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全球市场研究:中国在生成式AI应用方面拔得头筹

基于SAS®Viya®的新型临床数据存储库打造了开放的、可扩展的云原生分析平台,帮助提高生产力并加速创新企业领导者的顾虑主要集中在:缺乏认知、缺少清晰的业务战略、数据不足以及合规准备不足;而数据隐私、安全和治理则是他们面临的主要挑战。

生成式AI并非昙花一现,而是大势所趋,世界各地的企业都在积极应用和投资这项技术。那么,哪些国家和地区在生成式AI的应用方面处于领先水平?SAS委托Coleman Parkes Research公司进行的一项最新全球研究显示,中国的生成式AI应用率最高。参与调研的中国企业决策者表明,83%的中国企业正在使用生成式AI,超过了英国(70%)、美国(65%)和澳大利亚(63%)。不过,在成熟度和全面部署生成式AI技术方面,美国(24%)领先于中国(19%)和英国(11%)。

这对于AI和生成式AI的全球经济影响来说意味着什么呢?麦肯锡在2023年发布的一份报告中预测,如果在其研究的所有应用场景中使用生成式AI,将为全球经济带来年产值高达2.6万亿-4.4万亿美元的增长,这一增量基本相当于英国2021年的GDP。这将使AI的整体影响力提升15%-40%。

为此,SAS和Coleman Parkes对全球主要市场的1,600名决策者进行了调研。受访者涵盖银行、保险、公共部门、生命科学、医疗保健、电信、制造、零售、能源和公用事业以及专业服务等各个行业。参与调研的企业中,规模最小的员工人数为500-999人,规模最大的超过10,000人。

如需了解更多信息,请查看完整研究报告和交互式数据仪表盘。

值得注意的是,本次报告中显示中国的生成式AI应用率处于领先地位,在部署有效性和回报率方面,美国企业则相对领先。Coleman Parkes董事总经理Stephen Saw补充道:“在全面部署生成式AI的企业中,中国有19%,美国有24%。”

生成式AI在全球各地飞速发展

根据全球调研结果,多项指标表明,全世界都在拥抱生成式AI,并开始通过应用生成式AI获得切实的商业成果,只是不同地区的步调不尽相同。

“对于任何新技术,企业必定都会经历一个探索阶段,逐渐分清炒作宣传与实际状况,从而了解具体实施时的复杂性。如今,生成式AI已经到了这一关键时刻。”SAS执行副总裁兼首席技术官Bryan Harris表示,“炒作周期结束后,我们要做的是有目的地部署生成式AI,并实现可重复、可信赖的商业成果。”

在企业流程中全面使用和部署生成式AI方面,各地区的排名如何?

●北美:20%

●亚太地区:10%

●拉美地区:8%

●北欧:7%

●西南欧和东欧:7%

哪些地区实施了生成式AI使用政策?

●亚太地区:71%

●北美:63%

●西南欧和东欧:60%

●北欧:58%

●拉美地区:52%

计划在下一财年投资生成式AI的企业在多大程度上设立了专项预算?

●亚太地区:94%

●北欧:91%

●西南欧和东欧:91%

●北美:89%

●拉美地区:84%

注:北美包括美国和加拿大;拉美地区包括巴西和墨西哥;北欧包括英国/爱尔兰、瑞典、挪威、芬兰和丹麦;西南欧和东欧包括法国、德国、意大利、比荷卢、西班牙和波兰;亚太地区包括澳大利亚、中国、日本和阿联酋/沙特阿拉伯。

不同行业和职能部门对生成式AI的接受度各异

Alchemy Crew首席执行官兼风险合伙人Sabine VanderLinden认为,部署生成式AI的行业发展潜力巨大。“生成式AI正在重塑商业世界的未来。”她指出,“事实上,从市场营销领域的动态客户画像到保险业的精准理赔,将生成式AI集成到业务流程中,能够为提升效率、个性化和战略前瞻性带来无与伦比的机遇。要想在竞争激烈、高度不确定和不可预测的市场中保持领先地位,拥抱生成式AI技术至关重要。”

调研数据显示,从行业细分来看,在将生成式AI全方位集成至日常业务运营方面,银行业和保险业领先于其他行业。调研结果的主要亮点如下:

在全面部署生成式AI并将其全面集成至常规业务流程方面,各行业的排名如何?

●银行:17%

●电信:15%

●保险:11%

●生命科学:11%

●专业服务:11%

●零售:10%

●公共部门:9%

●医疗保健:9%

●制造:7%

●能源和公用事业:6%

哪些行业已经在一定程度上将生成式AI投入日常使用?

●电信:29%

●零售:27%

●银行:23%

●专业服务:23%

●保险:22%

●生命科学:19%

●医疗保健:17%

●能源和公用事业:17%

●制造:16%

●公共部门:13%

企业内的哪些部门正在使用或计划使用生成式AI?

●销售:86%

●市场营销:85%

●IT:81%

●财务:75%

●生产:75%

率先采用生成式AI的企业在应用和部署该技术时面临重重阻碍

缺少清晰的生成式AI战略,是企业在将该技术应用于日常运营时面临的首要挑战。

只有9%的受访企业领导者表示非常了解其所在企业的生成式AI应用情况。所在企业已全面部署生成式AI的受访者中,只有25%表示非常了解其企业的生成式AI应用战略。即使是负责技术投资决策的决策者也不了解AI,包括生成式AI应用率名列前茅的企业中的此类决策者。

九成高级技术决策者承认,他们并不完全了解生成式AI及其对业务流程的潜在影响。45%的首席信息官了解所在企业的AI应用战略,位居各类高管之首,但只有36%的首席技术官表示完全了解。

不过,虽然存在这种认知偏差,但大多数企业(75%)表示已为下一财年投资生成式AI设立预算。

企业面临的其他挑战包括:

●数据

在应用生成式AI的过程中,企业发现缺少足够的数据来对大语言模型(LLM)进行微调。当进行深入部署时,企业还发现缺少合适的工具来顺利完成部署。企业IT主管最关注的是数据隐私(76%)和数据安全(75%)。

●合规

只有一成企业表示已经为应对即将出台的AI法规做好充分准备。在已全面部署生成式AI的企业中,有三分之一认为自己能够满足法规要求。只有7%的企业提供了高水平的生成式AI治理培训。只有5%的企业已有可靠的系统,可用于评估大语言模型的偏见和隐私风险。

尽管存在各种障碍,但部分率先采用生成式AI的企业已从中收获切实的益处:89%表示员工体验和满意度得到改善;82%表示节省了运营成本;82%表示客户留存率有所提高。

了解SAS的最新消息,请关注SAS的Twitter账户@SASsoftwareNews。


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