2023 十大 IT 投資項目
在企業 IT 預算的十大投資項目中排行第七的是「AI/機器學習」，選擇者以製造業最多，但金融服務業才是平均投資金額最高的。
投資 AI/機器學習，高科技製造業比例最高
最重視「AI/機器學習」投資的前三名產業，分別是高科技製造（48.8%）、傳統製造（22.0%）、金融服務（12.2%）。
| 產業別 | 各產業投資AI/機器學習家數佔比 | |
| 1 | 高科技製造 | 48.8 % |
| 2 | 傳統製造 | 22.0 % |
| 3 | 金融服務 | 12.2 % |
| 4 | 服務業 | 7.3 % |
| 5 | 健康醫療 | 4.9 % |
| 6 | 零售物流 | 4.9 % |
隨著AI技術的進步，各產業紛紛開始重視AI/機器學習的投資。在這些產業當中，高科技製造業的AI/機器學習投資最高，佔比達48.8%，反映了這個產業對於智慧製造的高度重視。傳統製造業、金融服務業、服務業、健康醫療業、零售物流業的投資比例分別為22.0%、12.2%、7.3%、4.9%、4.9%。從投資比例上來看，各產業對於AI/機器學習的投資程度差異明顯。
高科技製造業在AI/機器學習方面的投資較高，主要是因為這個產業的特性和需求。高科技製造業需要大量精確的生產過程和高品質的產品，而AI/機器學習技術能夠協助企業實現智慧製造和自動化生產，提高生產效率和品質控制。此外，高科技製造業的設備和產品往往具有高度複雜性，AI/機器學習技術也可以幫助企業實現自動化維護和故障檢測。
[ 推薦閱讀：資訊長正在為新一代 IT 做準備 智慧化軟硬體同時推進 ]
傳統製造業的AI/機器學習投資也相對較高，這可能是因為這個產業對於效率和成本控制的需求較高。AI/機器學習技術可以協助傳統製造業實現生產過程的自動化，從而提高生產效率和成本效益。金融服務業對於AI/機器學習的投資可能主要是用於風險管理、投資決策和客戶服務等方面。服務業、健康醫療業、零售物流業的投資比例相對較低，這可能是因為這些產業的數據收集和分析相對較為困難。
在金融服務產業，AI/機器學習應用的方法主要是透過自動化和智能化，來提高業務的效率和精準度。例如，銀行可以透過 AI 技術自動判讀客戶的信用風險，並且進一步依據客戶的風險評估給予適當的貸款利率；保險公司可以透過 AI 技術自動處理保單的理賠流程，並且在保險核保時使用機器學習模型進行準確率更高的風險評估。
AI/機器學習在金融服務產業中的應用，不僅能夠提高企業效率和精準度，同時也能夠改善客戶體驗，例如提供更加個性化的理財建議或保險方案等。未來，隨著金融服務產業數據量的不斷增加，AI/機器學習的應用將會更加廣泛，並且更加成熟和普及化，進一步推動產業的數字化轉型和智能化發展。
平均投資金額最高者為 ─ 金融服務業
若根據投資金額來看，以金融服務業平均投資金額最高，平均每家約在 2,880 萬元。
| 產業別 | AI/機器學習投資 – 平均每家金額 | |
| 1 | 金融服務 | 2,880 萬元 |
| 2 | 服務業 | 1,100 萬元 |
| 3 | 高科技製造 | 875 萬元 |
| 4 | 傳統製造 | 550 萬元 |
| 5 | 健康醫療 | 300 萬元 |
| 6 | 零售物流 | 280 萬元 |
[ 到CIO大調查專網首頁看更多文章 ]
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
