人工智能（Artificial Intelligence，AI）熱潮席捲各行業，不少企業在進行數碼改革過程中，都研究人工智能的潛在貢獻。

　　羅兵咸永道（PwC）早前發表報告估計，人工智能將在2030年為全球帶來約157,000億美元的國內生產總值，較2016年增加14%，可見AI商機不能忽視。

SAS香港區總經理何偉信表示，商業分析人員不一定由據科學家擔任；使用Viya平台毋須懂得編程，只需挑選合適模型，以及不斷加入數據進行修正，即可做到分析效果。

　　商業分析軟件與服務供應商SAS，最近亦積極在港推廣AI應用，其香港區總經理何偉信表示，不少企業在應用AI技術時，對於應收集甚麼及多少數據、如何為數據設定商業價值，也未必能有適當的掌握；另一挑戰則來自人才不足，「數據科學家不能只識計數，還包括要懂得如何應用於商業上。」

企業了解不足 講座教建模組

　　既然企業在人工智能應用上面對多種挑戰，就是SAS這類服務供應商的商機所在。該公司近期力推其SAS Viya，賣點是多元化、易用及符合《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation，GDPR），助企業快速建立人工智能平台，能看到不同數據之間的關係、比較不同數據，以及建立不同的客戶分群模組（Customer Segmentation Models）。

　　何偉信坦言，企業對人工智能的了解仍然有限，故現階段進行不少教育活動，「每兩、三星期舉辦一次人工智能相關講座，主要對象為客戶及合作夥伴，讓他們更明白如何建立AI模組。」

金融業應用廣 查洗錢減壓力

　　在眾多行業中，何偉信指金融業、零售及客戶服務較多機會應用人工智能。如銀行可借助人工智能協助，讓客戶進行網上貸款。簡單來說，以人工智能協助建立信用評分系統（Credit Scoring system），將貸款人士分為不同組別，同一組別的人批出相若的貸款。

　　人工智能又可協助分析欺詐機率，他舉例指，若有不同的人以同一個電郵、電話號碼申請借貸，員工未必能發現，但AI透過數據分析更快能辨識出來。「金融業客戶在反洗黑錢工作上面對很大壓力，尤其經常出現不能不理會的錯誤警示，耗用大量人力。」AI的數據分析能力亦有助分辨警示，有助減低人力資源的壓力。

　　至於保險業，已有公司推出計劃，在投保車險人士的車上安裝感應器，紀錄其駕駛情況，了解及分析駕駛習慣，協助制定保費。

消費者最怕收到無聊推廣，電訊商掌握較多消費者行為數據，有助品牌進行更精準宣傳。

　　至於零售業，過去是個別品牌、零售店利用科技方便銷售，近來愈來愈多電訊商加入戰團。由於他們擁有更多用家的數據，甚至得悉其行蹤，更易協助品牌進行推廣。如正在用iPhone 7的客人，比已在用iPhone X的更有機會購買新電話，適當地向他們推送新電話購買優惠，成功率更高，亦不易令客人反感。

擁用家數據 電訊商推廣較易

　　何偉信表示，醫療行業近年愈來愈多使用人工智能，協助醫護人員進行診斷及進行分流，當中尤以分析X光片及磁力共影像的應用最廣為人知，「不是說會取代人手，而是加快診斷過程。」