生成式人工智能如何助力企業——《華爾街日報》

Sesh Iyer、Sathish Muthukrishnan和Fletcher Previn在WSJ首席信息官網絡峯會上討論生成式AI。圖片來源：Nikki Ritcher/華爾街日報今年，許多首席信息官和技術官將加大力度部署複雜的人工智能系統。但他們具體如何應用這些系統？又如何評估系統實際帶來的效益？

為深入探討，《華爾街日報》CIO期刊記者Belle Lin採訪了波士頓諮詢集團北美區BCG X業務董事總經理兼高級合夥人Sesh Iyer、Ally Financial首席信息、數據與數字官Sathish Muthukrishnan，以及思科首席信息官Fletcher Previn。

以下是他們在華爾街日報CIO網絡峯會上的對話精選。

AI的部署實踐

華爾街日報： 請談談貴公司如何應用生成式AI系統。

**Previn：**目前主要應用場景包括提升服務枱效率、增強員工整體生產力、利用生成式AI跟進潛在求職者，以及將其嵌入思科部分產品中。

**穆圖克裏希南：**我們最初希望將其用於內部用例，並安排人工介入。在客户服務通話中，我們的專員會在通話時記錄筆記，隨後生成摘要以確保培訓內容的一致性。

我們引入生成式AI來製作摘要。當客服專員查看這些摘要時，95%的情況下他們會表示：“這太棒了。它捕捉到的內容遠比我以往所做的以及我能做的要多。”

**華爾街日報：**塞什，能否談談你如何與客户共同運用生成式AI？

**艾耶爾：**我們目前正在進行150項涉及不同客户的工作。其中一個領域是部署已內置生成式AI功能的現有軟件工具。通過這種方式，我們普遍觀察到日常工作效率提升了10%至20%。

此外，我們正通過生成式AI重塑關鍵職能。軟件開發。市場營銷。客户服務。以及專業領域的核心流程：保險承保、財務諮詢等。這些領域都有望實現30%到50%的生產力提升。

成本考量

**華爾街日報：**投資生成式AI的實際價值是什麼？你們的投資規模如何？

**穆圖克裏希南：**整個平台構建耗時約四個月。我們投入了五名員工參與開發，成本約50萬美元。之後平均每月運營支出約2萬美元——這實際上比我預期的要低。

從生產效率的角度來看，我們為客服通話節省了1到2分鐘時間。更重要的是，這解放了我們的員工，使他們能專注於客户服務，無需再分心處理多任務。

**普雷文：**我們的理念是將AI視為人類潛力的倍增器。以軟件開發為例，過去人們總認為這是AI永遠無法取代的工作。但事實證明，AI非常擅長高效協助開發者編寫完整代碼片段。

這是個漸進的過程，我們尚處於早期階段。目前程序員對AI代碼建議的採納率不足50%。人們希望確保代碼經過人工審核，部分開發者仍持懷疑態度。但採納率正在提升——最初推出時僅有19%。

**華爾街日報：**如何獲得預算支持？是CFO直接撥款"拿去投資AI"，還是需要從公司其他部門調配資金？

**穆圖克裏希南：**在科技發展史上，從沒有CFO會直接説"拿去花"。我們要求團隊針對每個用例出具白皮書，説明：使用哪些數據？如何保護數據？服務哪些客户？如何創造價值？這套機制讓我們能精準測算技術成本、開發週期，並量化其創造的價值。

**華爾街日報：**如何應對軟件工具和AI產品日益增長的成本？

**普雷文：**我們正更審慎高效地管理整體軟件支出，整合重複合同。例如發現五個部門可能以不同價格採購同一軟件。優化軟件採購和交付方式，是騰出資金支付這些投入的重要槓桿。

但關鍵在於與高層進行戰略對話：錯失早期應用這項技術的機會成本巨大。不能因為第四季度預算緊張，就錯過可能是過去百年最重要的技術。

五千萬美元門檻

**華爾街日報：**BCG研究表明約5000萬美元的投入門檻，標誌着企業對生成式AI的嚴肅承諾。表面看這個數字相當龐大。

**艾耶：**去年末今年初我們對全球1400名高管調研顯示，90%仍在觀望等待。而10%的企業正真正行動的先鋒。

這些公司在生產力和營收增長方面更具野心。相比其他企業，他們預期實現10%以上成本削減、更高生產率及更多功能突破。在營收目標上，投入更大的企業顯然設立了更高標杆。

市場準入是一方面。業務鄰近性是另一方面。他們能去哪裏真正創造新服務或調整現有服務以成為市場先行者？當我與高管們交談時，最重要的問題是：我們能否推動更具競爭力的差異化，實現生產力提升？

華爾街日報：只有投資5000萬美元才能實現大幅節約和生產力提升嗎？

**艾耶爾：**這取決於公司所處階段及其目標。當我們討論投資時，這些投資屬於可直接衡量的直接成本，如硬件費用、機器成本。你需要合適的人員來監控和建設。但還存在大量間接成本——如何真正提升員工技能？如何徹底改造某個職能？要完成這類轉型，5000萬美元顯得微不足道。

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