企业人工智能应用现状分析(第三版)-202008课件.pptx

1、制胜制胜人工人工智智能时代能时代企企业业人工人工智智能应能应用用现状现状分分析析（第第三版）三版）制胜人工智能时代企业人工智能应用现状分析（第三版）内容摘要引言人工智能应用前沿结语：领先之道尾注目录目录2351720内容摘要引言人工智能应用前沿结语：领先之道尾注目录2 3 5 1 7通通过把握人工智能的全球脉搏，我们发现了以下关键洞察：人工人工智能应用者对人智能应用者对人工工智能技术推动智能技术推动 价值创造和竞争优价值创造和竞争优势势的能的能力力保有保有信信心。心。我们看到人工智能技术的实施水平不 断提高，投资持续增长。应用者表示 其正逐步取得竞争优势，并预期其企 业和所在行业将会全面开展以

2、人工智 能为驱动的转型变革。企业企业的先行优势很快的先行优势很快便便会会消失。消失。随着 应用逐步普及，人工智能赋能型企业 可能不得不需要付出更大努力，以保 持相对于行业对手的竞争优势。竞争 格局扁平化的一个迹象是，多数应用 者预期在不久的将来，人工智能将会 融入越来越广泛的应用程序之中。几乎几乎所有应用者都在所有应用者都在使使用人工智能提用人工智能提 升效升效率；率；成成熟熟型型应应用用者者亦亦在在利利用人工用人工 智能智能技术进一步推动技术进一步推动差差异化竞争异化竞争。人 工智能的自动化和优化应用可产生显 著的效益，但企业应该努力超越这些 目标，利用人工智能技术创造新的产 品和工作方式。

3、2应用应用者更倾向于购买者更倾向于购买而而非自行研发人非自行研发人 工智工智能技术，且认为能技术，且认为拥拥有最好的人工有最好的人工 智能智能技术是获取竞技术是获取竞争争优优势的关键势的关键。随 着平台、解决方案和供应商的选择不 断增加和改进，成为更明智的人工智 能技术消费者对企业而言可能变得愈 加重要。无论这些技术出自何处，能 够对这些技术进行整合与扩展亦至关 重要。应用应用者认识到人工智者认识到人工智能能的风险，但在的风险，但在 应对应对战略、操作和伦战略、操作和伦理理道德风险方面道德风险方面 仍普仍普遍准备不足。遍准备不足。随着应用的增长，人们对人工智能各种风险从无意 识偏见到明确责任的

4、认识也在增 加，而在采取具体行动来缓释这些风 险方面却似乎停滞不前，即使是技术 水平最高的应用者亦不例外。通过扩展人工智能的应用场景、提升选择 和评估新企业和新技术的能力，以及正面 应对人工智能风险，当前和未来的人工智 能应用者才能在这个人工智能广泛普及的 新兴时代度过难关，实现蓬勃发展。内容摘要内容摘要这是德勤连续第三年针对企业高管开展人工智能相关调查，了解其企业对于人工智 能技术的看法和实践。我们特别关注的重点在于，在人工智能应用持续增长的背景 下，企业将如何采取行动才能保持领先。同时，随着人工智能治理、信任和伦理道 德日益成为董事会的重要议题，我们希望了解人工智能应用者如何有效地管理相关

5、 技术风险。通过把握人工智能的全球脉搏，我们2 应用者更倾向于购买而非自行引引言言3当当前，现今一代人工智能技术的应用正在展开新的篇章：能力不断进步，人工 智能应用的开发和实施变得越来越容易，企业也通过应用获得了切实的好处。各国 政府均已制定了人工智能发展的国家战略，并大力投资开展研究和推进教育，同时也 在思考如何更好地管理人工智能技术应用，以保护和造福社会。我们看到，人工智能已被广泛部署于各类 用例，以解决不同业务问题从管理和 自动化信息技术基础设施，到收集关于客 户的新洞察、识别和应对网络威胁、帮助 指导医疗决策和改进招聘流程等。人工智 能正日益融入到商业结构之中。诚然，由于各种障碍依然存

6、在，并非所有 企业都已采用人工智能技术，同时许多应 用者正在努力扩大所取得的成效。然而，人工智能的“早期应用”优势阶段似乎正 在消弭；当前市场正迈入技术成熟的“早 期多数”阶段。事实上，据IDC预测，2023年人工智能技术的相关支出将增长 至979亿美元，为2019年支出水平的2.5倍 以上。1关键关键问题问题：当人工智能变得无处不在，企 业如何在市场上脱颖而出？人工智能应用 者如何维持自身的竞争优势？这是德勤发布的第三版企业人工智能应 用现状分析调查报告。本报告中，我们 调查了来自世界各地的2,737名信息技术 和业务线高管（参见边栏“方法论”）。本调查始终以了解各行业及各国人工智能 的应用

