看全球11大企業如何利用人工智慧加速公司發展
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李淑蓮╱北美智權報 編輯部
人工智慧 (Artificial Intelligence，AI) 已悄悄「入侵」百工百業，現在已經不是選擇要不要的問題，而是要選擇如何面對。每一家企業面對AI浪潮時的抉擇及決策肯定不盡相同，但如果以產業別來看，則肯定可以歸納出相同的因子，若能好好整理分析，定能提供產業中跟隨者具價值的參考資料。CB Insights市場情報平臺今年5月發表了「全球11所大企業之AI策略」報告，涵蓋了金融服務及保險、製藥業、企業技術及工業4大範疇，這些產業領頭羊對AI的取向及策略，極具參考價值。
下表爲CB Insights「全球11所大企業之AI策略」報告 (下稱《報告》)之產業分類及代表企業，分別是金融服務及保險業：JPMorgan（摩根大通）、VISA、Mastercard、UnitedHealth Group；企業技術：Oracle、Salesforce；工業：Oracle、Salesforce；製藥業：Eli Lilly、Novo Nordisk、Johnson & Johnson；及工業：Toyota、Siemens。現分述如下。
金融服務及保險業
● 摩根大通 (JPMorgan)
《報告》從管理者思維、人才、投資、AI整備度指數、專利等不同面向來觀察摩根大通的AI策略。其實不僅摩根大通，對以下要提到的企業以及全球的企業而言，管理者思維都是重中之重，只要管理者認同，政策從上而下推動總是事半功倍的。
摩根大通執行長Jamie Dimon於2023年摩根大通年報中曾經指出：「雖然我們不知道人工智慧將如何全面改變我們的業務情況或其速度如何，或者從宏觀來看它將如何影響整個社會，但我們完全相信其後果將是非比尋常的，並且可能像某些過去幾百年的主要技術發明：像是印刷技術、蒸汽機、電力、電腦及網際網路等等。」
擁有頂尖的人工智慧人才是大企業的重中之重，因此摩根大通於2023 年 6 月正式賦予其營運委員會聚焦人工智慧 (AI-focused)人才的任務。目前摩根大通已僱用了超過 2,000名人工智慧 / 機器學習的專家和資料科學家。營運委員會是摩根大通的最高領導團隊，負責策略決策和全面管理公司。
此外，自2019年以來，摩根大通在美國申請了250多項人工智慧專利，使其成爲銀行界專利活動的領導者。其專利技術內容包括聯邦學習 (federated learning)、合成數據 (synthetic data)、合成數據在金融領域的潛力 (synthetic data’s potential in finance)。
整體而言，摩根大通透過內部研發、智慧財產權和關鍵人工智慧人才招募來打造護城河。據CBInsights 零售銀行人工智慧整備度指數（Retail Bank AI Readiness Index），截至2023年6月28日爲止，摩根大通在人工智慧整備度指數中排名第二 (圖1)。
圖1. 零售銀行人工智慧整備度指數；資料來源： CB Insights — Retail Bank AI Readiness Index
摩根大通的首席財務長Jeremy Barnum於2023年第4季財報中指出，「人工智慧顯然有一些非常重要的機會......首先，技術開發人員本身的生產力顯著提高；同時，我們摩根大通在人工智慧的領域不會追逐外表眩耀、吸引人注意的目標。我們希望以極其嚴格的方式達成人工智慧的目標，它是非常商業化，並且與實際成果密切相關的。因此，當前的重點是確保我們有一個封閉的、精心挑選的高影響力使用案例清單。”
● VISA
人工智慧一直是 Visa技術策略的核心，協助爲其全球支付網路提供支援並打擊詐欺。VISA公司透過Visa Ventures以1 億美元基金，進一步投資生成人工智慧，並將其人工智慧驅動的詐欺檢測工具擴展到更廣泛的支付類型。
