什麼是企業 AI？

企業人工智慧 (AI) 是在大型組織內採用進階 AI 技術。將 AI 系統從原型推至生產階段，在規模、效能、資料治理、道德和法規遵循等方面都帶來了諸多挑戰。企業 AI 包含用於在大型組織中廣泛使用 AI 的政策、策略、基礎結構和技術。儘管需要投入大量的資金和工作，但企業 AI 對於大型組織來說具有重要意義，因為 AI 系統正在日益主流化。

進一步了解人工智慧 (AI)»

企業 AI 平台是一組整合式技術，可讓組織大規模實驗、開發、部署和操作 AI 應用程式。深度學習模型是任何 AI 應用程式的核心元素。企業 AI 需要提高 AI 模型在各任務之間的重複使用率，而不是每次出現新問題或資料集時從頭開始訓練模型。企業 AI 平台提供必要的基礎結構，以便在整個組織中大規模重複使用、執行深度學習模型以及將其投入生產。該平台是完整、端到端、穩定、可恢復和可重複的系統，其提供永續的價值，同時保持靈活性以應對持續改善和不斷變化的環境。

實作企業 AI 之後，您可以解決以前無法處理的難題。該平台可以協助您在大型組織中推動形成新的收入來源和提升效率。

推動創新

大型企業通常擁有數百個業務團隊，但並非所有企業都擁有用於資料科學技能的預算和資源。企業規模的 AI 可讓領導者實現人工智慧和機器學習 (AI/ML) 技術的普及，並且可在公司中更輕鬆地存取這些技術。組織中的任何人員都可以建議、實驗 AI 工具以及將其納入自己的業務流程中。具有商業知識的領域專家可以為 AI 專案做出貢獻，並且引領數位轉型。

加強治理

孤立的 AI 開發方法會導致可見性與治理受限。這種孤立的方法會降低利害關係人的信任度，並且限制 AI 的採用，尤其是在關鍵決策預測中。

企業 AI 帶來程序透明度和控制性。組織可以依據法規要求控制敏感資料存取，同時鼓勵創新。資料科學團隊可以使用可解釋的 AI 方法，為 AI 決策帶來透明度，同時提升最終使用者的信任度。

降低成本

AI 專案的成本管理需要仔細控制開發工作、時間和運算資源，尤其是在訓練期間。企業 AI 策略可以自動化並標準化組織內的重複工程性工作。AI 專案可集中且可擴展地存取運算資源，同時確保不會產生重疊或浪費。您可以最佳化資源配置、減少錯誤並隨著時間的推移提高程序效率。

提升生產力

透過自動執行例行任務，AI 可以減少時間浪費，並且釋放人力資源以開展更具創意和高效的工作。在企業軟體中融入智慧也可以加速推進企業營運，減少任何企業活動中不同階段之間所需的過渡時間。縮短從設計到商業化或生產到交付的時間可以立即帶來投資回報。

企業 AI 應用程式可以最佳化從供應鏈管理到詐騙偵測和客戶關係管理的所有方面。接下來，我們提供一些案例研究範例。

研究與開發

組織可以分析大量資料集、預測趨勢並模擬結果，以大幅減少產品開發所需的時間和資源。AI 模型可以識別過往產品成功和失敗案例的模式與洞見，並且引導未來產品的開發。這些模型還可以支援協作創新，讓不同地理區域中的團隊更有效地處理複雜的專案。

例如，全球製藥品牌 AstraZeneca 建立了 AI 驅動的藥物探索平台，以提高品質並縮短發現潛在候選藥物所需的時間。

資產管理

AI 技術可最佳化組織內實體和數位資產的採購、使用和處置。例如，預測性維護演算法可以預測設備或機械何時可能會發生故障或需要維護。它們可以建議機械的操作調整，以此提高效率、降低能源消耗或延長資產的使用壽命。透過 AI 賦能的追蹤系統，組織可取得其資產位置和狀態的即時可見性。

例如，全球醫療技術領導者 Baxter International Inc. 使用 AI 來減少非計畫中的設備停機時間，僅在一處設施中就防止超過 500 個機器小時的非計畫中停機時間。

客戶服務

AI 可提供個人化、高效且可擴展的客戶互動。AI 驅動的聊天機器人和虛擬助理可處理許多客戶查詢，並且無需人為干預。AI 還可以即時分析大量的客戶資料，讓企業能夠提供個人化的建議和支援。

例如，全球電信公司 T-Mobile 使用 AI 來提高客戶互動的速度和品質。真人客服可更妥善、更快速地為客戶提供服務，豐富客戶體驗，並且建立更強大的人際聯繫。

成功部署企業 AI 需要組織實作以下內容。

資料管理

AI 專案需要輕鬆安全地存取企業資料資產。組織必須逐步發展其資料工程管道，無論是串流或批次資料處理、資料網格，還是資料倉儲。他們必須確保資料型錄之類的系統已經就位，以便資料科學家可快速找到並使用其所需的資料集。集中式資料治理機制可監管資料存取並支援風險管理，而不會在資料擷取中產生不必要的障礙。