7、发展为宗旨。在此前的报告中，我 们详细介绍了人工智能应用者的乐观态度 及其持续增长的投资和部署。我们得出的 结论是，企业在对人工智能技术充满热情 之外，亦应重视建立强大的执行能力。我 们建议企业改进其风险和变革管理方法，将人工智能应用于信息技术职能之外，并 寻求适当的技术和业务人才组合，加速推 进转型。引言3 当前，现今一代人工智能技术的应用我们看到，人工智能已被方法方法论论为获得关于企业如何应用和管理人工智能技术并从中受益的全球视图，德勤从 2019年10月到12月调查了2,737名信息技术和业务线高管，范围涵盖九个国家：澳 大利亚（108名受访者）、加拿大（300名受访者）、中国（300名

8、受访者）、法国（203名受访者）、德国（201名受访者）、日本（203名受访者）、荷兰（100名受访者）、英国（218名受访者）和美国（1104名受访者）。所有参与调查的企业都应用了人工智能技术。受访者需满足以下标准之一：有确定 的人工智能技术支出和/或已获批准的人工智能投资；制定了人工智能技术战略；正在管理或监督人工智能技术实施；担任人工智能技术领域的主题专家；围绕人工 智能技术进行决策或对决策施加影响。47%的受访者为信息技术高管，其余受访者为业务线高管。70%的受访者为首席高 管：首席执行官、总裁和企业所有者占35%；首席信息官和首席转型官占32%；其 他首席高管占3%。作为此次不记名调

9、查的补充，德勤还对来自各个行业的人工智 能专家进行了深入的电话访谈。4方法论4熟练者熟练者（47%）普遍已经启动了多个人 工智能生产系统，但其人工智能应用 的成熟度还未达到“精通者”的水平。他们在人工智能实施项目的数量或人 工智能的专业能力上有所落后，抑或 者两者兼有。起步者起步者（27%）刚刚开始尝试人工智能 应用，尚未在在人工智能解决方案构 建、整合及管理方面形成稳固的专业 能力。维持竞争维持竞争优势的挑优势的挑战战更趋严峻更趋严峻我们的调查显示，人工智能应用者对他们 的人工智能策略以及如何通过技术实施、财务投资、竞争优势和预期变革影响获取 利益方面抱有信心。他们相信，和过去一样，人工智能

10、是确立 当今和未来市场领导地位的关键。90%的 精通者认为人工智能对他们当前的业务“非常重要”或“至关重要”（相比之下，这一比例在整体受访者中为73%）。所有 应用者都在加速拥抱关键的人工智能技术，如机器学习、深度学习、计算机视觉和自 然语言处理等。这些技术预计将在未来一 年得到全面普及（参见边栏“人工智能技 术组合”）。精通人工精通人工智能应用智能应用的的领先企业领先企业为了解人工智能的前沿格局，我们根据人 工智能部署项目的数量以及受访者对其企 业各方面专业能力的评价，将人工智能应 用者分为三个类别（图1）：精通者精通者（26%）正在树立人工智能应用 成熟度的标杆。他们业已开展大量的 人工智

11、能生产部署，并在人工智能技 术和供应商选择、用例识别、人工智 能解决方案构建和管理、信息技术环 境和业务流程的人工智能整合、以及 人工智能技术人员雇佣与管理等方面 发展形成了全方位的人工智能专业能 力。德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）人工智人工智能应用前沿能应用前沿来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年。图1企业企业的人的人工工智能智能应应用成用成熟熟度各度各不不相同相同“精通者”已经构建了多个人工智能系统，并且在技术选择、用例识别、人工智能解决 方案构建和整合以及人员配置方面展现出较 高的成熟度。人工智能生产部署数量156-1011+人工智能构建、整合、管理 专业能力

12、高5低精通者26%熟练者47%起步者27%熟练者（4 7%）普遍已经启动了多个人 工智能生产系统，但其人应用者正在进行大规模人工智能投资，有 53%的受访者过去一年在人工智能相关技 术和人才方面的支出超过2,000万美元。71%的受访者计划扩大下一个财务年度的 投资，平均预期增长26%。2 精通者的投 资甚至更大，有68%的精通者在过去一年 的支出超过2,000万美元。这些企业通常 也能在较短的时间内实现投资回报，81%的受访者表示其投资回报期少于两年。6显而易见，人工智能应用者正在将大量精 力和财力投入到人工智能实施上。那么结 果如何呢？以竞争力作为衡量指标，26%的受访者表示人工智能技术使

