德勒-企业人工智能应用现状分析（第三版）-2020.08（29页）-WN9

1、制胜人工智能时代制胜人工智能时代 企业企业人工智能应用现状分析（人工智能应用现状分析（第三版）第三版） 德勤人工智能研究院及德勤科技、 传媒和电信行业中心联合报告 德勤科技、传媒和电信行业中心开展行业研究，获取精深洞察，助力企业洞悉未来机遇。凭借 专业研究，该中心协助企业高层顺应新技术与新趋势，简化复杂业务难题，解决核心问题，助 力企业增强竞争优势，赢在当下，制胜未来。作为值得信赖的顾问机构，德勤科技、传媒和电 信行业中心致力于协助企业高层更有效地识别风险与回报，把握机遇，在迅速变化的科技、传 媒和电信行业格局中解决最严峻的挑战。 联系我们联系我们 欲了解有关德勤科技、传媒和电信行业中心的更多详情和最新研究及洞察，敬请访问 订阅订阅 欲订阅科技、传媒和电信行业的邮件通讯，敬请点击 选择您感兴趣的领域。 互动互动 关注推特账号DeloitteTMT。 关于德勤科技、传媒和电信行业中心关于德勤科技、传媒和电信行业中心 德勤人工智能研究院汇集人工智能领域顶尖智慧，凭借前沿研究和创新，推动“赋能时代”的 人机协作，助力组织机构实现人工智能转型。研究院的成立旨在促进人工智能的对话和发展， 激励创

2、新，挑战现状。德勤人工智能研究院与由行业思想领袖、学术权威、初创企业、研发团 队、企业家、投资者和创新者组成的生态系统协作，结合德勤在人工智能应用领域的深度经验， 助力组织机构实现人工智能转型。研究院专注于人工智能多个重点领域，当前研究重心主要集 中于伦理道德、创新、全球发展、未来工作和人工智能案例研究等。 联系我们联系我们 欲了解更多有关德勤人工智能研究院的更多详情，敬请访问 关于德勤人工智能研究院关于德勤人工智能研究院 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 2 3 5 17 20 2 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： 人工智能应用者对人工智能应用者对人工智能技术推动人工智能技术推动 价值创造和竞争优势价值创造和竞争优势的的能力能力保有保有信心信心。 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人工智 能为驱动的转型变革。 企业的先行优势很快便会企业的先行优势很快便会消失。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

3、 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。 几乎所有应用者都在使用人工智能提几乎所有应用者都在使用人工智能提 升效率升效率；成熟型应用者亦在利用人工成熟型应用者亦在利用人工 智能技术进一步推动差异化竞争。智能技术进一步推动差异化竞争。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。 应用者更倾向于购买而非自行研发人应用者更倾向于购买而非自行研发人 工智能技术，且认为工智能技术，且认为拥有最好的人工拥有最好的人工 智能技术智能技术是获取竞争是获取竞争优势的关键。优势的关键。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。 应用者认识应用者认识到人工智能的风险，到人工智能的风险，但在但在 应对战略、操作和应对战略、操作和伦理道德风险方面伦理道德风险方面 仍普遍准备不足。仍普遍准备不足。随着应用的增长

4、， 人们对人工智能各种风险从无意 识偏见到明确责任的认识也在增 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 技术风险。 3 引引言言 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

5、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 关键问题：关键问题：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

6、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。 4 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%。作为此次不记名调查的补充，德勤还

7、对来自各个行业的人工智 能专家进行了深入的电话访谈。 5 熟练熟练者者（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。 维维持竞争优势的挑战更趋严峻持竞争优势的挑战更趋严峻 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”）。 精通人工智能应用的领先企业精通人工智能应用的领先企业 为了解人工智能的前沿格

8、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。 图1 企业的人工智能应用成熟度各不相同企业的人工智能应用成熟度各不相同 “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。 德勤企业人工智能应用现状分析（第三版） 人工智能应用前沿人工智能应用前沿 来源：德勤企业人工智能应用现状分析（第三版），2020年。 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 高 低 精通者 26% 熟练者 47% 起步者 27% 6 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

9、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。 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。 人工智能人工智能技术技术组合组合 机器学习机器学习。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。 深度学习深度学习。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。 自然语言处理自然语言处理。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。 计算机视觉。计算机视觉。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

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