德勤在 2018 年第三季度对来自美国公司的 1100 名 IT 和业务线高管进行了访谈。每位受访者都曾积极参与公司对 AI 的发展与应用。这份报告对 2018 年各大企业使用 AI 服务的情况进行了调查,本文是部分观点的介绍与分析。
早期使用 AI 的企业中有 82%在今年的产品级项目中获得了不小的投资回收率(ROI)。
69%的企业在执行新的 AI 驱动的商业模式和项目时都面临着“中等、重大或极端”的技术鸿沟。
63%的企业采用了机器学习方法,机器学习也成为了 2018 年所有 AI 技术中最受欢迎的技术。
59%企业使用了具有 AI 功能的企业级软件,企业借助这些软件提供的见解和智能来有效地简化销售周期、流程和工作流。
37%的 AI 领军者表示他们的公司已在认知技术上投入了 500 万美元或更多。
以上这些观点均来自德勤的企业 AI 现状调查报告第二版,这是一家较早将舆情分析与战略投资相结合的企业。
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德勤在 2018 年第三季度对来自美国公司的 1100 名 IT 和业务线高管进行了访谈。每位受访者都曾积极参与公司对 AI 的发展与应用。有关调查方法的详情可以参看调查报告的第二页。
这份报告的主要观点有:
如今,科技、媒体、娱乐和通信企业在 AI 投资方面的平均 ROI 达到了 20%或更高。在这些产业中,企业正在竞相获得尽可能多的知识产权(IP)。全球认知技术市场预计将达到 191 亿美元规模,随着资本的发展,专利成为了创造新市场的关键。苹果、谷歌、IBM、微软和其他公司今年在 AI 和认知技术上投入了数十亿美元,Netflix 也在使用 AI 技术来改善客户体验。Netflix 通过使用 AI 发现,如果用户搜索一部电影耗费的时间超过 90 秒,他们就会放弃。Netflix 估计,通过使用 AI 推荐最有趣的电影,他们每年避免了 10 亿美元的销售损失。制造商也在使用 AI 来更好地了解如何在不同的生产过程中预测机械的可靠性、稳定性和性能。
59%的公司使用了具有 AI 功能的企业级软件,企业借助这些软件提供的见解和智能来有效地简化销售周期、流程和工作流。与其他方法相比,更多的公司通过使用包括 CRM 和 ERP 系统在内的企业级软件来实现认知功能。Saleforce 的 Einstein 便是一个例子,他们将 AI 集成到 CRM 来帮助组织达成收入和客户目标。今年早些时候,Saleforce 就宣布他们已经成功创建了一个先进的 NLP 模型,用于处理多个用例,这些用例通常需要使用不同的模型。企业软件供应商正在竞相扩展其 AI 功能,Saleforce 在 CRM 和相关市场中保持着快速发展的步伐。德勤发现 IT 自动化(47%)、质量控制和缺陷检测(46%)以及网络安全(41%)是 AI 的三大应用场景。下图比较了现今的企业是如何获取和开发 AI 的,同时也包括了常见的一些用例。
63%的企业高管表示,他们的 AI 举措需要赶上竞争对手,或者要以微弱的优势领先。德勤发现,在 2018 年,关于如何加强擅长 AI 项目与获得更大竞争优势之间的联系,高管们变得更加现实和专注。11%的受访者表示 AI 在今天具有重要的战略意义,42%的人认为 AI 将在两年后成为关键,28%的受访者表示 AI 正在帮助他们扩大与竞争对手之间的差距,9%的人认为可以使用包括 AI 在内的先进技术来实现跃进。
如今,企业通过 AI 给产品带来的增强主要有:使当前产品变得更加智能并更具连通性(51%),优化内部运营(36%),作出更好的决策(35%)。AI 也被用来优化外部运营(30%),包括供应链和供应网络,解放工作者让他们更具创造力(36%),以及创造依赖于 IoT 的智能互联新产品。25%的企业正在使用 AI 技术捕获和应用稀缺知识,这对于在企业范围内创建可扩展的配置、价格和报价(CPQ)以及产品的配置策略至关重要。
安全漏洞是企业在进行 AI 和认知技术投资时最受关注的问题,尽管存在这些担忧,仍有 36%的企业继续在推进项目。为了解决网络安全问题,30%的企业放慢了 AI 计划的速度,出于安全考虑,20%的企业决定不开启 AI 计划。32%的企业在过去的两年时间里遭遇了与 AI 计划相关的网络安全漏洞。
35%的企业倾向于使用云服务作为 AI 和先进技术的应用程序交付平台,仅有 15%的企业更倾向于使用内部部署的方式。德勤发现,在所有应用程序交付方法中,AI 即服务交付模型的增长速度最快。对 AI 即服务的研究反映出了对基于云平台的先进技术和 AI 应用的需求在日益增长。最近的一项研究预测,全球 AI 即服务市场将从 2018 年的 15.2 亿美元增长到 2023 年的 10.88 亿美元,在预测期内达到 48.2%的复合年增长率(CAGR)。基于云平台和包括 AI 即服务在内的先进技术使企业能够获得更大的计算能力,从而从非结构化数据中获取见解,管理更大的数据集,加速应用程序开发并简化算法的开发和部署。
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