13、他们在竞争 中占据了显著的领先地位。在精通者中，这一比例上升至45%。多数应用者相信，人工智能将在未来三年 内极大地转变其所在企业和行业（图2）。先行者的优势正在消失。上一版调查中，有57%的受访者认为人工智能将在未来三 年内转变他们的企业，同时有38%认为其 所在行业也将在同一时间内发生转变。3 这19个百分点的差距表明，人工智能应用 者看到了一个很小的竞争优势窗口。我们 的最新调查显示，这一窗口已经进一步缩 小：预期企业在未来三年内出现转型的比 例升至75%（上升18个百分点），认为行 业在同一时间将发生变革的比例升至61%（上升23个百分点），而两者之间的差距 缩小为14个百分点。人工人

14、工智能技智能技术术组合组合机器机器学习学习。利用机器学习技术，计算机可 学会分析数据，识别隐藏的模式，进行分 类，并预测未来的结果。我们的调查显示，67%的受访者目前正在使用机器学习，且 有97%正在使用或计划在明年使用机器学 习。深度深度学习学习。深度学习是机器学习的一个子 集，它基于一个名为“神经网络”的人脑 概念模型。之所以被称为深度学习，是因 为这种神经网络有多个相互连接的层。我 们的受访者中，有54%表示他们使用了深 度学习技术，95%正在使用或计划在明年 使用。自然自然语言语言处处理理。自然语言处理是一种从可 读的、风格自然的、语法正确的文本中提 取或生成意义和意图的能力。58%的

15、全球 受访者已采用自然语言处理技术，有94%正在或计划在明年使用自然语言处理技术。计算计算机视机视觉觉。是一种从视觉元素中提取意 义和意图的能力，包括字符识别（针对数 字化文档）和图像（如人脸、物体、场景 和活动）内容分类。在我们的受访者中，有56%声称他们使用了计算机视觉；94%表示正在使用或计划在明年使用。制胜人工智能时代虽然人工智能仍被广泛看好，但随着 应用障碍的减少以及应用数量的增加，人工智能应用者的优势可能会逐步减弱。其中的一个潜在原因是，人工 智能技术在企业中的应用变得越来越 容易。数据科学和机器学习平台数量 激增；经人工智能优化的硬件能够提 供更加强大的算力。借助自助型数据 预处

16、理工具、合成数据、“小数据”应用者正在进行大规模人工智能投资，有 5 3%的受访者过去一最让我兴最让我兴奋奋的的事情事情之一之一 就是人工就是人工智能平台智能平台的的激激 增，如此增，如此一来所有一来所有人人都都 不必不必从从零零开始，而开始，而可可以以 在上一个在上一个研究者的研究者的基基础础 上开展工上开展工作。作。这将是我这将是我 们今们今后后几几年实现快年实现快速速进进 步的根本步的根本原因之一。原因之一。Manohar Paluri，人人工工智智能能研研究究员员和预训练模型，算法训练如今变得更加简 单。这种趋势的一个表现是：74%的应用 者认为人工智能将在三年内融入所有企业 应用程序

17、之中。我们愈加清楚地看到，世 界正在迈进人工智能全面普及的时代，无 论是否已经应用人工智能，企业都应寻求 开发新的能力，以确保能够在这个时代实 现繁荣发展。因此，已经利用人工智能实现优势竞争的 企业应该继续推动自身的差异化发展。对 于尚未采用人工智能技术的企业而言，应 着手加速自身产品、流程和人才方面的人 工智能转型。随着后来者开始赶超行业领先者，人工智 能应用者应考虑重点采取以下三方面措施 以维持自身的优势（参见图3）：制胜人工制胜人工智能时代智能时代过去几年，开展人工智能实验的企业数量 不断增长，他们的数据相关能力得到了提 升，同时获取了新技术，建立了人才队伍，并将人工智能融入到业务流程之

18、中。未来 数年，人工智能将会更加广泛普及。正如 我们不再谈论孤立的移动端战略一样（这 已经成为经营的一部分），人工智能将会 在不久之后成为标准和日常经营的一部分，甚至比我们预期的更快。德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）人工智能将转变企业723%人工智能将转变行业43%36%26%21%9%3%17%9%8%正在正在进行进行不到不到1年年13 年内年内注：因有小部分受访者回答“不清楚”，因此百分比累加可能不足100%。来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年35 年内年内超过超过5年年图2企业和行企业和行业均将在业均将在不不久的未来开久的未来开展展转转型型最让我兴奋的事情之一