人工智慧對Visa公司而言，不是新的產品或技術，公司首度營運長Ryan McInerney於2023年4月公佈的財報中強調，VISA在開發和使用預測性人工智慧及深度學習方面有悠久的歷史（超過30年)。現在，隨着生成式人工智慧的興起，Visa這家支付巨頭正處於實驗模式，內部的工程效率和員工生產力成爲了焦點。
同樣在去年4月份第2季財報中，Ryan McInerney指出，「當過渡到生成式人工智慧時，我們在此看到這是將我們目前的人工智慧服務推向次世代的好時機。我們全公司的員工都在改進、發想、思考、進行測試，並找出我們可以使用生成式人工智慧來改變我們工作方式的方法，即提供簡單、安全和易於使用的支付解決方案。」
Visa有明確的人工智慧發展重點，就是隨着犯罪活動激增，要加強其防詐欺工作。Visa公司針對遠端交易、非 Visa 卡支付、及實時支付，於 2024 年 3月推出了3款新的人工智慧工具：使用生成式人工智慧來偵測客戶交易中的金融詐欺行爲。
欺詐者會透過數位工具利用銀行帳戶進行測試性購買，這些行爲起初看起來無害，目的在於看起來像真實交易，以避免欺詐者從毫無戒心的受害者帳戶中竊取大量資金之前受到懷疑。Visa表示，詐欺者利用列舉攻擊（enumeration attacks）這種技術，每年竊取了 11 億美元。爲了對抗列舉攻擊，Visa 的新帳號攻擊情報 (Visa Account Attack Intelligence，VAAI) 評分工具使用生成式人工智慧來即時識別可疑交易。
Visa 首席風險和客戶服務長 Paul Fabara 表示，列舉可能會對其客戶產生持久影響，因此迫切需要能夠更好地即時檢測和預防這些攻擊的工具，透過 VAAI 評分，Visa的客戶現在可以存取即時風險評分，幫助偵測列舉攻擊的可能性，以便發行方可以就何時阻止交易做出更明智的決策。Visa新的人工智慧工具會學習持卡人的交易模式，並識別他們的正常和異常消費習慣；該工具會根據詐欺的可能性，在大約四毫秒內自動爲支付分配風險評分，標記可能是攻擊的交易。
● 萬事達卡（Mastercard）
在打擊詐欺的「軍備競賽」中，萬事達卡在過去4年已花費 70 億美元在網路和人工智慧工具。其最新的人工智慧舉措旨在利用生成式人工智慧的進步來促進詐欺偵測。萬事達卡最新一期的財報聚焦於生成式人工智慧，公司最近推出了 Shopping Muse（對話式購物）和 Mastercard Small Business AI（支援）等人工智慧工具。萬事達卡還透過收購來建立其網路安全產品組合，包括在 2023 年收購早期人工智慧新創公司 Baffin。
與Visa一樣，萬事達卡將人工智慧策略的最大重點放在欺詐偵測的工具研發，讓其可以更穩健的運作。萬事達卡於2024 年2月發佈了決策智慧專家生成式人工智慧 (Decision Intelligence Pro genAI) 模型，用於掃描1T資料節點，以預測交易是否合法。 萬事達卡聲稱增強人工智慧的功能可以將詐欺偵測率平均提高 20%，甚至最高可達300%。
● 聯合健康集團 (UnitedHealth Group)
作爲全球營業額第二大的健康保險及衛生資訊科技公司，聯合健康集團正投資人工智慧以實現客戶自動化服務任務並簡化與患者互動，然而，其涉嫌使用基於人工智慧的拒絕醫療保險的做法引起了人們的擔憂。[1]
聯合健康集團 2024年第3季財報強調營運改進會以人工智慧策略爲重點。集團首席營運長Dirk McMahon在財報中指出，「我們正在使用人工智慧和自然語言處理，以加快通話記錄快速產生消費者與我們的聯絡中心互動的準確摘要，此舉措節省了數百萬美元的行政作業費用，並提升了我們員工的能量。」
