本篇文章由微軟和安永聯(lián)合著作。 微軟正在與安永合作進(jìn)行人工智能成熟度調(diào)研，共同剖析各行業(yè)內(nèi)企業(yè)人工智能成熟度現(xiàn)狀，展望嶄新業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，后續(xù)也將聯(lián)手推出白皮書報(bào)告和系列相關(guān)活動(dòng)，敬請(qǐng)期待。

根據(jù)此前安永的調(diào)研報(bào)告，500 位 CEO 及行業(yè)領(lǐng)袖指出發(fā)展人工智能能力的核心挑戰(zhàn)與困難包括缺乏擁有人工智能技術(shù)的人才（46%）、監(jiān)管或安全風(fēng)險(xiǎn)（40%）、人工智能基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)能力不足（37%）及數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升（36%）等。［i］

截至目前，微軟與安永合作進(jìn)行的微軟 x 安永人工智能成熟度調(diào)研結(jié)果顯示大中華區(qū)受訪者提出的企業(yè)人工智能核心挑戰(zhàn)主要為以下七點(diǎn)：

Q1：我們也想部署AI，但是找不到合適的技術(shù)人才怎么辦？

隨著人工智能時(shí)代的到來，類似人工智能會(huì)取代相當(dāng)一部分人的工作的新聞不絕于耳。然而人們卻忽略了新的工作也在因此被創(chuàng)造。人們將需要掌握新的技術(shù)技能，以將人工智能作為輔助工具或是與人工智能合作共同為所屬企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

人工智能產(chǎn)業(yè)的快速崛起導(dǎo)致人工智能人才數(shù)量遠(yuǎn)不及需求。對(duì)企業(yè)而言，尋人工智能人才困難重重，學(xué)術(shù)背景、熟練掌握人工智能相關(guān)技術(shù)、豐富的經(jīng)驗(yàn)、良好的溝通能力缺一不可。各企業(yè)都迫切的招攬有能力有資質(zhì)的復(fù)合型人工智能人才，以建立自身人工智能能力推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

除了內(nèi)部獲取，如何通過構(gòu)建多元化、多層次的商業(yè)合作伙伴群也成為企業(yè)發(fā)展新課題。學(xué)會(huì)與生態(tài)圈的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、小而美的創(chuàng)業(yè)企業(yè)、可擴(kuò)展性佳的外資企業(yè)同生、共融，尋找共同利益點(diǎn)，成為企業(yè)發(fā)展新課題。

Q2：現(xiàn)在我們對(duì)人工智能的應(yīng)用尚在探索，監(jiān)管環(huán)境也不成熟，我們很擔(dān)心在部署 AI 的過程中會(huì)面臨一些監(jiān)管和安全方面的風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)該怎么應(yīng)對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)呢？

人工智能的部署要求從根本上重新設(shè)計(jì)企業(yè)流程和結(jié)構(gòu)，需要企業(yè)配置一套與之相適應(yīng)的人工智能治理管理體系來應(yīng)對(duì)可能產(chǎn)生的監(jiān)管及安全風(fēng)險(xiǎn)。

首先是建立一套 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理框架。企業(yè)在考慮解決方案的商業(yè)可行性時(shí)，還要考慮潛在的違規(guī)行為，建立起配套的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)制。

其次，面對(duì)人工智能對(duì)員工造成的失業(yè)擔(dān)憂，公司需要 加強(qiáng)組織變更管理方面的建設(shè)，確保員工具備新的技能，激勵(lì)員工參與由人工智能推動(dòng)的重組工作。

最后，數(shù)據(jù)作為人工智能的必要輸入，其數(shù)量和質(zhì)量直接決定了人工智能的利用效果。企業(yè)需要 建立起相應(yīng)的基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理協(xié)議，高效有序地進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。

Q3：我們 IT 部門在公司中的地位比較邊緣化，領(lǐng)導(dǎo)一直不重視 IT 的發(fā)展，導(dǎo)致我們公司到現(xiàn)在一些硬件設(shè)備、云平臺(tái)等都不完備。這種情況下是不是很難推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

硬件設(shè)備、云平臺(tái)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸?shù)燃夹g(shù)設(shè)備都是企業(yè)在數(shù)字化進(jìn)程及人工智能發(fā)展路徑上不可或缺的要素。微軟在《轉(zhuǎn)型者的陣痛與重生》中指出企業(yè)傳統(tǒng) IT 部門無法掌握最新技術(shù)能力，導(dǎo)致新技術(shù)轉(zhuǎn)型過程中可能比新建技術(shù)部門更困難。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑是由信息化發(fā)展至數(shù)字化，最后發(fā)展為智能化。信息化關(guān)注步驟性流程，因此信息化可謂是數(shù)字化的基礎(chǔ)。當(dāng)企業(yè)尚未達(dá)到信息化程度，缺少基礎(chǔ)設(shè)施以及對(duì)業(yè)務(wù)流程的完整了解，企業(yè)很難實(shí)現(xiàn)后續(xù)轉(zhuǎn)型。

Q4：我們公司現(xiàn)在數(shù)據(jù)利用的不是很到位，很多數(shù)據(jù)都沒有收集整合上來，更別說分析利用了，這種情況下可以做數(shù)字化轉(zhuǎn)型嗎？可以部署 AI 嗎？

