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2017年7月21日

麥郎特 Fintech脈搏

機器學習助香港企業開啟未來

全球正踏入自動化的新時代,一向重視科技發展如中國、美國、德國、日本和南韓等科技大國紛紛加入規劃部署,務求帶領產業走在尖端,新一輪工業革命早已爆發。自動化將可促進經濟增長,為人類締造繁榮未來。現時,機械人、人工智能和機器學習等先進科技在不同領域中不斷改良,令出錯率不斷遞減,協助人類自動化處理和完成特定甚至無法處理的工作。

提升競爭優勢

機器學習已滲入多個行業,通訊、金融、運輸以及醫藥等已逐步改變營運模式。麥肯錫全球研究院更預計,在未來50年,機器智能每年貢獻於生產力增長的比例將達1.4%。

香港、日本和南韓等亞太區企業正計劃或已開始應用機器智能,以提升生產力。該機器智能並不是指那些能夠與人交流的機械人,而是根據編入程式便可完成單一任務的弱人工智能(narrow AI)。弱人工智能沒有意識,不會像人類般可執行智能任務,但它卻可以篩選數據,回答一系列已擬定好的問題,以及自動執行日常工序。

弱人工智能,特別是機器學習,已成為我們與香港客戶的常見話題。機器學習可以穩健、準確及快捷處理一系列企業任務,因此能夠幫助不同企業提升效益,並贏得競爭優勢。

目前,全球頂尖銀行、大型零售集團及各大保險公司均與科技公司合作,進行或部署機器學習,將企業增長的數據資料統合,推行「自適應」功能模式,實現智慧效能,以拓展新業務和加強客戶關係。香港作為國際金融中心,集結了龐大的商業網絡和經濟命脈,機器學習在此獨特優勢發展下,可協助金融業發展創新業務。

若然銀行使用人工智能代替傳統統計模型工具,可針對個別客戶的需求,透過分析大量數據向他們推介最合適的財務策略和產品。目前,我們正協助某家香港著名銀行研究如何運用人工智能簡化服務、識別身份和提升顧客體驗。另外,金融機構亦可通過結合數據分析工具與機器學習,迅速掌握趨勢和異常情況,即時識別和降低來自外部或內部的威脅。

確保供應鏈暢順

在零售和酒店業方面,隨着顧客對電子服務的需求日增,聊天機械人可協助企業滿足相關需求。聊天機械人不單可以回答顧客的網上提問,更可為顧客提供網上導航,直至交易完成。此外,聊天機械人更可為酒店住客提供個人化的禮賓服務和旅遊資訊;或者是指示時裝店顧客如何前往試身室,並提供產品存貨資訊。

對香港廠商而言,縱使不少企業仍處於採用機械生產,還未完全自動化,但香港憑着完善的資訊科技基礎設施,組建物聯網、整合大數據等走向數碼時代,可望逐步實現自動化工廠。智能化工廠亦可吸引更多新血注入製造業,激發更多創意。過去兩年,我們亦竭力舉辦香港專上學生創意比賽,鼓勵學生們善用智能科技改善生活,給年輕人除了傳統教育以外,得到一個發揮創新科技的平台。

物流業與製造業是供應鏈不可或缺的部分,業界正研究機器學習可如何協助供應鏈保持運作暢順。消費者的不確定行為、突發的天氣事故和供應鏈整體運作透明度不足均可能會導致運送延誤、庫存過多或短缺,最終造成虧損。

機器學習是一個直接有效的解決方案,能夠從龐大複雜的數據中找出問題所在。通過學習分析個別產品的庫存、全球定位系統、環境條件和社交媒體中最重要的數據,企業可運用智能算法提供即時和準確度高的預測,以減低供應鏈出現延誤的機會。

企業若有意應用機器學習,應留意以下3項要點:

1. 提高處理大數據的能力,迎接機器學習

機器學習可協助企業從數據中獲取更多有用資訊,因此,如果企業想應用人工智能,第一步應該是構建合適的大數據解決方案。企業應做好收集、整合和分析大量流入、流出和跨組織數據,以及外部可使用資訊的準備,才能充分利用機器學習。

避免數據孤島

2. 連接並統一不同業務資訊

鑑於某些企業資訊只限部分人員或部門使用,故此企業在運用大數據時必須小心避免製造數據孤島(data silos)。此外,機器學習工具是無法識別及分析未有收集的數據,因此企業應全面分享和整合數據,才可有效將大數據轉化為策略。

3. 確立明確目標及制定針對性策略

機器學習能夠解決特定的問題並度身訂造解決方案,所以企業必須確定目標,找出當前挑戰,以及制定針對性的人工智能策略。企業的目標可以包括創建個人化服務,以提高客戶忠誠度;篩選和分析外部數據,以深入了解行業的未來趨勢;或進行內部檢視,找出和減少浪費情況。

綜合而言,企業應與熟悉發達和新興科技,以及懂得應用人工智能解決業務上各項挑戰的技術顧問合作,才能使機器學習發揮最大效益。企業在專業的技術供應商的全面協助下,將可善用機器學習的優勢,為企業創優增值。

作者為JOS集團董事總經理

 

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