19、 就是人工智能平台的激 增，如此一来所有追求追求创新方法创新方法：在效率之上挖掘更多 价值，在人工智能应用方面变得更具 创造性，寻求发展与转型之间的平衡。成为成为更明智的消费者更明智的消费者：面对市场上持 续增加的人工智能供应商、平台和技 术，提高认识以更好地评估购买选择。积极积极应对风险：应对风险：更谨慎地使用人工智 能技术，与客户及合作伙伴建立互信，以避免相关工作受到人工智能感知风 险的阻碍。追求创新追求创新方法方法在人工智能全面普及的时代，任何人均可获 取相关功能，而企业应努力拓宽人工智能的 应用范围。在当前的应用浪潮中，我们发现 许多企业似乎更加关注如何改善现有能力，而忽视创造新能力。

20、这并不令人感到意外，因为人工智能应用带来了许多与效率相关的 效益，包括自动化流程，使人能够专注于更 高价值的工作；改善供应链，利用预测性维 护来减少停机时间；优化广告购买和投放；以及加快招聘速度等。来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年“许许多制多制药企业药企业的的高管高管 都在考都在考虑虑人工人工智智能能带带来来 的成的成本本节节约和效率约和效率。当当 你你管管理一个庞大理一个庞大的的组组织织，有有数数百个百个花费数百花费数百万万美美 元的临床元的临床试试验验项目项目正在正在 进行进行，便，便会存会存在在一一些些从从 科科学学角度而言并角度而言并不不复杂、复杂、容容易易实现

21、实现的目的目标标，而而在在 这些方面这些方面，人，人工工智智能能可可 以为组织以为组织节省数亿美节省数亿美元元。”Ron Alfa，转转化化医医学学发发现现高高级级副副总总裁裁，Recursion Pharmaceuticals图3在人工智在人工智能无处不能无处不在在的未来，参的未来，参与与竞争和赢得竞争和赢得胜胜利需要什么？利需要什么？128追求创新方法谋求谋求变革变革 的应用者表示其在选择人工智能技 术和技术供应商方面具备较高的技 能水平成为更明智的消费者积极应对风险提高流程效率增强现有产 品和服务激励激励变革变革应用者利用人工智能所寻求的前两大价值:56%的应用者认同由于新出现的风险，其

22、 企业的人工智能技术应用正在放缓制胜人工智能时代追求创新方法：在效率之上挖掘更多 价值，在人工智能应用方面变当被要求指出利用人工智能技术所寻求的 前两大价值时，受访者的选择最多的是“提高流程效率”和“增强现有的产品和 服务”（图4）。受访高管表示，其企业 在这两个方面所取得的成效大于其他人工 智能目标。此前的调查中，我们发现企业主要将人工 智能技术应用在信息技术和网络安全两个 方面。47%的受访者表示，信息技术是人 工智能应用最主要的两大职能部门之一。这可能意味着企业正在将人工智能用于信 息技术的相关应用之中，如分析信息技术 基础设施的异常情况、自动化重复性维护 任务，或指导技术支持团队的工作

23、等。4 抑或者意味着信息技术部门正在企业中领 导人工智能的实施。排在信息技术之后的，是网络安全、生产 制造、工程设计和产品开发等重要的人工 智能应用部门。而市场营销、人力资源、法务和采购等业务职能部门排在最后。所 有职能部门中，约有三分之二的实施项目 的目的在于实现自动化或优化，而非增强 个人能力（参见边栏“人工智能应用的 目标”）。追求自动化和优化当然无可厚非，但随 着人工智能逐步普及，企业将需要更大的 投入以形成差异化竞争优势。企业通过更 多变革性提升获得经验之后，领导者应积 极采取更加果断的变革性举措，探索创造 新的人工智能驱动型产品和服务，并利用人工智能发掘新洞察、赋能全新业务模式。有

24、迹象表明，人工智能的实施可能正在超 越效率范畴，向更广阔的目标迈进。其中 的一个表现是：受访者所选择的第三大人 工智能目标是“创造新产品和服务”。图 4提高流程提高流程效率位列效率位列人人工智能所实工智能所实现现的价值之的价值之首首注:蓝色虚线代表每个维度的平均值来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）改善决策934%32%36%38%40%42%10%15%30%提高流程效率发掘新洞察提高员工 工作效率增强现有产品及服务创造新产品和服务增进客户关系减少员工人数30%赋能全新业务模式降低成本20%25%将流将流程程效效率率列列为为前前两两大

25、大目目标标的的企企业业比比例例实实 现现 高高 成成 效效 的的 企企 业业 比比 例例当被要求指出利用人工智能技术所寻求的 前两大价值时，受访者的精通者的方法可能是基于更丰富经验的自 然进化，也可能是因为他们对人工智能所 固有的战略思维。无论何种原因，企业对 人工智能的了解愈深入，对创造可能性的 认知似乎便更为广阔。创新型人工智能应用从为新兴体育竞 技制定规则，到音乐创作，再到寻找失踪 儿童持续增长。5现实世界中，企业 不断拓宽人工智能的应用范围，推动其上 升至一个全新水平。以下是两个例子：Recursion Pharmaceuticals公司正在使 用人工智能作为“显微镜”，以快速、低成本

