有效利用數據的基本要素之一是擁有強大的治理和架構。我們的調查顯示，許多組織仍處於這一旅程的早期階段。一些組織尚未實施全面的數據收集和核對系統，而另一些組織則正在積極努力實現這些目標。一些出席者確認，他們已經建立了強大的框架，為數據治理的最佳實踐樹立了榜樣。
在我們的社區中，AI 用例的部署差異很大。相當多的受訪者尚未涉足需要複雜技術的人工智慧應用。這表明瞭一種謹慎的態度，可能是由於初始投資和預期回報的不確定性。然而，也有一些值得注意的成功案例。一些組織已經有效地實施了人工智慧，用於聊天機器人和客戶服務、內容創建、客戶細分和內部績效洞察。這些範例展示了如果經過深思熟慮的應用，人工智慧可以改變業務運營和客戶互動的潛力。
儘管人工智慧的潛力巨大，但仍有一些挑戰阻礙了人工智慧的廣泛採用。數據品質和可用性成為最緊迫的問題，影響著人工智慧計劃的可靠性和有效性。此外，對成本和投資回報率的擔憂，以及數據隱私和安全性，以及必要技能和資源的短缺，構成了巨大的障礙。這些挑戰凸顯了採用戰略性方法來採用人工智慧的必要性。仔細的規劃和資源分配至關重要。
這項在Google Cloud Summit上進行的調查揭示了香港組織在數據治理和人工智慧採用方面的不同階段，以及他們面臨的共同挑戰。作為一家全球數據諮詢公司，在説明 400 多家全球客戶利用數據和人工智慧的力量方面擁有豐富的經驗，55 對這些挑戰以及克服這些挑戰所需的策略有著深刻的理解。根據我們的專業知識和從調查中收集到的見解，我們將我們的知識提煉成 五個關鍵要點 ，可以指導香港的組織應對採用人工智慧的複雜性。
從人工智慧開始，關鍵是要專注於人工智慧可以解決的特定業務問題或機會，而不是陷入圍繞技術本身的炒作中。首先確定組織內 AI 可以提供有形價值的領域，例如提高轉化率、提高潛在客戶品質或優化媒體預算。通過採用用例驅動的方法，您可以確保您的 AI 計劃與您的業務目標保持一致，並提供有意義的結果。
在規劃 AI 專案時，應超越最初的實施，考慮如何在不同的品牌、產品或地理位置之間擴展解決方案。在設計 AI 架構和數據基礎設施時，要考慮到靈活性和可擴充性，以便可以輕鬆複製和擴展成功的試點專案。建立標準化流程和最佳實踐，以適應不同營業單位或市場的特定需求。
實施人工智慧不是一勞永逸的努力;它需要不斷的反覆運算和細化，以達到最優的結果。與利益相關者就 AI 專案的時程表和潛在結果設定切合實際的期望。強調人工智慧不是靈丹妙藥，而是一種強大的工具，需要不斷調整和改進。準備好根據反饋和實際性能對模型、數據輸入和部署策略進行調整。擁抱實驗和學習的文化，在這種文化中，挫折被視為成長和改進的機會。通過管理期望和保持靈活的思維方式，您可以駕馭 AI 採用的固有不確定性並推動長期成功。
人工智慧有各種形式和複雜程度，從簡單的基於規則的系統到高級深度學習模型。評估您的組織當前的數位化能力並選擇與您的成熟度水準相匹配的 AI 解決方案至關重要。如果您剛剛起步，請選擇更簡單的應用程式，例如自動報告或基本預測分析。隨著您的經驗和能力的增長，逐漸發展到更複雜的 AI 用例，例如個人化推薦或智慧自動化。通過將 AI 計劃的複雜性與數位化成熟度保持一致，您可以避免過度擴展資源，並確保採用過程更加順暢。
為了讓您的 AI 計劃取得成功，投資構建強大的數據和技術基礎至關重要。首先關注數據品質、治理和集成，以確保您的 AI 模型能夠存取可靠且一致的輸入。從特定業務領域的小規模試點項目開始，以驗證 AI 的價值並獲得組織的支援。一旦您在這些初始用例中取得了成功，就可以迅速擴大 AI 部署的範圍和規模。豐富您的數據源，拓寬 AI 驅動的應用程式範圍，並根據新的見解和反饋不斷優化您的模型。從小處著手，建立在堅實的基礎之上，您可以加速 AI 採用之旅，並充分發揮這項變革性技術的潛力。
Google Cloud Summit Hong Kong的調查結果強調了戰略性、精心規劃的方法對於公司應對人工智慧採用的複雜性的重要性。通過專注於實際用例，使 AI 計劃與其數位化成熟度保持一致，設計可擴展的解決方案，管理期望，並從堅實的基礎開始，組織可以有效地利用 AI 的潛力。持續學習和適應的意願對於在快速發展的數字環境中保持領先地位也至關重要。隨著越來越多的企業踏上他們的 AI 之旅，這些見解可以指導他們成功實施和實現 AI 的變革性優勢。
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