數(shù)據(jù)是人工智能的原材料，人工智能的學(xué)習(xí)需要海量數(shù)據(jù)投入作為訓(xùn)練素材。原材料短缺勢(shì)必會(huì)成為企業(yè)在人工智能發(fā)展路徑上的難關(guān)。

多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)以內(nèi)部數(shù)據(jù)為主，外部數(shù)據(jù)為輔。其中大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括語音、圖像、文本）極大程度導(dǎo)致企業(yè)在人工智能技術(shù)起步階段缺少有效數(shù)據(jù)。企業(yè)需要從數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多方面著手才能為未來人工智能技術(shù)的發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

許多企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括消費(fèi)者信息、交易數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)等。但數(shù)據(jù)零散、缺乏整合數(shù)據(jù)庫、缺少高級(jí)分析工具直接導(dǎo)致企業(yè)無法高效運(yùn)用數(shù)據(jù)拓展?fàn)I收，也無法為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。［ii］

Q5：我們想在公司里推一些比較新的項(xiàng)目或者介紹一種新的數(shù)字化工具的時(shí)候，公司里一些員工有些抗拒，他們好像還是更喜歡過去的工作方式，使用以前傳統(tǒng)的工具，變革很難推動(dòng)下去怎么辦？

企業(yè)轉(zhuǎn)型是非常痛苦的，往往面臨兩難的選擇，“不轉(zhuǎn)型就等死，轉(zhuǎn)型就是找死?！逼髽I(yè)需要具備成長性思維和勇于擁抱變化的文化，勇于推翻自己的過去。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，許多企業(yè)容易忽略 企業(yè)管理層與員工對(duì)于新工作方式的接受程度。企業(yè)需要思考，原有的組織架構(gòu)、目標(biāo)與績效衡量是否仍然符合轉(zhuǎn)型期間及轉(zhuǎn)型后的需求。從企業(yè)的角度，制定人工智能戰(zhàn)略超出了業(yè)務(wù)范疇，需要注入人工智能就緒文化所需的領(lǐng)導(dǎo)力、行為和能力。因此，除了技術(shù)發(fā)展，人和組織對(duì)轉(zhuǎn)型來說也是重要的決勝因素。

Q6：我們通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者對(duì) AI 缺乏信任，有些抗拒，為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？

AI 推進(jìn)各行各業(yè)的變革，許多企業(yè)認(rèn)為 AI 是未來不可避免的發(fā)展趨勢(shì)，并準(zhǔn)備擁抱這一變化，然而與之形成對(duì)比的是消費(fèi)者對(duì) AI 缺乏信任，對(duì) AI 持懷疑和觀望的態(tài)度，造成這種現(xiàn)象的原因主要源于兩個(gè)方面： 一是 AI 的技術(shù)能力，二是個(gè)人隱私保護(hù)。

其次，AI 的使用意味著企業(yè)對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的大量采集，消費(fèi)者對(duì)企業(yè)保護(hù)數(shù)據(jù)的能力持懷疑態(tài)度。收集數(shù)據(jù)本身就已經(jīng)部分侵犯了個(gè)人隱私，若遭遇黑客攻擊數(shù)據(jù)平臺(tái)，則更是會(huì)直接導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)泄露。沒有信任就沒有使用。如何解決消費(fèi)者信任問題是企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

Q7：人工智能項(xiàng)目的收益難以短期量化，我們目前更注重其他短期回報(bào)率高的數(shù)字化項(xiàng)目。由于缺乏長期策略與路徑規(guī)劃，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的可用性、兼容性都將成為我們?cè)跀?shù)字化進(jìn)程中的潛在挑戰(zhàn)。怎樣才能扭轉(zhuǎn)這種局面呢？

管理層需要加強(qiáng)自身數(shù)字化驅(qū)動(dòng)力，改變思維方式以更好的做出人工智能相關(guān)決策及推動(dòng)人工智能企業(yè)級(jí)發(fā)展。管理層需要具備高效的領(lǐng)導(dǎo)力、切實(shí)的行動(dòng)力、跨部門跨職能的良好溝通等能力才能有效引領(lǐng)轉(zhuǎn)型。

大中華區(qū)企業(yè)更注重智能機(jī)器人、無人機(jī)和智能駕駛等終端產(chǎn)品市場，以及聊天機(jī)器人、個(gè)性化推薦等提升消費(fèi)者體驗(yàn)或有效提升銷售數(shù)據(jù)的人工智能應(yīng)用。若企業(yè)缺乏長期人工智能部署策略，人工智能將難以在企業(yè)中后臺(tái)得以有效規(guī)劃應(yīng)用。

所有即將投身于人工智能技術(shù)的企業(yè)都應(yīng)正視以上挑戰(zhàn)，只有事先識(shí)別出困難才能知道該如何對(duì)癥下藥，將挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為機(jī)遇。

人工智能的倫理道德問題也是企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)之一，算法偏見、隱私侵犯、數(shù)據(jù)保護(hù)、網(wǎng)絡(luò)安全等問題都需要被企業(yè)加大重視。