用chatgpt來支援編碼和bug修復工作。
the digital panda公司創始人ilya kroogman表示：「我們利用大語言模型來改善文案輸出，並對在各類社交平台上的作品發布方式進行自動化改造。」
kroogman補充稱，「在midjourney的幫助下，我們的創意團隊也得以快速簡化情緒板和故事板的開發與構思過程。以往，我們可能需要幾個小時來進行構思、草圖繪製和概念化調整，但現在我們可以直接告訴模型自己的想法，再快速根據輸出的結果進行迭代。」
從根本上講，kroogman認為生成式ai幫助「我們的組織像行業巨頭那樣高效緊湊地執行起來」。
通過ai推動組織轉型
企業高管們也在權衡如何把生成式ai技術引入組織內部。凱捷工程公司執行副總裁兼首席軟體官jiani zhang表示：「生成式ai是一項令人著迷的技術，同時也是一項非常年輕的技術。」凱捷工程的母公司凱捷集團是一家跨國it服務與諮詢公司，在至少50個國家/地區設有辦事處。
她指出：「不少企業都在試驗生成式ai，它也表現出加速知識管理、支援甚至生成**等重要任務的潛力。可盡管生成式ai的地位日益突出，但具體採用程度卻各有不同——主要是人們對其所生成內容的完整性還大多持保留態度。」
zhang就此提出在組織中採用ai技術的三條建議：
1. 必須落實新流程，通過**生成來引導ai開發工作的監管與道德約束。
2. 組織和使用者都必須信任所生成的內容，因此專家需要不斷提公升後續所推出的更多大語言模型（llm）的有效性與可靠性。
3. 引入ai需要在開發生命週期中建立新流程，同時配合對生成內容的驗證方案。
與此同時，在全球四個大洲設有辦事處的商業與技術諮詢公司slalom也對美國各地200位企業高管進行了調查，希望了解他們對於2023年內及2023年ai投資的看法。調查還關注ai技術在業務中的採用情況，希望了解組織當前正如何使用ai、未來還有哪些新的探索方向。而從結果上看，受訪者群體似乎給出了兩組相互矛盾的統計資料。
首先，調查發現71%的高管並沒有完全想通ai技術在其組織內實現有效增強/自動化改造的適用範圍。具體適用範圍包括以下細分任務：
組織與勞動力：調整勞動力和文化以實現ai協作。
技術與資料：指定ai基本工具、平台和資料集。
業務與客戶價值：利用ai增強客戶體驗與市場價值。
戰略調整與編排：將ai整合至業務戰略和運營當中。
安全、道德與治理：確保ai實踐符合道德、安全和監管要求。
第二，雖然高管們並沒有完全想通ai的發展方向，但有87%的受訪者已經開始採用或轉向ai技術。
slalom諮詢公司業務發展及高階分析董事總經理tony ko表示，「通過交談我們發現，大多數企業已經進行了ai投資，例如為客戶提供ai聊天機械人，或者建立內部培訓以改善員工的工作方式。這些投資對他們來說更像是一種賭注，必須及時跟上以保持市場競爭力。」
但slalom的調查還顯示，有61%的高管表示他們的企業正在努力跟上ai技術的發展步伐。
ko補充稱，「目前最大的挑戰，就是不知道下一步該往**走。領導者們也在積極尋求幫助，想要建立起清晰可靠的長期願景，並確定需要進行哪些投資才能從激烈的市場競爭中脫穎而出。」
因此，slalom的調查顯示，高達70%的高管計畫在2023年內增加對ai專案的資源和預算分配。
總的來看，ai技術不僅是個附加項，更成為推動變革、顛覆行業並重新定義傳統/新時代行業形態的關鍵力量。
這到底意味著什麼？
如果說2023年是ai爆發的一年，那麼2023年的ai無疑將全面起飛。
slalom全球商業諮詢服務總經理ali minnick在採訪中指出，「由於擔心可能出現的經濟衰退，很多企業並沒有為2023年的大規模ai轉型分配相應的預算。當前雖然趨勢性的擔憂仍然存在，但不少公司已經在為2023年積極籌備，併計劃在ai領域投入更多資金。換言之，他們對於在競爭中落後的恐懼，已經超過了對經濟不確定性的擔憂。」
從我們重點關注的這六家企業來說，情況確實如此。在愛立信、sofi、hexagon、revolear、abpro和the digital panda當中，企業正積極將ai技術融入以下幾個主要議題：
提高效率：sofi和hexagon都利用ai技術來加快傳統手動流程。對於sofi來說，這意味著更快的客戶服務速度；而對hexagon來說，這錶現為以更高的資料處理效率來保障公共安全。
改進決策：hexagon的ai輔助功能正為公共安全機構提供見解，幫助其做出明智決策，藉此防範潛在的風險或威脅。
以客戶為中心的解決方案：sofi所整合的對話式ai平台能夠增強客戶服務，而revolear對b2b銷售流程的優化也体現出其在改善客戶服務/體驗方面的承諾。
安全性與合規性：愛立信和hexagon兩家公司憑藉著利用ai技術增強安全水平而脫穎而出。愛立信專注於辦公場所安全，而hexagon則更強調公共安全與預防犯罪。
傳統行業中的創新探索：abpro在生物製藥行業內採取的ai驅動型藥物發現方法，以及愛立信在電信領域的ai應用，凸顯出ai技術為歷史悠久的行業帶來變革的重大潛力。
自適應學習和進化：the digital panda使用ai加快模板設計速度，這體現出ai驅動型解決方案如何隨時間推移而不斷發展、適應，最終帶來更好的運營產出。
突破現實的壁壘：revolear和abpro等公司正利用ai技術重新定義行業規範，應用範圍涵蓋b2b銷售到藥物發現。
整體解決方案：愛立信通過整合ai、計算機視覺和物聯網等技術來保障工人安全的綜合性方案，展示出技術如何通過彼此融合來解決複雜的現實問題。
從本質上講，這些議題都在強調了ai技術在銀行、生物製藥、公共安全等各個領域中的變革潛力，以及在提高效率、增強安全和協助創新等方面的積極作用。
slalom build總經理kevin mcclelland對現狀做出如下總結：「不少組織發現，生成式ai的採用過程就像是蒙著眼睛跳上一列疾駛的火車。他們能感受到行動的緊迫性，但具體實現仍然極具難度，而且他們也不確定這能否帶領企業走向正確的方向。」
但可以肯定的是，這列疾駛中的火車絕不等人。關於ai技術到底能為個人和企業做些什麼，我們已經來到歷史階段中的乙個重大轉折點。也許持續***帶來的行業動態能幫助大家摘下眼罩、清晰把握住這項技術的發展方向，在了解前路上的荊棘和陷阱之後做出適合自身業務形態的正確決定。
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