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根據最近一些人工智能的應用進展和狀況相關調查、研究、預測和其他定量評估，我們總結出以下幾點趨勢：第一，人們對人工智能帶來商業利益的期望迅速增長，而迄今為止，獲得商業收益的幾率卻很低；第二，全球企業越來越多地采用AI，但在具體實施以及與現有流程集成過程中面臨的挑戰也越來越多；第三，企業在擁抱AI的過程中，不可避免地遇到了裁員和必要的員工培訓等問題。

>>> 企業對于用人工智能應用的態度

據MIT Sloan對來自29個行業和97個國家/地區的2555名高管進行管理審查和BCG調查顯示：

• 全球有93％的高管期望從AI中獲得一些價值，然而有65％的受訪者表示，他們還沒有從最近幾年AI投資中看到價值；
• 在AI方面進行“重大投資”的企業組織中，有40％的受訪者表示沒有從AI投資中獲得業務收益；
• 在高風險項目上進行投資的企業組織中，迄今為止有50％看到了價值；
• 在那些主要投資于低風險項目的企業中，只有23％獲得了收益；
• 45％的受訪者認為AI有競爭風險，高于2017年的37％;
• 71％的中國受訪者認為，人工智能既是企業的風險也是機遇，高于2018年的41％；
• 中國企業在人工智能上的投資超過全球同行，從而在競爭中脫穎而出，主要體現在以下幾個方面——在AI人才方面（84％）、技術（93％）、訓練AI算法所需的數據（81％）和流程（75％）

根據RELX對1,028位美國高管的調查顯示：

• 93％的美國企業高管認為，AI在他們的行業中具有非常積極的影響，2018年這一比例為69％。他們表示，在過去一年中，其人工智能實施規模持續增長，從2018年的48％躍升至2019年的72％；
• 在過去一年中，有64％的受訪企業擴展了AI所涉及的業務領域，有56％的企業增加了數據科學家和技術人員的人數以支持AI技術的擴展，還有54％的企業新增了以新興技術為重點的新崗位；
• 有57％的受訪者認為，AI正在幫助改進和開發產品，54％的受訪者認為，AI有助于優化控制和協作；
• 有28％的受訪高管稱，他們的企業尚未采用AI，其中有50％的受訪者將這主要歸咎于預算限制，36％提到了技術專業知識的匱乏，30％提到了投資回報率未經驗證，16％提到了沒有得到C級高管或者董事會的支持

根據Optum對500個美國醫療行業領導企業的調查顯示：

• 超過60％的美國醫療領導企業表示，他們已經采用了AI策略，高于2018年的33％；
• 據估計，未來五年內將平均投資3,970萬美元，比2018年的預算增加730萬美元；
• 有50％的受訪者期望通過AI投資在三年內看到切實的成本節省，而2018年這一比例為31％；
• 62％提到了可行的管理AI應用，28％信任臨床AI應用程序

根據TransUnion/AITE Group對美國、加拿大、英國、中國香港和印度的金融機構的682位營銷和風險主管進行的調查顯示：

• 金融機構營銷和風險主管中有66％的受訪者認為，AI和機器學習是一種競爭優勢，只有14％的受訪者表示，他們沒有部署AI/ML分析模型；
• 有75％的受訪者希望未來兩年內將更多的AI和機器學習技術整合到他們的分析平臺中；
• 76％的受訪者正在努力清理數據和準備數據以便進行分析

>>> 人工智能的業務影響

MIT Sloan Review和BCG調查顯示，針對德意志銀行在德國推出的消費信貸產品，AI會在客戶填寫貸款申請時實時決定是否向客戶提供貸款；針對這一特定產品，AI服務啟用后的八個月內，貸款額激增了10到15倍。

以西門子為例，通過在招標過程中采用機器學習技術，使得西門子在詳細說明企業需要采購的商品和服務規格，并進一步對比廠商建議的這一工作流程中，速度提高了20％到30％。