26、的方式确定健康细胞和患病细 胞大型数据集之间的差异，从而发掘 新的化合物用于药物研发。6佛罗里达州的Power&Light公司正在其 整个业务运营架构中部署人工智能，以确保电网更加可靠和高效。其目标 是更好地管理日趋复杂的设施网络，并纳入更多的可再生能源。7人工智能应用的精通者甚至较其他成熟度 指标更重视这一点（图5）。而起步者则 更重视降低成本。来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年人工人工智能应用的目标智能应用的目标自动自动化化一个通常由人工完成的流程或功能，例如自动化后端作业、管理云和信息技术 网络，或检测视频模式。优优化化一个流程或功能的效率，例如防范欺 诈、识别缺陷

27、产品、查找软件代码错误，或个性化广告投放。增增强强个人完成任务的能力，或赋能其完成 平常难以完成的工作，例如预测需求、提 高合规性、增强分析员对网络威胁的检测、给患者做诊断、识别机械系统的问题，或 提出新的客户见解。图 5精通者侧精通者侧重于创造重于创造新新产品和服务产品和服务企业对人工智能应用的期望成效排名（从10个选项中筛选的结果）起步者起步者10提高提高流流程程效率效率降低降低成本成本增强增强现现有有产产品品和和服服务务创造创造新新产产品品和和服务服务熟练熟练者者精通者精通者238111123434制胜人工智能时代精通者的方法可能是基于更丰富经验的自 然进化，也可能是因为他方式获得相关能

28、力。约50%受访者的购买 比重高于自研，另有30%的购买比重与从 零开始自研的比重相当（图6）。精通者（53%）和熟练者（51%）相较于起步者（44%）更有可能通过购买方式获取所需的人工智能系统。这表明，许多企业可能 会经历一段时间的内部学习和实验才能清 楚了解自身所需，然后从市场中寻求解决 方案。人工智能应用者将“成为更明智的消费者”视为提升竞争优势的关键。在被要求选择 利用人工智能提高竞争优势的首要举措时，他们首选“现代化我们的人工智能数据基 础设施”，紧随其后的是“获得最新且最 好的人工智能技术”（图7）。成为更明成为更明智的消费者智的消费者目前提供针对特定行业/职能的通用型人 工智能解

29、决方案的企业有数千家，供应商 格局十分复杂。与此同时，一些主要的云 服务提供商亦在其平台上提供广泛的人工 智能相关技术。这种形势可能将在短期内 持续存在。在美国，2019年人工智能企 业获得的风险投资高达近185亿美元，创下新的记录。8全球整体趋势也基本一致：从2014年到2019年末，风投资本在人工智能初创企业的投资达到了15,700宗。9 面对这一充满活力的市场，企业需要选择 正确的人工智能技术。在这种需求背景下，我们发现受访的人工 智能应用者更倾向于通过购买而非自研的图 6自研还是自研还是购买购买?“一旦适一旦适应了应了运运用用机机器人器人流流程自程自动动化化、人工智人工智能能和和 机器

30、学习机器学习等等技术自技术自动动化各个业务化各个业务流流程程，你就不你就不会会再再 回头回头了了。这些技术这些技术改改变了企业的变了企业的经经营方式，不营方式，不仅仅工工 作变得更作变得更快、快、更更高高效效，还，还能能让你让你完完成此成此前前不可不可能能完完 成成的任务的任务。如果能。如果能把把一个需要三一个需要三周周时间的抵时间的抵押贷款押贷款 申请流程申请流程缩短为五缩短为五分分钟，你怎么钟，你怎么还还能回头呢？能回头呢？商商业业 模式已然模式已然改变改变。这这立立刻就刻就成成为了为了实实现差现差异异化竞化竞争争的的 关键。关键。”Prince Kohli，首席首席技技术术官官，Auto

31、mation Anywhere德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）17%33%30%13%8%全部购买全部购买购买多于自研购买多于自研比重相当比重相当自研多于购自研多于购买买 全部自研全部自研自研比重高自研比重高购买比重高购买比重高11来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年方式获得相关能力。约5 0%受访者的购买 比重高于自研，另有3企业对拥有一个强大的数据基础设施如此 重视并不令人意外，因为这是每一项人工 智能相关举措的基础。拥有最新且最好的 技术以利用这种强大的基础设施亦同样重 要。然而，仅有不足半数应用者（47%）声称在选择人工智能技术和技术供应商方 面具备较高的技能

