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首頁 趨勢分析

第七、AI/機器學習

2023-02-07
分類 : 趨勢分析
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07

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
※ 因許多受調者對於金額的透露較謹慎,此平均金額可能會因為樣本數較少而失真。

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(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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