>>> 未來的工作方式

富國銀行（Wells Fargo）行業分析師最近發布的一份報告顯示，到2030年美國有多達20萬的銀行員工可能會因為AI而失業。該報告估計，大型資本化金融機構的AI支出每年累計超過1500億美元。在過去的兩年中，BB＆T采用了數字化優先的策略，將人工智能和機器人技術運用于后臺、客戶服務和合規運營中。自2016年底以來，BB＆T的這項計劃已經導致員工數量減少了2439人至35334（降幅6.5%），分支機構員工人數減少409人至1787人（降幅18.6%）。

對此，有52％的美國醫療領導企業期望AI可以創造更多的就業機會，而87％的受訪者對于聘用具有AI工作經驗的候選人是首要任務表示認同；有89％的受訪者表示，培訓員工的速度不足以跟上AI創新的速度，而91％的受訪者估計，新工作崗位有10％至50％是具有AI經驗的。

有62％的企業高管表示，他們的企業目前提供AI相關培訓，高于2018年的46％；在那些不提供培訓的企業中，只有53％表示計劃未來會提供。有93％的受訪者認為，美國企業應該通過與大學合作等形式的教育計劃對未來人工智能勞動力進行投資。

在MIT Sloan Review和BCG的調查報告中指出，與那些不注重技能再培訓的企業相比，那些在雇用或者留住AI人才方面遇到難題、但仍然積極幫助現有員工獲得AI技能的企業，從AI中獲益的可能性要高出40%。。

>>> 數據是人工智能發展的驅動力

據Exasol對1,000名IT決策者的調查，有80％的IT決策者稱，有半數時間里數據都是可以指導企業組織進行決策的，但是在性能、安全性和預測挑戰方面遇到的挑戰，阻礙了改進數據策略的能力。具體來說：

• 數據安全（39％）、高成本（38％）、數據性能低下（31％）是數據策略的最大障礙；
• 數據被主要用于為決策提供信息，更好地了解客戶的行為和期望（54％）、支持戰略計劃（46％）、改善業務流程和運營（44％）；
• 最需要數據驅動策略帶來變革的業務領域包括銷售（37％）、運營（37％）、市場營銷（33％）；
• 有1/4的企業組織任命了首席數據官或首席分析官，以確保更廣泛地使用數據和分析

舉個例子：Global Tone Communications Technology是一家中國國有企業，該企業在每天可以從社交媒體和傳統媒體等來源中挖掘65種語言的5萬億個單詞，供中國國家安全機構使用。

>>> 人工智能風險投資

根據美國國家風險投資協會（National Venture Capital Association）2019年第三季度的數據顯示，今年前9個月美國965家AI相關企業已經獲得了135億美元的風險投資，這一數據也讓2018年的168億美元（數據來自2019年第三季度PitchBook-NVCA Venture Monitor的數據）黯然失色。

>>> 關于人工智能應用的討論

“AI設計者或者采購管理員的價值不一定是床邊臨床醫生或患者的價值，這些價值沖突將成為重大道德沖突的源頭。”——Danton Char，斯坦福大學醫學中心麻醉學、手術期和止痛醫學助理教授

“我不完全同意這種機器是完全自主的、無需人工干預即可運行的觀點。至少在今天以及可預見的將來，AI機器只是一種工具。”——Andrei Iancu，美國專利商標局總監

“如果領導者將AI視為資產負債表，那么他們將錯失這個機會。你需要了解AI可能帶來的顛覆性變化。”——Werner Boeing，羅氏診斷公司（Roche Diagnostics）首席信息官

“對我們而言，主要的優勢在于提高了參與度，其次才是變現以及給我們和整個聯盟帶來新增收入。這些數據將具有巨大的價值。”——Dave Lahanski，美國職業冰球聯盟（NHL）業務發展和全球合作伙伴關系高級副總裁