值得一提的是，聯合健康集團在人工智慧新創公司投資方面非常活躍及積極，據CB Insights兩份報告 UnitedHealth Group AI investments及UnitedHealth Group Investment Insights資料顯示，自 2019 年以來，集團已完成 25 筆以上交易（包括 UnitedHealth Group、Optum、Optum Ventures 和 UnitedHealthcare Accelerator 的交易活動）。不過，儘管集團最近透過 Optum Ventures 投資了人工智慧作業系統 Ambience，但其投資步伐已放緩。
此外，聯合健康集團也申請了利用 NLP 從非結構化資料來源中提取信息（如臨牀患者筆記）的人工智慧專利，集團目前擁有80多件與自然語言處理相關的人工智慧專利。
整體而言，聯合健康集團在 CB Insights 保險業AI整備度指數排名中排名第五。CB Insights指出，最近有消費者對該集團提起訴訟，指控其利用人工智慧拒絕老年人的長期護理[2]，這對其執行分數產生一些影響。
圖2. 保險業人工智慧整備度指數；資料來源：CB Insights —— Insurance AI Readiness Index
企業技術
● 甲骨文公司 (Oracle)
甲骨文正在加倍投資人工智慧，重點爲發展其雲端運算業務和醫療保健領域。該公司透過與 Nvidia 及 Cohere 合作，瞄準「主權人工智慧」(sovereign AI) 需求（遵守當地法規），將其產品與大型雲端廠商區分開來。
甲骨文最近的財報不斷透露其加強對人工智慧關注的訊息，如2023年第4季財報：「隨着人工智慧和差異化技術投資的回報，甲骨文的雲端發展勢態加速」；2024年第1季財報：「甲骨文加倍押注在生成式人工智慧，利用雲端優勢實現成長和獲利」；2024年第2季財報：「隨着 OCI （Oracle Cloud Infrastructure）和生成式 AI 需求的激增，Oracle 公佈了建設 100 個的新雲端資料中心的計劃」。
儘管甲骨文的雲端供應商市場佔有率仍然很小，但持續押注人工智慧以激發持續成長；該公司在2024第3季財報實現了 1.8 億美元的雲端基礎設施 (IaaS) 收入，年增 49%。而且，甲骨文表示已經收到至少 40 個尚未上線的新 AI 預訂，總值超過了10億美元。
爲了區隔市場，甲骨文希望透過專注於政府和企業應用，定位於滿足數位主權要求，來使其雲端產品在市場突圍而出。此外，在應用方面，甲骨文將生成式人工智慧應用的主要關注重點放在醫療保健領域；在此一領域，甲骨文不是僅僅在現有應用程式的邊緣添加一些人工智慧，而是開發了全新的應用程式。
● 賽富時（Salesforce）
賽富時正針對人工智慧應用重塑其業務，專注於協助企業客戶統一資料，以建立「可信任」的人工智慧應用程式。儘管賽富時在 2024 財政年度的營收成長了 11%，但預計其新的生成式人工智慧產品不會對來年的營收產生重大影響。
賽富時執行長Marc Benioff於2024年第4季財報中表示：「當我們看生產力的問題、當我們專注於更高質的客戶關係；當我們專注於更高的利潤時，我們的客戶如何獲得這些東西，他們如何實現這些目標？這就是人工智慧，這就是爲什麼每一個執行長和企業都知道他們現在需要對人工智慧進行重大投資。我相信這是科技業史上最重要的時刻」。
在次世代人工智慧的進程中，賽富時希望在其平臺上嵌入生成式人工智慧； 該公司一直在大力推廣人工智慧助理Einstein，Einstein AI於 2016 年首次推出，並在最近一次的財報上擴展爲管理者和開發者自定義CRM對話式人工智慧助理Einstein Copilot。
賽富時的資料雲平臺是其人工智慧貨幣化計劃的支柱，執行長Marc Benioff於2024年第4季財報中指出，「整個人工智慧革命都是建立在數據基礎上的，這就是爲什麼我們對這個數據雲如此興奮，這是我們有史以來增長最快的產品，也是我們 2025 財政年度的整體重點」。
Salesforce Ventures (賽富時創投) 是賽富時併購通路的主要來源，加倍押注在生成式人工智慧，該創投部門於2023年6月將其生成式人工智慧基金從 2.5億美元提升至5億美元。
