BCG人工智慧新創調查:技術被信任才能生存|專家論點【Howie Su】

作者:Howie Su(產業分析師)

人工智慧新創還需要做更多事才能生存

當前的環境使得新創融資困難,曾幾何時的資金狂潮已經進入尾聲,雖然人工智慧讓許多業者又燃起了希望,但當前業務重點已經不是「怎麼用」、「能不能用」,而是「技術可不可信?」、「資安風險多高?」,特別是品牌力不足的新創,不是每家都像Open AI有富爸爸支撐,技術供給端必須更重視潛在客戶的需求才能存活,除了需要先解決客戶不懂解決方案的用途、置入現有系統難度高、較難估算效益等基本挑戰外,根據BCG顧問公司的調查,新創還必須做到三件事:端出特定產業應用的客製化解決方案、提供足夠技術人力支持客戶轉型、建立開放式平台來擴大自身生態系,才可能在當前環境下生存,甚至做到突出;其中,83%的受訪者表示,如何用好人工智慧已經成為企業的重大挑戰,新創不能只賣解決方案,還需要幫客戶協助製定跨業務部門的人工智慧戰略,甚至從外部推動整個組織的思維方式轉變、改變原先的營運流程甚至商業模式,未來在融資與市場拓展上才可能更順利,不過,這樣就夠了嗎?

企業與新創在技術合作上時可能面臨一系列挑戰。(資料來源:BCG顧問公司)

缺乏信任是企業與新創合作的最大難題

當然不是,信任也是一個很大問題,大約三分之一(38%)未與新創合作的現有企業表示,缺乏互信是成功合作的一個挑戰,這種缺乏信任使得現有企業不願分享他們的數據與專有的領域知識偏偏這兩者對於人工智慧新創在發展解決方案最為重要,而尚未與新創合作的企業也指出,他們擔心來自人工智慧參與者的市場競爭,新創突然變成自己對手,自己的商業機密被看光;同時,新創也擔心與企業合作可能被各種條款坑、搶奪智慧財產權、人才挖角,甚至惡意收購,各種缺乏信任的原因是新創在拓市場時面臨的主阻礙。面對信任問題,也許Google的作法可以當成參考,Google Cloud 曾為美國保險公司 USAA 建立人工智慧的索賠流程,讓USAA能夠根據數位客戶輪廓進行車輛損壞估計,為取得客戶信任,Google建立了風險模型檔案,以便展示其在金融服務風險管理框架方面的經驗,同時與 USAA 的模型風險管理服務整合。因此,這讓USAA 放心提供大型資料集,包括數百萬張圖像,從而讓雙方能建立更客製化的解決方案,透明度是一門需要在雙方好好拿捏的藝術。

協助人員培訓或許是一個好方法,開源機器學習平台 H2O.ai 能夠將與澳大利亞聯邦銀行 (CBA) 的實驗性合作夥伴關係發展為整個組織的全面合作,透過試用解決方案的機會,H2O.ai 展示其技術延展能力,並對 1,000 多名 CBA 員工進行人工智慧工具培訓,並提高另外 170 名員工的技能,讓他們在平台上進行實驗和建立模型,以解決從網路威脅檢測到現金優化等業務問題,該新創還支持 CBA 進行規模變革,為該銀行提供了一支由專家、機器學習工程師和產品專家組成的專門團隊,所有人都能在銀行流程中開發新的人工智慧解決方案,同時,為強化雙方關係,H2O.ai 以不同的方式展示了其合作意願—任命 CBA 的數據長進入公司董事會,以鞏固雙方合作關係。事實上,新創若在企業變革路上提供額外附加價值,將有助於業務的快速規模化與佈局往後募資可能性。

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