冰兒報報｜AI X DX｜數位轉型2.0｜DX 2.0｜如何利用AI加速企業數位轉型📮追蹤作者
人工智慧（AI）在數位轉型（DX）中的廣泛應用，遠遠超出只生成文字和圖像那麼簡單。「生成式人工智慧」通常關注的是如何從資料中生成新的、與原始資料在統計特性上相似的內容。「數位轉型」是企業以數位方式重塑業務流程以改善效能、增強資料驅動的決策制定、或改善客戶的整體體驗⋯⋯而進行這一切的方式，尤其是在大數量資料與複雜組織結構的情況下，AI的應用可以包括但不限於：內部流程自動化、數據驅動決策、客戶體驗改善、預測性維護、精確銷售與行銷⋯⋯等。
希望透過本文，能提供一些方向，讓企業能更清楚了解如何利用AI來加速數位轉型，並藉此成為新時代的領導者。企業如何利用 AI 加速企業數位轉型
- 加速業務流程 對企業來說，AI可以自動化許多日常任務並提高效率，例如客戶服務、數據分析和報告等。AI還可以透過大數據分析找出問題並提供解決方案，使企業能更
快速地進行決策。
- 生成式AI 生成式AI可用於資源配置、風險評估和投資策略等領域，提供企業預測未來的能力，進而
提高其創新和轉型的速度。
- 活化資料 將企業的資料透過AI技術進行活化與落地實施，這可以加速企業的數位轉型過程。並
結合跨部門與跨產業的數據資源，進行實質與有感的AI應用。AI的活化數據不僅僅限於企業內部的數據，企業也需要注意外部的數據，例如社交媒體的數據，市場調查的數據等，這些都是有價值的資訊來源。
- 規劃轉型策略 針對中小企業，可以先使用AI工具來了解企業的數位轉型成熟度，使用
AI諮詢診斷工具，根據評估結果來規劃適合的轉型策略，例如了解哪些業務流程可以透過AI來優化或自動化。在規劃策略時，我們需要認真考慮AI能帶來哪些實質的益處，以及可能需要面對的挑戰，例如人才短缺、跨部門協作困難等，企業需要提前做好準備。
- 資料分析和決策支援 AI技術，包括深度學習、機器學習等方法，可以處理大量複雜且多變的數據，並從中提取出有價值的信息以支援決策。這種快速和準確的數據處理能力是傳統手段無法比擬的。這裡我們可以進一步說明，AI不僅可以處理大數據，還可以處理實時數據，並提供
實時的洞察，幫助企業快速反應。
- 強化IT維運 AI工具的自主學習、認知分析及自動運行功能使IT維運更容易管理，稱作Artificial Intelligence for IT Operations，簡稱AIOps。這將促進IT運營效率並為數位轉型提供支援。AI在IT操作中的其中一個應用是預測性維護，透過分析大量的系統運行數據，AI能
預測可能會發生問題的時間和位置，從而提前進行維護，降低系統停機的風險。
- 資料工作流程(Data Pipeline) 企業導入AI專案，建立穩定可靠的資料工作流程是極為重要的一環：伴隨使用場景的即時性與資料量的增長速度，協助進一步推動機器學習模型的迭代與演進。建立資料工作流程是一個長期、持續的過程，一方面需要不斷收集和整理數據，另一方面也需要定期更新模型以反映最新的數據變化。
我在文章AI化｜數位轉型2.0｜企業整體變革｜傳統數位化已非AI化的途徑內曾提到，AI不再只是一種趨勢或未來的科技，而是已經在我們生活中的各個方面發揮著影響力。對企業來說，採用AI不只是一種選擇，而是必要的趨勢。因此企業不僅需要充分理解AI的成本和潛力，並且需要有效地利用AI來優化工作流程、提高效率、和改善決策過程。
數位轉型並非一蹴可幾，企業需要有一個明確的規劃和策略，以確保在數位轉型的過程中能夠在各個面向均能取得成功。包括建立良好的資料工作流程、瞭解AI如何援助企業、到訓練員工對AI的使用⋯⋯等。
很重要的一點，企業應明白AI的運用和數位轉型的成功，關鍵仍在於人。想要確保持續的創新，必須具有適應變化的心態，並且保持對新技術的好奇心。只有將AI與員工的智慧相結合，才能夠完全釋放AI的潛力，實現有效的數位轉型。
無論是業務效率的提升、更好的客戶體驗、開創新的商業機會和業務來源或者是數位工具的優化利用，先定出明確的願景和策略，然後再一步步落實策略，相信企業一定能夠成功地完成數位轉型2.0。
預祝各位在數位轉型的道路上一切順利！如對本文有任何相關問題，歡迎與我聯繫！