圖3. Salesforce Ventures與夥伴共同投資的生成式人工智慧新創；資料來源：CB Insights — Salesforce Ventures AI Deals Search, Deconstructing Salesforce’s M&A strategy and predicting 3 companies it will acquire next
製藥業
● 禮來公司 (Eli Lilly and Company)
禮來公司正加強其人工智慧驅動的藥物發現工作，於 2024 年1月與 Isomorphic Labs 簽署了一項高達 17億美元的人工智慧藥物發現協議，同時致力於內部自動化工作。
爲了發展人工智慧，禮來公司近年來公佈了一批人工智慧藥物發現的合作伙伴關係，如圖4所示。
圖4. 禮來公司近年來公佈的人工智慧藥物發現之合作伙伴；資料來源：CB Insights — Eli Lilly Business Relationship Insights
在最近的一次合作中，禮來公司於今年1月與Isomorphic Labs 合作，加速人工智慧驅動的藥物發現工作。
Isomorphic Labs 已與禮來公司達成協議，利用其 AI 平臺進行小分子藥物開發，重點關注未公開的標靶。禮來公司與 Isomorphic 的交易包括4,500萬美元的預付款，如業績達到一定里程碑，整體交易金額甚至可能達到 17 億美元，再加上最終產品淨銷售額的授權金。
除了找尋合作伙伴關係外，禮來公司還投資專注於藥物發現、精準醫學和臨牀工作流程等新創公司。圖5爲截至2024年4月16日爲止，包括禮來創投 (Lilly Ventures)在內的部分人工智慧股權投資的活動。
圖5. 包括禮來創投 (Lilly Ventures)在內的部分人工智慧股權投資的活動 (截至2024年4月16日)；資料來源：CB Insights — Eli Lilly Investment Insights, Eli Lilly AI Deals Search
● 諾和諾德 (Novo Nordisk )
諾和諾德致力透過建立合作關係，包括與Microsoft 和 Valo Health，共同推動其人工智慧的能力。從人性化的角度出發，諾和諾德將人工智慧視爲加速藥物開發的潛在關鍵， 並針對心血管疾病的治療與 Valo Health 達成高達27億美元的交易。
諾和諾德自 2022 年以來一直與微軟合作，爲藥物研究建立人工智慧模型。其中一個案例 ：使用英國生物銀行的數據預測一個人患動脈粥樣硬化的風險。報告結果顯示與最佳臨牀標準相比，分配心血管疾病 (CVD) 風險的準確度提高約 8%；後續步驟：利用研究結果來確定藥物開發的標靶基因。
圖6. 微軟的健康照護策略圖；
展望未來，諾和諾德計劃擴大人工智慧計劃並研究使用量子電腦。包括(1) 短期計劃：建立人工智慧合作伙伴關係，探索對更大的聯盟投資，共同創建和設計適合諾和諾德的解決方案。(2) 中期計劃：人工智慧運算硬體諾和諾德基金會[3]將資助丹麥人工智慧超級電腦的開發，該電腦採用 15,000多個 Nvidia H100 晶片。(3) 長期計劃：量子計算諾和諾德基金會承諾投入 2 億美元資助量子電腦的開發，該電腦可用於生命科學用例並幫助加速新藥物的開發。
● 嬌生公司 (Johnson & Johnson)
嬌生公司正在押注人工智慧來加快其藥物發現工作，並提高其醫療科技領域的盈利能力，目標是使公司在製藥同行中脫穎而出。截至2023年 8月8日爲止，嬌生在 CB Insights 整備度指數中排名第三，包括吸引頂尖人工智慧人才、執行人工智慧專案以及透過研發和投資進行創新的能力較許多同業優秀(圖7)。
圖7. 製藥業整備度指數；資料來源：CB Insights — Pharma AI Readiness Index
