【中小企教室】企業引入AI 需建立數據整合策略

科技 00:01 2021/06/07

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整合企業手上數據 數據湖泊助開展AI項目

人工智能(AI)與機器學習作為熱門科技,不少企業都有意近年積極引入。AWS香港暨台灣銷售總監翁宇強表示,有見不少客戶都對AI感到非常大興趣,並有意引入至企業內部,惟過程中數據是必要的,「如果數據不夠,你就不能訓練模型。」

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翁宇強表示,與企業的商討過程中會發現,企業有很多數據,但分散在不同系統、供應商或數據中心。「很多時會先建議企業建立數據湖泊(Data lake),將數據整合在一個地方。」數據湖泊是一個集中式儲存庫,可以任何規模存放所有結構化和非結構化資料,亦可按原樣存放資料,以及執行各種不同類型的分析,包括範圍從儀表板和視覺化至大數據處理、即時分析和機器學習。

AWS香港暨台灣銷售總監翁宇強表示,近年人工智能迅速成為主流技術,很多企業都積極規劃。 (周俊霖攝)

他續分享,金融服務與零售為兩大在香港積極擁抱人工智能與機器學習趨勢的行業。金融方面,有調查指8成本地金融機構認同,AI可加強營運效率與風險管理;8成受訪者亦將會在3年內增加相關投資。而零售,主流本地消費者傾向使用實體店,但亦渴望線上至線下體驗以及使用移動應用。這兩大行業,AI都有很大發揮空間。

在具體運作上,他以韓國的超市LOTTE MART為例,該店以前透過手機應用發放電子優惠券,傳統技術基於客戶過往的購物資料作出推介,鼓勵消費,但這不能應用在新產品的推廣上;如果透過向大量會員發放新產品的資訊與優惠,又失去個人化的效果;其後透過引入AWS的推薦引擎技術,除了統計用戶數據與銷售記錄,在AI模型額外加入產品的「元數據(meta data)」進行訓練,令即使欠缺銷售紀錄,仍可向相關性高的客人推薦產品,成功增加優惠券的回應率,新產品的銷售亦增加1.7倍。

翁宇強認為,企業在AI應用處於起步階段,可先由小做起,選擇適合的項目入手,「例如一個眼前的營運問題,想要透過數據尋找解決,再與技術專家討論項目。」另外,他亦提醒,企業或從業員需要更新對人工智能或機器學習最新技術的認識,「有業界研究就指,機器學習的最大挑戰來自員工技能不足。」

記者: 周俊霖

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