您是否開始考慮用 AI 解決難題？
這可能是一個明智的想法，但 AI 專案必須仔細規劃，除了獲取外部協助外，還要建立一套內部教育訓練體制。在系列文章的第一篇中，我們提到導入 AI 是為了解決真正的業務痛點，而不是為做而做。
本篇將更詳細介紹，企業開始導入 AI 前需要做的準備，進一步探索財務部門的日常營運，討論什麼業務能夠自己完成、什麼業務可以透過 AI 完成。
首先針對各個業務痛點，建立特定的專案
- 挑戰：許多企業領導者認為：「我們需要集結一群有經驗的資料科學家，組成企業內部的 AI 研發團隊。」對某些公司來說，這可能是一個很有前景的想法。如果 Amazon 當初沒有培養大批內部的資料科學團隊，也不會有今日的成功。然而對於大多數公司來說，這可能不是唯一選擇。
- 解決方法：大幅投資建立 AI 團隊與資源前，首先透過外部專家或著重企業營運的解決方案，利用 AI 解決業務難題、獲得實質的商業效益，並改善同仁對 AI 的認知。接著解決下一個業務難題、獲得效益…如此經過多次循環驗證，直到確保 AI 研發中心能夠收益，再來考慮是否要執行此決定。
你需要證明這項 AI 技術不僅可行、還能夠被規模化、大幅度的採用。一旦證明了其價值與可行性，再進一步討論團隊與資源內部化，建立研發中心。
試著想想：許多企業都有公務車，但我們從來沒有看過，有公司堅持從零開始，從汽車製造、組裝到租賃一手包辦，公務車都是從外部採購或透過代理商租賃。如同上述，或許根本不需要大舉投資建立自己的 AI 研發中心。當然，如果你將自己定位為新的 Amazon，就另當別論了。
現成的 AI 解決專案，或許能幫助你加速成目標
對於財務部門而言，我們觀察到一些公司傾向採用雲端 AI 工具或從既有的技術供應商獲得解決方案，並應用在日常營運中。其中一個案例是：用 AI 進行銷售預測與財務預測。在大多數的情況下，AI 比人類預測準確得多，這並不奇怪，因為我們知道人類的預測是有偏見的。
AI 時代即將來臨，導入專案看似複雜，但也不建議一開始就大張旗鼓建立巨大的研發中心。從具體的專案開始執行，並證明有效、能夠獲得收益，然後再進行下一步。下一篇我們將提供 10 大指標，幫助你在動手做之前，快速判別 AI 專案的可行性。
本系列由快桅集團（Maersk）全球財務專案負責人 Anders Liu-Lindberg 以及 AI 新創 Enversion 稽核長 Thomas Schultz 兩位作者共同撰寫，經授權後刊登，原文請見此。
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