找出AI「真實力」,商業價值無限大
找出AI「真實力」,商業價值無限大

微軟與安永聯合會計師事務所(EY)於今年8月連袂發布、針對兩岸三地116家企業的《大中華區人工智慧成熟度調查》,顯示逾7成企業認為人工智慧是停留在高階管理層面的話題,僅有4%的企業已積極投入該技術到多個流程中,並有能力處理高階任務。而有72%的企業相信,「人工智慧將在5年內對產業產生較大,甚至是重大的影響……。」

無庸置疑,人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)將是企業營運的關鍵科技能力,很多人開始想試試看,還沒有能力試的,也多少想玩玩看。
不過,所謂的AI,到底是什麼?

普羅大眾對AI的印象,從擊敗西洋棋冠軍、IBM的Deep Blue,到戰勝圍棋世界棋王、Google DeepMind開發的AlphaGo等,這些具備強大運算效能及自動學習能力的AI,在棋藝領域陸續超越人類智慧。

除了前述案例,更多的印象,是來自歷年電影裡鮮活有個性的機器人,看似無生命的機器或個體,卻能自己獨立思考、學習,並在功能表現上持續進化。諸如《2001太空漫遊》裡控制飛船的電腦,《魔鬼終結者》的T800,甚或《雲端情人》裡沒有形體的珊曼莎——一個擁有自我人格意識、可以發展感情的AI系統。

無論現實世界或想像中,AI對人類帶來的威脅有增無減,而今年股價曾暴漲4倍的電動車龍頭Tesla,其創辦人馬斯克(Elon Musk)曾言:「未來的AI,會讓很多工作變得沒有意義,或許人類的最後一份工作,會是撰寫AI軟體,但最後AI會直接取而代之,自己寫自己的軟體。」

BUSINESS INTELLIGENCE
若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。
圖/ pixabay

超越人類,AI能否「真情流露」、增進服務體驗?

當科技持續進步,例行庶務類、勞力投入、欠缺創造性的工作會逐步被機器取代。將來AI技術的最大挑戰,仍在於如何觸動人心的那分溫暖。

說實話,現階段AI的商業應用,要完全做到「真情流露」,並非那麼容易,但若只是模仿人類語氣、在基礎互動中完成交辦業務,倒也沒這麼難。

從AI基礎應用談起,包括語音轉文字、自然語意分析(NLP)、機器學習、光學字元辨識(OCR)、聲紋辨識、數據分析及行銷決策系統等,由演算法構築而成的「智慧」技術比比皆是。更重要的是:如何將這些技術應用帶到商業活動裡,協助流程優化、提升客戶體驗?

關鍵在以商業智慧(Business Intelligence, BI)為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡,包含AI行銷溝通、授信審核、資訊安全管控及客戶服務等。

以FinTech(金融科技)領域為例,國際間,早已有多家銀行採用智慧客服機器人,代替行員回覆客戶詢問,或是運用聲紋辨識、核實客戶身分。

資產管理公司(俗稱催收公司)更運用AI技術,以催收機器人致電債權人,替銀行催收帳款、降低人力成本。機器人更可依據客戶回應,語音辨識後進一步對話,亦可適當調整為更強硬或溫和一些的口吻。

保險業則可運用AI影像識別,辨識車禍發生的真實性,同時搭配衛星定位系統(GPS)移動軌跡,釐清肇事責任,綜合評估理賠與否。

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如何讓AI應用在商業活動上發揮實力?關鍵是以商業智慧為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡。
圖/ needpix

解決商業痛點,擺脫「虛晃一招」

近幾年,金融機構在法令遵循、風險管理等領域,投入的人力成本逐年攀升,RegTech(法遵科技)也成顯學。

如「智慧法遵分析」需求,建立法規整合資料庫,AI自動撈取監管機關或政府機構發布的法令規章,透過語意分析技術,比對金融機構的內部規範,提出調整與更新建議,降低法遵人力負擔。

像是法遵科技新創Corlytics,能做到自動法規分類,找出與客戶業務相關的遵循法規、監管機關的公告,並運用大數據建立客戶當前或未來的監管風險模型,提醒企業合規、提供法遵的計畫建議,大幅降低法遵成本。

未來更進一步應用發展,或許還能由AI系統直接解讀商業活動、提出法遵建議,即時判斷「規畫中的專案業務是否合規?已上線的產品或活動是否需要因應調整?」

若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。舉例來說,現今OCR辨識成功率高達97~99%,但這是就字數而言,每100個字,可辨識出97~99個字。實際應用上,更重要的命題在於:身分認證的證件比對時,每100件申請案裡,系統正確辨識成功率有多少?

能解決真正痛點、有效地執行,才是贏家;在將來的世界,AI的發展,勢必要將基礎技術與商業智慧結合,才能創造商業價值。企業追著消費需求跑的時代已經過去,要利用AI從數據當中抓住顧客體驗,最終目標是提供超乎客戶期待的服務——客戶智慧(Customer Intelligence)。

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》 《專家觀點》

責任編輯:張庭銉

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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