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打造企業級生成式AI應用 掌握開放、可信任、業務優化、商業價值四大特點

打造企業級生成式AI應用 掌握開放、可信任、業務優化、商業價值四大特點
敦陽科技董事長梁修宗認為,數據的整合、正規化與標準化,是企業導入AI應用的最大挑戰。

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科技

2023-10-19 15:21

生成式AI的崛起,不只為企業AI應用帶來新的樣貌,更提昇企業導入AI應用的意願和興趣。

根據IBM 最新公布的「二○二三全球CEO調查報告」,七十五%受訪者認為,生成式AI應用可以為企業帶來廣泛效益及創造競爭優勢,只是礙於數據來源、數據安全、自有數據不足、法規限制、領導團隊支持、偏見與數據正確性等因素,讓企業不敢大規模採用生成式AI技術。

 

曾經協助多家台灣企業導入AI應用的敦陽科技亦有相同看法,「數據的整合、正規化與標準化,是企業導入AI應用的最大挑戰,」敦陽科技董事長梁修宗指出。

 

面對企業導入新型態AI應用的需求和挑戰,IBM整合自家導入生成式AI的經驗與流程,全新推出企業級AI與數據平台watsonx,並攜手敦陽科技深耕台灣,協助台灣企業加速與擴大AI應用。

 

 

企業生成式AI
應用的三種類型

 

台灣IBM技術長莊士逸指出,就現今全球各企業的生成式AI應用來看,主要可以分成三種類型,第一種是打造虛擬的數位勞工(Digital Labor),並將部分工作轉嫁至數位勞工身上,以提昇內部作業效率及降低營運成本,舉例來說,人力資源部可以透過聊天機器人去回答關於請假、出差等相關人資問題。

 

第二種是IT營運管理最佳化,運用生成式AI進行數據分析,從中找出IT維運管理的洞見,協助IT人員做出最佳判斷,例如:以AI分析作業系統日誌,進而預測機房設備何時可能會故障,並及早做好維修規劃,避免無預警的當機。

 

第三種是自動生成內容,提高內部同仁生產力。例如以生成式AI自動生成程式碼,替程式開發者省下從零開始撰寫程式碼的過程,只要檢驗其正確性與安全性再加以修正即可,大幅提高程式開發的效率。

 

台灣IBM軟體事業群總經理廖俊榮進一步分享,IBM將生成式AI應用於人資數位轉型,就屬於第一種應用。目前包括請假、技能培育、內部調薪、升遷、職涯規劃、離職預測等人資工作,皆已經整合AI技術,其中最有趣的是離職預測,IBM利用AI整合內部員工資料,如:在職訓練時數、證照、工作績效等,及外部市場資料,如:相似職位或相同年資者的薪資水準,主動判斷並建議人資應該幫該名員工加薪,如果不加薪的話,離職風險又有多高,不只令全體員工感受到AI的力量,更有助於人員的留任。

 

三大解決方案
watsonx涵蓋AI應用完整流程

 

「生成式AI技術補足了AI應用的最後一哩路,讓AI應用介面更易於操作,也讓使用者更有感,」莊士逸強調,企業AI應用不只要讓包括員工與客戶在內的使用者有感,更需要具備開放的、可信任的、業務優化、能夠創造商業價值四大特性,這也是IBM推出watsonx平台的目的。

 

目前,watsonx平台共有watsonx.ai、watsonx.data 和 watsonx.governance三大解決方案,涵蓋從數據梳理、彙整、使用到分析的完整AI應用過程。

 

watsonx.ai為AI模型開發工具,可進行傳統機器學習及生成式AI模型的訓練、驗證、調整和部署,由於watsonx平台為開放式架構,除了IBM自行研發出的AI模型外,企業也可引進外部開源社群的開源模型,快速建構符合自身需求的AI應用服務。

 

同時,為確保AI的倫理與道德,watsonx.ai都是根據嚴格的技術、授權和效能審查等機制來選擇使用的模型。由IBM 開發的Granite 基礎模型則是接受了來自五個領域的企業相關數據集的培訓:互聯網、學術、代碼、法律和金融。其經過嚴格審查,根除令人反感的內容,並針對內部和外部模型進行了基準測試。我們的目的是幫助企業負責任地使用第三方模型,也可在使用過程中開啟AI護欄功能,以協助自動刪除攻擊性語言。

 

watsonx.data則是植基於開放式「湖倉一體(lakehouse)」架構的數據儲存平台,可以相容市面上大多數的資料環境,避免浪費企業既有的資料庫投資,還能提昇資料應用的彈性,讓企業可以快速擴大AI工作負載及數據應用模式。

 

watsonx.governance則聚焦於AI治理,事先釐清資料的來源、定義及使用規則,讓AI分析結果是負責任、透明、且可以被解釋。watsonx.governance已內建AI 審查機制,確保在資料匯入及訓練模型的過程中,AI是站在公正公平的立場,這對需要大量引用外部資料的生成式AI應用來說,尤為重要。

 

莊士逸認為,AI治理是一套方法論,必須搭配顧問輔導、建立流程,才能讓工具發揮最大效果,而IBM有專業顧問團隊及國際導入經驗,搭配敦陽科技在產業知識的深刻理解,可以根據企業實際應用需求與管理方式,量身打造具透明度和可解釋的AI工作流程。

 

以成大醫院為例,當時透過敦陽科技分享醫療業的管理機制和資料分析做法,讓IBM可以快速擬定產業最佳化導入的做法,建構出符合成大醫院需求的資料治理框架。

 

梁修宗指出,敦陽科技耕耘台灣已久,幾乎各大產業都有涉獵,非常清楚不同產業各自的痛點與需求,加上IBM站在原廠角度分享眾多國際導入案例,讓敦陽科技可以直接和企業溝通適合導入哪種AI應用,建立共識後,再引進IBM技術與顧問協助,就能快速打造生成式AI應用,提高企業生產力和效率。

 

IBM和敦陽科技合作,加速推廣企業級AI與數據平台watsonx,盼能協助台灣企業加速與擴大AI應用

 

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