32、水平。在另一领域，应用 者的成熟度也有待 提高：低于半数受 访者（45%）表示 其在将人工智能技 术融入现有信息技 术环境方面具备较 高的技能水平。这 可能包括数据科学 和机器学习平台、人工智能驱动型企 业应用程序、开发 对话接口的工具，以及低代码/无代 码工具等。在这些不同的领域中，有93%的受访者正 使用基于云的人工智能能力，有78%则使 用开源的人工智能能力。例如，线上市场 平台Etsy已经将其人工智能实验转移到云 端，大大增加了算力和实验数量。10学习 如何管理及整合这些不同的工具和技术是 成功的根本所在。“对对客户而言，客户而言，重重要要的不是人的不是人工工智能，智能，而而是是业务业

33、务流流程得程得到到完美完美执执行这行这一一事实。事实。企业所购企业所购买的是解买的是解决决其面其面临临的实的实际际问问 题题的方的方法法。如果这。如果这种种方法恰巧使方法恰巧使用用了了 人工智能人工智能，那么企那么企业业也便使用人也便使用人工工智智 能。只要能。只要能按时准能按时准确确地完成工作地完成工作，是是 否使用人否使用人工智工智能能对对企企业而业而言言并不重并不重要。要。”Prince Kohli，首席首席技技术术官官，Automation Anywhere图7提提高竞争高竞争优势的首优势的首要要人工智能举措人工智能举措20%19%1217%16%14%9%低于低于半半数数应应用用者者

34、（47%）表示其在选 择人工智能技术和技 术供应商方面具备较 高的技能水平现代现代化化我我们们的的人人工工智智能能数数据据基基础础设施设施获得获得最最新新且且最最好好的的人人工工智智能能技术技术利用利用基基于于云云的的人人工工智智能能服服务务和和能力能力部署部署数数据据科科学学和和人人工工智智能能开开发发平平台台发展发展合合作作伙伙伴伴关关系系，加加速速实实施施人人工工智智能能计计划划聘请聘请一一流流的的人人工工智智能能专专家家使用使用低低代代码码或或自自动动机机器器学习学习6%来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年制胜人工智能时代企业对拥有一个强大的数据基础设施如此 重视并

35、不令人意外，因为欲成为更明智的消费者，企业应审时度势，寻求最先进的人工智能技术，并将这些技 术应用于基础设施中。与此同时，企业应 有效利用云和开源技术。作为一种技术手 段，人工智能的部署策略不应有异于其他 IT技术，但会存在细微的差异。13为协助企业在人工智能上的消费更加明智，建议参考以下供应商甄选要点：确保必须借助人工智能才能解决问 题，切勿过于急迫地盲目使用技术。如需使用人工智能技术，请确保您 选择的供应商具备相应的能力。立足长远，选择具有可持续发展能 力的供应商（市场上有很多初创公 司）。许多企业都希望借助人工智能推进 业务创新，因此选择供应商时应注 重其灵活性。为供应商提供明确的需求和

36、商业案 例。之前的报告显示，最成熟的人 工智能应用者除了寻求技术人才以 外，还寻求非技术性人才。11这些人 才必不可少，他们将促进企业和供 应商之间的沟通。全方位提升透明度，涵盖培训及人 工智能解决方案测试等各个环节，从而建立信任。最后，确保供应商能够为您的用户和开发人员提供足够的支持。一个行之有效的做法是采取集中化的方式，挑选人工智能技术供应商。经验丰富的精 通者（40%）往往比资历尚浅的起步者（28%）更倾向于采用这种做法。积极应对积极应对风险风险虽然应用者对人工智能热情高涨，但他们 仍持有保留态度。事实上，他们将人工 智能风险管理列为人工智能举措的最大挑 战，与之并列的是长期存在的难题数

37、 据管理、人工智能与公司流程的融合。此 外，应用者尚未做好充分的准备，以应 对战略、运营和伦理等方面的潜在风险。超过一半的应用者表示对人工智能举措中 的潜在风险“十分”或“极其”担忧（图 8），而只有四成的应用者认为他们的企 业已经“充分准备好”应对这些风险。12虽然网络安全是应用者最为担心的人工智 能风险，但人工智能故障、个人数据滥用 和监管不确定性也是令人担忧的问题。由 于许多应用者表示未准备就绪，这些风险 可能会阻碍他们的人工智能部署。事实上，56%的受访者认为他们的企业会因为新兴 风险而延缓人工智能的应用，同样比例的 受访者认为公众的负面看法将导致人工智 能应用进程延缓甚至中止。在监管