模型訓練基礎結構

組織必須建立集中式基礎結構，以建置和訓練全新和現有的機器學習模型。例如，特徵工程涉及從原始資料擷取和轉換變數或特徵 (例如價目表和產品描述) 以進行訓練。集中式特徵存放區允許不同的團隊進行協作，促進重複使用並避免因重複性工作而形成孤島。

同樣，需要具備支援檢索增強生成 (RAG) 的系統，以便資料科學團隊可使用內部企業資料調整現有 AI 模型。大型語言模型 (LLM) 在大量資料上進行訓練，並使用數十億個參數來產生原始輸出。可以使用這些模型完成回答問題、翻譯語言和自然語言處理等任務。RAG 將原本就很強大的 LLM 功能擴展到特定領域或組織的內部知識庫，而無需重新訓練模型。

中央模型註冊庫

中央模型註冊庫是針對不同業務單位所建置和訓練的 LLM 與機器學習模型的企業型錄。該註冊庫可實現模型版本控制，讓團隊能夠完成許多任務：

• 追蹤模型隨時間推移的迭代情況

• 比較不同版本之間的效能

• 確保部署任務使用最有效和最新的版本

團隊也可以維護模型中繼資料的詳細記錄，包括訓練資料、參數、效能指標和使用權利。這可增強團隊之間的協作，並且簡化 AI 模型的治理、合規和稽核性。

模型部署

MLOps 和 LLMOps 等實務為企業 AI 開發帶來營運效率。它們套用 DevOps 的原則來解決 AI 和機器學習的獨有挑戰。

例如，您可以自動化各種 ML 和 LLM 生命週期階段，例如資料準備、模型訓練、測試和部署，以此減少手動錯誤。建置 ML 和 LLM 營運管道可促進 AI 模型的持續整合和交付 (CI/CD)。團隊可以依據即時意見回饋和不斷變化的要求快速迭代和更新模型。

模型監控

監控對於管理 AI 模型至關重要，可確保 AI 所產生內容隨時間推移的可靠性、準確性和相關性。AI 模型容易出現幻覺或偶爾產生不準確的資訊。由於資料和內容不斷演進，模型輸出也可能變得不具備相關性。

組織必須實作人機迴圈機制才能有效管理 LLM 輸出。領域專家定期評估 AI 輸出，以確保其準確性和適當性。使用來自最終使用者的即時意見回饋，組織可以維持 AI 模型的完整性，並且確保該模型滿足利害關係人不斷演變的需求。

成功部署企業 AI 需要組織實作以下內容。

資料管理

AI 專案需要輕鬆安全地存取企業資料資產。組織必須逐步發展其資料工程管道，無論是串流或批次資料處理、資料網格，還是資料倉儲。他們必須確保資料型錄之類的系統已經就位，以便資料科學家可快速找到並使用其所需的資料集。集中式資料治理機制可監管資料存取並支援風險管理，而不會在資料擷取中產生不必要的障礙。

模型訓練基礎結構

組織必須建立集中式基礎結構，以建置和訓練全新和現有的機器學習模型。例如，特徵工程涉及從原始資料擷取和轉換變數或特徵 (例如價目表和產品描述) 以進行訓練。集中式特徵存放區允許不同的團隊進行協作，促進重複使用並避免因重複性工作而形成孤島。

同樣，需要具備支援檢索增強生成 (RAG) 的系統，以便資料科學團隊可使用內部企業資料調整現有 AI 模型。大型語言模型 (LLM) 在大量資料上進行訓練，並使用數十億個參數來產生原始輸出。可以使用這些模型完成回答問題、翻譯語言和自然語言處理等任務。RAG 將原本就很強大的 LLM 功能擴展到特定領域或組織的內部知識庫，而無需重新訓練模型。

中央模型註冊庫

中央模型註冊庫是針對不同業務單位所建置和訓練的 LLM 與機器學習模型的企業型錄。該註冊庫可實現模型版本控制，讓團隊能夠完成許多任務：

• 追蹤模型隨時間推移的迭代情況

• 比較不同版本之間的效能

• 確保部署任務使用最有效和最新的版本

團隊也可以維護模型中繼資料的詳細記錄，包括訓練資料、參數、效能指標和使用權利。這可增強團隊之間的協作，並且簡化 AI 模型的治理、合規和稽核性。

模型部署

MLOps 和 LLMOps 等實務為企業 AI 開發帶來營運效率。它們套用 DevOps 的原則來解決 AI 和機器學習的獨有挑戰。

例如，您可以自動化各種 ML 和 LLM 生命週期階段，例如資料準備、模型訓練、測試和部署，以此減少手動錯誤。建置 ML 和 LLM 營運管道可促進 AI 模型的持續整合和交付 (CI/CD)。團隊可以依據即時意見回饋和不斷變化的要求快速迭代和更新模型。

模型監控

監控對於管理 AI 模型至關重要，可確保 AI 所產生內容隨時間推移的可靠性、準確性和相關性。AI 模型容易出現幻覺或偶爾產生不準確的資訊。由於資料和內容不斷演進，模型輸出也可能變得不具備相關性。

組織必須實作人機迴圈機制才能有效管理 LLM 輸出。領域專家定期評估 AI 輸出，以確保其準確性和適當性。使用來自最終使用者的即時意見回饋，組織可以維持 AI 模型的完整性，並且確保該模型滿足利害關係人不斷演變的需求。