人工智能近年的蓬勃發展相信有目共賭。以往企業主要利用分析型人工智能（Analytical AI） 或符號人工智能（Symbolic AI）來提升效率和決策。如今，生成式人工智能（Generative AI）的進一步發展將解鎖更多新可能性，甚至開始廣泛應用於時裝、設計、媒體和娛樂等界別。 根據國際數據資訊公司 IDC（全球著名的資訊科技、電信行業和消費科技諮詢供應商）發表的數據，自 2023 年，亞太區七成企業已開始嘗試應用或投資生成式人工智能，員工也願意在工作中使用生成式人工智能等技術。UiPath 最新的一項調查反映，有六成香港員工會在工作時使用生成式人工智能，比率為全球最高的兩個市場之一。大多數香港員工（63%）普遍相信生成式人工智能工具的輸出結果，當中超過一半（52%）認為生成式人工智能工具可以創造更大的商業價值。 雖然各行各業都不斷在討論生成式人工智能對不同行業的衝擊及幫助，但我們不應該只停留於紙上談兵，而是需要更專注於如何提升其跨行業商業價值。值得注意的是，僅僅依賴人工智能已不足以實現全方位的數碼轉型。我們應該更適時地將人工智能技術應用並整合到更廣泛互通的商業計畫之中。 發揮生成式人工智能的最大潛力 人工智能的輸出結果與輸入的品質息息相關。維護完善的數據，確保資料從不同來源匯聚到統一可靠的數據庫中，是令數據變得更準確的正確方向。此外，我們還需要針對不同且複雜的業務功能訓練人工智能的模型，以降低依賴人工智能演算法而產生誤差的風險。這也正是我們和人工智能機器彼此相輔相成的地方，從而為強大的人工智能生態系統奠定穩固的基礎。 另一方面，雖然生成式人工智能可以理解和創造不同類型的內容，但仍缺乏一定程度的執行力。沒有自動化的人工智能就好比失去身體的大腦，可以思考，卻無法單憑洞察力做任何事。在企業數碼轉型的過程中，兩者缺一不可，惟有自動化和人工智能兼具才能有助企業加快進行重要決定。 事實上，一些金融和監管機構已經結合生成式人工智能和自動化，簡化識別可疑交易的流程，並加快預防和檢測詐騙交易，從而提高效率。香港銀行業界正利用生成式人工智能的力量，進一步加強風險管理、反詐騙工作和提升客戶體驗等領域。例如，香港金融管理局最近推出了新的生成式人工智能（Gen AI）沙盒，促進銀行業界進一步數碼轉型和負責任地發展創新人工智能。相似地，業界能結合自動化工作流程與生成式人工智能，向金融交易中的交易歷史和客戶行為等數據作自動分析，當異常的交易已被自動標記，分析師便可以更專注於驗證交易並及時處理詐騙案件。除此之外，人工智能機器人還能自動在更深入的應用程式中設定指標，以便在未來偵測到可疑情況時立即啟動警報程序。 自動化還可以幫助整理訓練數據（training data），在將數據輸入人工智能模型之前去除異常值和無關資訊。在自動化的幫助下，透過回饋訓練，企業可以反覆改善和更新人工智能模型，從而降低人工智能演算法失誤的風險。自動化的另一好處是可以識別造成錯誤預測的運作模式，並分析人工智能模型中的錯誤，企業因此可以更有效地找出錯判的根本原因，並對人工智能模型進行微調。簡而言之，結合自動化和人工智能可以幫助各行各業開拓商機、提高效率並推動行業創新發展。 融入生成式人工智能　實現數碼轉型 雖然生成式人工智能和自動化的協同作用蘊含著巨大潛力，但企業若不夠成熟就貿然採用新技術或會帶來反效果。在此之前，企業應先建立支援生成式人工智能和自動化功能的數據管理流程和基礎系統。…