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見解 · 科技諮詢

亞太區 AI 應用:駕馭炒作、風險與真正價值

價值集中的地方、商業理據不成立的地方,以及推出前須回應的資料保障問題。

2026年9月21日科技諮詢8分鐘閱讀

關於亞太地區人工智能的有趣問題,已不再是組織會否採用它。 而是為何這麼多資金充裕的計劃只產生示範,卻從未帶來員工人數、週期時間或錯誤率的改變。

在審視過成功的部署,以及多個悄然停擺的部署後,可見差異 幾乎從不在於模型本身,而在於首個用例的範圍、其背後資料的狀況, 以及有否事先寫明失敗會呈現甚麼模樣。

價值真正顯現的地方

價值集中於高處理量、範圍明確且檢查成本低的流程。四種模式 在我們的客戶工作中反覆出現:

模式為何有效典型首個指標
文件繁重的後勤部門 — 開戶套件、KYC文件、發票、採購訂單、 標準合約數量龐大、結構一致,經驗豐富的審核人員可在數秒內辨別 優質與劣質的輸出每份文件所需分鐘;需要重做的百分比
服務台及查詢分流重複性意圖分類、草擬支援 並可由真人在發送前編輯首次回應時間;上報準確度
軟件交付 — 測試生成、程式碼審查輔助、文件編寫快速 反饋循環,錯誤由現有測試及管道捕捉週期時間;漏檢 缺陷率
從非結構化來源擷取及核對資料人手進行 且枯燥乏味的工作,並具備可供核實的數字答案接觸時間;對賬 例外事項

不會帶來回報的地方

低處理量與高模糊性是扼殺商業案例的兩項條件。如果一個流程每月執行二十次,而正確答案取決於判斷及關係歷史,語言模型只會增加一個審核步驟,而非減少一個。另外兩個反模式值得指出:將一個本身有問題的流程自動化——你只會更快得到同樣的錯誤答案——以及因為某個使用案例對董事會可見,而非因為它可被量度,而選擇該使用案例。

批准試點前必問的五個問題

  1. 該流程是否交易量大且範圍有限? 如果你無法用一頁篇幅描述正確的 輸出,就無法評估產生該輸出的系統。
  2. 我們是否持有該等資料,以及我們是否獲准使用該等資料? 兩部分都重要。可供使用但你無權改作其他用途的 資料,是負擔,而非資產。
  3. 誰須為輸出結果負責? 答案必須是公司內的一個 角色。「模型」在客戶或監管機構面前,並非可問責的一方。
  4. 失敗的代價是甚麼? 內部備註中的草擬錯誤與監管申報中的錯誤 數字,並非同一種風險,且不應共用同一套控制設計。
  5. 基準是甚麼? 時間、成本、錯誤率,今日。沒有基準, 第三個月關於它是否奏效的爭論,便無法以證據平息。

香港資料保障的角度

這是最常在試點計劃建立後才令其停滯不前的部分,因為它往往 最後才獲處理。根據《個人資料(私隱)條例》(Cap. 486):

區分供應商與轉售商的供應商問題

問題好的答案聽起來是怎樣的
你們是否預設以我們的資料進行訓練?清晰明確的「是」或「否」,並附上如此訂明的合約條款及 控制該事項的設定。
我們的資料在何處處理及儲存?指定地區、指定次級處理者,任何變更前通知。
我們如何得知模型已變更?版本及變更通知的承諾, 而非「改進會自動進行」。
你的評估證據是甚麼?以類似我們任務的實測準確度,而非 基準測試分數或客戶標誌牆。
退出時會發生甚麼事?匯出格式、刪除證明書、明確時間表。

相稱的管治

閣下毋須一份四十頁的人工智能政策才站得住腳。閣下需要的是一頁紙的註冊紀錄,列明 正在使用的人工智能工具並為每項指定負責人、在新工具接觸客戶或僱員資料前設立的審批關卡、 一份簡短的禁止用途清單、當人工智能有份參與客戶所收到的交付成果時向客戶披露,以及 定期檢討。這份註冊紀錄是令其餘各項得以落實的關鍵:大多數相信自己只使用五項人工智能工具的機構, 在盤點後會發現實際上有二十項。

可站得住腳的90天試行計劃

  1. 第1–15日 — 基準及資料檢查。 衡量現行流程,確認你可使用有關資料,並以書面訂明終止準則。
  2. 第16–60日 — 窄範圍建構,保留人手把關。 一個工作流程,一個團隊,輸出由現時負責該項工作的人審閱。
  3. 第61–80日 — 對照基準衡量。 時間、質素、重做率。 同類比較,須在同一工作上進行。
  4. 第81–90日 — 決定擴大規模、更改或停止。 無法中止的試行項目 從來不是試行項目。無論結果如何,都要把所學記錄下來;大部分 價值在於第二個使用案例。

取得真正回報的組織,並非那些擁有最雄心壯志的概念驗證的組織,而是首個用例沉悶、可衡量並已完成者。

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