人工智慧 (Artificial Intelligence，
系統建置
， AI) 並非一門新學問，
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，伴隨電子計算機的發明，
漸進式排名
，讓機器不僅執行指令還能進一步學習人類的思考，
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，但囿於種種資源的限制，
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，總難以擴及真正的實務應用。然而，
排名系統
，近年來資訊科技大躍進，
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，無論硬體運算效能或演算法的精進等，讓人工智慧的想法總算能順利落地，不僅成為熱門議題，更是許多企業視為下一個創造競爭優勢的機會。在舉世皆AI的風潮下，國內企業當然難以置身事外，但必須先理解AI技術的範疇，方能後續評估其所帶來的價值：執行過去必須由真人才能完成的工作，並可如人類般使用五感收發資訊且從中解讀與分析，即所謂認知科技（cognitive technology）的意涵。認知科技經常運用的技術包含流程機器人(robotic process automation， RPA)、機器學習(machine learning)、自然語言處理與生成(natural language processing/generation， NLP/G)、深度神經網路(deep neural networks)，其中RPA是目前最廣為應用的技術。企業亦可將上述技術做不同組合，應用於產品或服務的加值及創新、流程的檢視與改善、洞察力的提升等三大企業營運領域。首先，新技術的應用可帶動產品或服務的加值及創新。奠基於既有的產品或服務，導入新技術產生加值的綜效；或是採取顛覆性的創新思維，開發新產品、新市場或新客戶，為公司尋求另一階段的成長動能。其次，藉由認知技術檢視與改善流程。流程機器人能提升執行效率且避免人為介入造成的錯誤，同時可強化反饋能力、提高訊息判讀的精確度等，讓採行的企業改變既有費時或重工的運作方式，有效降低營運成本，甚至提升客戶滿意度。再者，從結構或非結構的資料中提升分析的精準度。在結合機器分析後，突破過往單純仰賴人力難以發現的洞見，據此提升對未來營運表現的預測能力，得出最佳決策，這也是企業預期採用認知科技所帶來的效益。諸如貸款核保、舞弊偵防或臨床診斷等，皆為實務上常應用的例子。從上述的應用領域及其預期效益，可得知認知科技的發展並非以取代人力、甚或削減工作職缺為目的。反之，認知科技是以擴增人力(augmented workforce)的概念，重新定義工作，讓人力能配搭系統的優勢，以提高效率及達到效果為首要目標。然而，目前市場上具備此項專業的人才數量低於企業實際需求。因此，就短期規劃而言，與外部研究機構或外部諮詢顧問合作，藉以培養內部人員，或許為有效的解決方案；但就長期而言，必須仔細檢視企業本身需求，並盤點企業能力，釐清短、中、長期的AI發展規畫，連結整體經營策略與營運模式，回歸上述應用之三大領域，實為公司穩定發展並創造競爭優勢的契機。（作者是勤業眾信管理顧問公司總經理、協理），