嬌生投入了數十億美元用於研發，其2023 年的投資支出年增 7%。近年來，公司聘請了6,000 名數據專家，專注於推動人工智慧在藥物發現方面的發展。
與其他製藥大廠一樣，嬌生押注人工智慧可以縮短治療時間，利用大量資料集進行藥物和診斷研究， 其子公司楊森製藥 (Janssen) 與 Mayo Clinic 和 Anumana 合作，累積 600 萬份患者記錄，並訓練用於早期檢測肺動脈高壓的演算法。
除此之外，嬌生也與Nvidia合作，增強人工智慧在手術中的應用：Nvidia和嬌生合作開發用於增強外科手術的人工智慧應用程序，旨在爲外科醫生提供即時見解。合作的重點是將人工智慧整合到嬌生的數位手術生態系統中，從術前到術後，每年進行超過 7,500 萬例手術。據瞭解，Nvidia先進的人工智慧運算能力可支援嬌生的醫療科技，提供即時決策工具，且可望改善手術結果和效率。
工業
● 西門子(Siemens)
西門子正與大型科技公司建立人工智慧合作關係，包括 Nvidia、亞馬遜和微軟，其目標爲加速製造業的數位轉型。
(1) 西門子與 Nvidia 合作，進一步以人工智慧驅動的數位分身技術推動工業自動化。Nvidia 的平臺被設想爲「工業元宇宙」，可以實現實體世界更真實、即時的虛擬模型。
(2) 與微軟合作開發西門子工業用Copilot：西門子已與軟合作，在其他製造業（例如消費品）中開發許多AI copilot。
(3) 西門子深化與 AWS （Amazon Web Services）的合作關係，希望將生成式人工智慧引入工業型企業。西門子將AWS的生成式人工智慧Amazon Bedrock整合到其 Mendix 平臺中，促進數位化並解決勞動力短缺問題。此次整合旨在使生成式人工智慧技術民主化，使用戶能輕鬆建立和升級應用程序，有助於提高競爭力和創新，同時解決熟練勞動力短缺的問題。
● 豐田汽車 (Toyota)
身爲汽車銷量領先的汽車製造商，豐田透過對工廠自動化和機器人技術的投資來增強其製造實力；在汽車產業轉向電動、軟體定義汽車的過程中，採取謹慎的方法來開發電動車和自動駕駛汽車，同時繼續透過其專門實驗室投資於人工智慧的研發。
圖8. 豐田汽車的策略地圖；資料來源： CB Insights — Analyzing Toyota’s growth strategy (2023年1月), How AI is reshaping the auto industry
此外，豐田創投（Toyota Venture）最近投資了不少人工智慧相關產業，涵蓋材料、機器人和製造（圖9)。
圖9. 截至2024年4月22日爲止，豐田創投與人工智慧相關的創投交易；資料來源： CB Insights — Toyota AI Deals Search
豐田汽車近期的重點是透過自動駕駛技術的進步來提高駕駛員/車輛的安全性，由於對未來幾年完全自動駕駛汽車持懷疑態度，「人機互動駕駛」是 豐田研發中心（Toyota Research Institute，TRI） 的核心研究領域之一；展望未來，要從豐田研發中心（TRI及Woven）去看人工智慧的發展，豐田研發中心於 2023 年 6 月推出了新的生成設計工具。
參考資料：
1. 《AI strategies for 11 of the world’slargest companies》，CBINSIGHTS，May 2024
備註：
1. 保險索償AI話事？美國最大保險公司用AI大量拒賠惹官司
2. Lawsuit claims UnitedHealth AI wrongfully denies elderly extended care
3. 諾和諾德基金會擁有諾和諾德的控股權。
半導體科技雜誌(SST-Taiwan)總編輯
CompuTrade International總編輯
日本電波新聞 (Dempa Shinbun) 駐海外記者
日經亞洲電子雜誌 (臺灣版) 編輯
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