AI 淘金热？新亚太地区研究显示AI 领导者的应用水平远超跟随者

AI 领导者在战略、技能、治理和信任度方面更胜一筹
40%的亚太地区企业期望获得至少 3 倍的AI投资回报
到 2028 年，亚太地区的AI投资预计将超过1100亿美元 


新加坡2024年10月23日 /美通社/ -- 由 SAS委托的《...

• AI 领导者在战略、技能、治理和信任度方面更胜一筹
• 40%的亚太地区企业期望获得至少 3 倍的AI投资回报
• 到 2028 年，亚太地区的AI投资预计将超过1100亿美元 

新加坡2024年10月23日 /美通社/ -- 由 SAS委托的《2024年亚太地区IDC 数据与AI趋势》研究显示，亚太地区企业正争先恐后地踏上人工智能（AI）发展的特快专列，其中近一半（43%）计划在未来 12 个月内大幅提升 AI 投资，使其增长幅度超过 20%。尽管AI投资规模宏大，但只有18%的亚太地区企业认为自己是 AI 应用领域的领导者，推动着具备长远规划的变革和转型。而AI跟随者虽然开展了众多的项目，但由于缺乏清晰的AI战略布局，与 AI领导者之间还存在巨大差距。

接受调研的AI 领导者表示，他们从AI项目中所获得的首要业务成果集中在推动新的收入增长（32%）、提高运营效率（31%）和增加利润（26%）方面。相比之下，AI 跟随者则表示，提升客户服务质量（27%）、扩大市场份额（25%）和加快产品上市（25%）是他们的首要业务成果。

"AI 领导者和 AI 跟随者在业务成果上的差异表明，后者缺乏清晰的AI战略和路线图。AI 跟随者专注于生产力提升等短期结果，而 AI 领导者已经超越了这些业务目标，转向更复杂的AI功能和行业用例。"SAS 高级副总裁（亚太、欧洲、中东及非洲新兴地区）Shukri Dabaghi表示。

"随着企业竞相挖掘AI的变革潜能，企业领导者应全面了解 AI 领导者与 AI 跟随者之间的差别，这一点至关重要。只有避免‘淘金热'的思维方式，才能确保在可信任AI以及数据、流程和技术能力的基石上实现持续的转型。"Dabaghi先生说。

"《2024年亚太地区IDC 数据与AI趋势》是一项重要研究，展现了数百家大型亚太地区企业对AI技术的采用和实施现状，特别强调了各行业的AI领导者和跟随者。"IDC 亚太地区数据、分析、AI、可持续发展与行业研究副总裁Chris Marshall表示："这些研究见解为我们提供了契机来剖析AI成功实施的阻碍因素，使企业可以更明智地对这些新兴技术进行投资，而不会被‘淘金'热潮所裹挟。"

生成式AI仅为AI投资计划之一

虽然众多的AI炒作主要聚焦于生成式AI，但研究显示，预测性和可解释性AI也是企业一直在投资的技术。2023 年，生成式AI仅占AI投资的 19%，但到 2024 年，这一比例预计将增至 34%，这反映出企业针对这三类AI技术上已形成更为均衡的投资分布。

IDC 最新支出指南表明，亚太地区的AI支出在 2024 年将达到 450 亿美元，到 2028 年将增至 1100 亿美元，复合年均增长率将高达24%（2023-2028 年） 。

研究显示，为 了支持2024 年加大生成式AI投资的计划，企业正在重新分配投资预算。三成企业表示将从基础设施现代化的预算中划拨资金，另有37%的企业则表示将从应用程序现代化的预算中抽调资金。

期望高投资回报率

研究表明，即将来临的AI"淘金"热来源于企业对AI的潜在投资回报率存在过高期望。研究发现，40%的受访企业期望至少获得三倍的投资回报，"担心错失良机"的心态继续刺激着企业抬高AI支出。结果，研究显示有的企业盲目地采用AI，并没有透彻地厘清投资将带来怎样的收益和业务价值。

鉴于 43% 的企业计划在接下来的 12 个月中将其 AI 投资增加 20% 或以上，各企业可能会由于这些战术投资潜在的回报情况而对 AI 感到失望。相反，企业领导阶层应该认识到，打造 AI 能力需要花费时间，同时需要稳固的 AI 基础以确保长期的价值增长。

"尽管消费者在运用生成式 AI 工具的过程中觉得 AI 极为神奇，然而要将其融入企业环境之中，尚需大量的工作以及适配的基础设施，而且对这些 AI 工具抱有过高的期望是不切实际的。"Dabaghi先生表示："了解这些隐患为我们带来了契机，让我们得以学习怎样解决问题，进而提升成功率，并且在采用和实施 AI 方面顺利达成业务目标。"

各行业AI脉搏

该研究详细分析了AI正如何对亚太地区各行业部门产生影响，着重聚焦于银行业、保险业、医疗保健和政府部门。

技能差距仍然是各行业面临的持续挑战，影响着AI的成功采用和实施。这种技能差距在医疗保健行业最为显著（41%），其次是政府部门（38%）、保险行业（32%），在银行业则不太明显（29%）。尽管存在这一挑战，这些行业仍在继续投资来提高其数据和AI能力，以实现更精简的决策制定、更高的自动化程度、更快推动新产品和服务上市、节约成本等一系列收益。

尽管如此，各行业正在某些业务方面取得了持续且成功的AI应用——例如，银行业三大AI用例为：流动性风险管理、资产与负债管理，以及金融犯罪分析。在保险行业，研究显示三大AI用例为保险理赔欺诈管理、全渠道产品交付和智能定价。在医疗保健领域，值得关注的AI用例包括医疗保健欺诈管理和成本控制。在政府部门，较为普遍的AI用例包括确保社会福利计划的完整性、应急响应支持以及税收和收入的合规性。

不同国家AI应用趋势各异

在亚太地区，AI采用态势因国家的不同而有所差异，各个市场均呈现独特的应用趋势。中国在AI投资方面处于领先地位，在未来 12 个月内AI项目将大幅增加（59%），印度和日本紧随其后（分别为 51%和 46%）。此外，中国和韩国在AI的采用和集成方面比其他国家进展更快。产生这一差异的原因包括投资水平、监管架构，以及AI人才和基础设施的可用性。在日本、澳大利亚、韩国和东南亚的许多地区，缺乏熟练的技术人员成为了国家和行业共同关注的问题。

该研究强调了未来几年亚太地区增加AI投资所面临的一些机遇和挑战。研究提议，若要释放AI的全部潜力，企业务必培育内部技术人才、构建坚实的战略性应用组合，并且从起始阶段就控制好AI的成本与风险。唯有如此，他们方能达成更高的投资回报率，并且在未来的AI投资中培育出更大的信任度。

完整报告获取途径：电子书《数据及AI脉搏：亚太地区2024》。

研究方法

2024 年 6 月，该研究对来自八个亚太市场（澳大利亚、中国、印度、日本、韩国、马来西亚、新加坡和泰国）银行业、金融业、制造业、政府部门以及医疗保健和生命科学领域的509 名高管进行了调研。其中，针对 AI 应用的领导者，该研究审视了他们的 AI 投资决策情况、他们期望 AI 怎样为其组织提供服务、所面临的 AI 部署难题，以及如何管控这些流程以获取可信任 AI 成果。