38、不确定性方面，57%的应用者“十 分”或“极其”担忧不断变化的新法规将 影响他们的人工智能举措。他们预计将受 到一系列因素的影响，例如欧盟的“欧洲 数据战略”、加拿大的“自动决策指令”以及关于人脸识别的立法提案。13他们并 非反对监管，62%的受访者认为人工智能 技术应该受到政府的严格监管（部分国家 受访者的监管意识更加强烈）。相反，许 多人担心因法规偏颇或落后而阻碍研究、创新，不利于提升竞争优势（62%的受访 者认为新的政府法规会阻碍公司未来的创 新能力）。德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）欲成为更明智的消费者，企业应审时度势，寻求最先进的人工智能人工智能风险管理有很大的提升空间，即 便

39、对最资深的应用者而言也是如此（图 9）。所有应用者应采取一系列风险管理 措施，以消除担忧、树立信心，并管理各 种不确定性：了解了解人人工工智智能能的的实实际际应应用用是是管管理风险理风险 的先的先决条件。决条件。降低风险的关键在于建 立正式清单，记录企业所有人工智能 模型、算法和系统。否则，企业很难 追踪人工智能的应用情况一家银 行盘点了“所有基于先进算法或人工 智能算法的模型，发现数量惊人，总 共达到2万个。”14协调协调组织工作组织工作。人工智能无法在真空 中发展。企业可制定策略，确保全公 司都能理解并应对人工智能风险，从 而进一步做好准备。43%的精通者表示 正在调整人工智能风险管理，以

40、契合 企业更广泛的管理工作。尽管只有超 过四分之一的精通者指派了一位高管 负责管理人工智能风险，许多应用者（43%）正着力培训人工智能一线开发 人员，以识别并解决伦理问题。建立建立人工智能系统审人工智能系统审核核和测试程序。和测试程序。无论是由企业内部或独立供应商执行，这些程序都必不可少，以确保符合社 会、政府和企业的价值观。15充分准备好图 8应用者对应用者对人工智能人工智能风风险的担忧程险的担忧程度度与准备程度与准备程度存存在差距在差距十分/极其担忧网络网络安安全全漏洞漏洞62%影影响响业业务务运运营营的的人人工工智智能能故障故障39%37%58%37%57%未经未经同同意意使使用用个个人

41、人数数据据的的后后果果不不断断变变化化的的新新法规法规人工人工智智能能系系统统所所作作决决策策和和行行动动的的责任责任缺乏缺乏透透明明度度伦理伦理问题问题人工人工智智能能自自动动化化带带来来的的潜潜在在失失业业问题问题根据根据人人工工智智能能推推荐荐做做出出错错误误决策决策员工员工的的负负面面反反应应顾客顾客的的抵抵制制1437%57%39%55%38%54%40%53%38%53%37%53%36%53%38%52%来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年制胜人工智能时代人工智能风险管理有很大的提升空间，即 便对最资深的应用者而言“我我们们的的客户高度客户高度关关注透注透 明

42、明度和可度和可解释解释性性。他他们通们通 常常并并不关不关心模型心模型如如何运何运作作，只只是希是希望望能够修正能够修正它它。我。我 们发们发现，现，行之行之有有效效的的做法做法 是是建建立明立明确确的反的反馈馈机制。机制。”Kevin Walsh,人人工智能工智能产产品品组组负负责责人人,HubSpot这些程序对自主开发及商用人工智能 系统均至关重要。人工智能解决方案 是否消除了偏见？基于人工智能的决 策能否让人们充分理解，并以其为依 据采取行动？是否有足够的措施保护 个人数据？关注关注人工智能的伦理人工智能的伦理风风险险。安全问题 是最大的担忧，四分之一的受访者将 其视为最大的伦理风险。其

43、他令人担 忧的问题包括人工智能决策缺乏可解 释性和透明度，人工智能自动化导致 工作数量减少，以及利用人工智能操 纵人们的思维和行为。图 9人工智人工智能应用风险管理措施能应用风险管理措施德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）32%1532%36%31%29%35%37%37%39%35%32%34%43%36%43%43%39%37%确保人工智能风险管理契合更广泛的风险协协调调一致一致管理工作指派一位高管负责管理人工智能风险22%27%28%进行内部审核与测试39%38%43%起步者起步者熟练熟练者者精通者精通者32%35%35%建立正式清单，记录所有人工智能应用由外部供应商进行独立的审核与测

44、试为相关人员提供培训，协助识别并解决人 工智能的伦理问题与外部相关方合作，寻求人工智能伦理方面 的领先实践确保人工智能供应商提供的系统无偏见制定政策或建立委员会，以完善人工智能 伦理规范提高提高认知认知审核与审核与 测试测试解决解决伦理伦理 问题问题来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年“我们的客户高度关注透 明度和可解释性。他们通 常并不关心模尽管存在种种担忧，仅有约三分之一的应 用者正着力应对风险。36%的受访者正制 定政策或建立委员会，以完善人工智能伦 理规范，同样比例的受访者表示正与外部 相关方合作，积极寻求领先实践。16由于 伦理问题备受关注，更多的应用者应当考 虑

