2018年AI商业价值可达1.2万亿美元，同比大涨7成

市场研究与咨询顾问公司Gartner预测，2018年全球和人工智能(AI)相关的商业价值总计将达1.2万亿美元，较2017年增加70%。到了2022年，人工智能相关商业价值估计将达到3.9万亿美元。

Gartner的人工智能相关商业价值预测，是以所有Gartner涵盖的研究领域中的垂直产业为调查对象，评估企业整体人工智能商业价值。人工智能的商业价值有三种不同来源：顾客体验、新增营收和降低成本。

• 顾客体验：对间接成本有正面或负面影响。人工智能技术要大范围普及、完全发挥潜力并提供价值，顾客体验是必要先决条件之一。
• 降低成本：降低生产、提供新产品或既有产品及服务时产生的成本。
• 新增营收：增加既有产品与服务的销量，和/或在现状以外创造新的产品或服务商机。

Gartner研究副总裁John-David Lovelock表示：“未来10年人工智能肯定会成为突破性创新程度最高的技术类别，主要是因为运算能力与数据的数量、速度与多样性都大有进展，加上深度神经网络(DNN)的技术提升。从2017到2022年期间，企业获得人工智能增强(AI- enhanced)产品及服务最主要的来源，将会是擅长解决单一需求的利基型解决方案。企业决策者将从数以千计从事专门领域的特定人工智能增强应用程序供货商中，选择推动相关产品的投资。”

目前人工智能商业价值呈现新兴技术最常见的S型曲线成长模式。2018年全球人工智能相关商业价值的成长率预估为70%，但在2022年成长将趋缓。整体而言2020年后成长曲线将趋于平稳，造成未来几年将出现低成长率。

全球人工智能相关商业价值预测（单位：10亿美元）（来源：Gartner，2018年4月）

Lovelock指出：“在人工智能发展的前几年，顾客体验是主要的商业价值来源，企业发现在使用人工智能技术提升与顾客互动的商业价值，目标是增加客数和留客率。紧追在顾客体验之后的是降低成本，运用人工智能来提升企业流程效率，藉此改善决策并推动更多任务的自动化。不过到了2021年新增营收将成为主要商业价值，企业将利用人工智能来增加既有产品及服务的销售，并为新产品及服务发现商机。因此就长期来看，人工智能的商业价值在于新增营收的可行性。”

若以人工智能的种类细分其商业价值，决策支持/扩增(如深度神经网络)将占2018年全球人工智能相关商业价值的36%。到了2022年，决策支持/扩增将超过所有其他种类的人工智能项目，占全球人工智能相关商业价值44%。

Lovelock认为：“深度神经网络让企业组织能进行数据挖掘(data mining)并辨识其中模式，范围遍及尚未量化或分类的大型数据集，藉此打造能把复杂输入分类并导入传统程序系统的工具。这让决策支持／扩增运算法能直接处理过去需要人工分类的信息。这些功能对企业组织推动决策和互动流程自动化的能力有极大影响。这种全新层次的自动化功能可降低成本及风险，如透过提升精准目标(microtargeting)、市场区隔、营销和销售来增加营收。”

虚拟代理(virtual agent)让企业组织能降低人力成本，因为它们能取代电话客服中心一些简单的需求和任务，协助柜台和其他人工服务，同时将较复杂的问题移交给真人代理。它们还能为营收带来提升作用，例如金融服务业的机器人理财顾问或电话客服中心的进阶销售(upselling)。作为虚拟员工助理，虚拟代理能协助排定行事历、行程和其他行政工作，让员工有时间去做更多附加价值的工作，和/或减少对真人助理的需求。2018年代理工作占全球人工智能相关商业价值46%，但随着其他种类的人工智能成熟并开始贡献商业价值，到了2022年占比将降到26%。

自动决策系统会使用人工智能自动执行任务或优化商业流程。它们特别有帮助的领域包括于语音文字转换、手写格式或图像的处理，以及将其他传统系统还无法存取的丰富数据内容分类。由于企业环境中充斥非结构化数据(unstructured data)和歧义(ambiguity)，决策自动化一旦成熟，将为企业组织带来极大商业价值。2018年决策自动化只占全球人工智能相关商业价值2%，但到2022年将增至16%。

智能产品占2018年全球人工智能相关商业价值18%，但随着其他基于深度神经网络系统的逐渐成熟，并取代智能产品对商业价值的贡献，到2022年将缩减到14%。智能产品内建人工智能，通常以云端系统的形式，整合来自多种系统与互动的用户偏好相关数据，它们能了解用户及其偏好，藉此提供超个人化(hyperpersonalize)的体验并提升参与感。