45、自行制定伦理政策，或采纳广受认可的 伦理政策。1716虽然未来仍有很长的路要走，越来越多的 企业正积极应对人工智能相关风险：美国银行（Bank of America）与哈佛大 学肯尼迪学院合作建立“负责任地使 用人工智能委员会”，并在人工智能 伦理方面展开合作。18该银行还开设了 一个新职位企业数据治理执行官，负责公司的人工智能治理，与首席风 险官合作推进人工智能治理。德国工程公司Robert Bosch GmbH 计划 在2025年前将人工智能嵌入其产品中，目前正向20,000名高管和软件工程师提 供人工智能应用培训，包括最近制定的 人工智能伦理规范。19Workday是一家基于云的企业软件

46、提供 商，专注于财务管理和人力资本管理。该公司开展了广泛的实践，包括制定一 系列准则，以确保基于人工智能的建议公正不倚，并具备强大的数据管理能力。20Workday 还在其产品开发过程中践行“经由设计的伦理”理念。21制胜人工智能时代尽管存在种种担忧，仅有约三分之一的应 用者正着力应对风险。3人人工智能解决方案层出不穷，涵盖定制解决方案、企业应用以及搭载了人工智 能的设备等。令人担忧的是，新兴风险和 法规会阻碍整体应用和创新发展。此外，应用者也不愿静待同行追赶而上，继而失 去竞争优势。为了保持领先，当前和未来 应用者需从三个方面采取行动。追求创新追求创新方法方法提升效率和自动化固然值得称赞，但

47、企业 可能需要快速寻求突破，并运用人工智能 技术打造差异化优势。从创新用例中汲取 灵感，开发出既实用又新颖的解决方案。跨跨越越边界。边界。拓展思维，寻求人工智能 技术的更多可能性。尝试追求更多元 的项目组合，提升企业各个业务部门 的能力。开开拓拓创新。创新。着力开发全新人工智能产 品和服务，利用人工智能研究并解决 人类无法解决的问题。结结语语领先之道德勤企业人工智能应用现状分析（第三版）图 10领先之道领先之道来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年制制胜胜人工人工 智能智能时代时代积极积极应应对对风险风险追求追求创创新新方法方法跨越边界 开拓创新 扩大圈层成为成为更更明明智智

48、的的消消费费者者打造多元团队 采取集中方法 注重整合与扩展统筹风险防控 校正供应商 监督合规工作17人工智能解决方案层出不穷，涵盖定追求创新方法跨越边界。拓展扩大扩大圈层。圈层。在更多业务部门部署人工 智能，而不是仅限于信息技术部门。寻求新的供应商、合作伙伴、数据源、工具和技术来推动人工智能举措。18成为更明成为更明智的消费者智的消费者随着供应商和合作伙伴不断推出更多人工 智能技术，企业应慧眼独具，识别出最有 能力提供前沿领先技术的供应商。打造打造多元团队。多元团队。在选择人工智能技术 和供应商时，需要技术和业务专家共 同参与。广泛听取开发人员、集成商、终端用户和业务负责人的意见，确保 协调一

49、致，并专注于业务成效。采取采取集中方法集中方法。组合方法有时会导致 重复工作、各种方法冲突和多重供应 商。应在企业内协调统筹相关实验、实施工作、人工智能技术选择和供应 商；考虑成立工作小组，指派专门领 导人，或创建实践团队。注重注重整合与扩展整合与扩展。无论内部或云端、专有或开源，确保供应商和合作伙伴 能够助您将人工智能解决方案广泛运 用于信息技术基础设施。与此同时，确保他们能够根据您不断变化的需求，提供相应的解决方案。积积极应对极应对风险风险随着经验的积累，人们对人工智能风险的 认识也更加深入。在过去几年里，关于偏 见、透明度和安全性的探讨交流愈发普遍。制定一套人工智能风险管理准则和流程有

50、助于在企业内部建立信任，同时深化与客 户和合作伙伴的互信关系。统筹风统筹风险防险防控控。许多人工智能相关风 险并非孤立存在。因此，将人工智能 风险管理与更广泛的风险工作相结合 至关重要，包括指派一位人工智能专 家开展适当的培训和协调工作。校正校正供应商。供应商。虽然与供应商建立信任 和透明度至关重要，但同样重要的是 确保他们提供的人工智能系统符合企 业的伦理准则。监督监督合规工作。合规工作。全球范围内关于人工 智能的立法框架和监管政策日益增多。应确保法律、风险、合规和信息技术 部门的管理层随时了解情况，并鼓励 他们全力推动人工智能系统与时俱进，顺应未来发展趋势。制胜人工智能时代扩大圈层。在更多