企業紛紛向生成式AI投入大量資金，但仍在尋找能夠大幅提高生產力的證據。思愛普說，回報不是來自於通用模型，而更加地是來自於嵌入特定業務流程內的管理系統(governed systems)。
財務長Dominik Asam在公布第二季財報之後，對媒體表示，目前的AI token消耗多花在「唾手可得」的成果上，例如編碼助理和聊天機器人，在這些地方，AI的幻覺(hallucinations)並不重要，因為假使失敗，風險也有限。
Asam說，如果把AI應用於金融、供應鏈或其它核心業務流程，則更加困難，因為錯誤會延伸到多個步驟，增添了合規的風險。
Asam以金融工作流程為例，指如果流程出現幻覺，這些錯誤會在很多步驟上累積，產生更大統計的誤差。這也就是為何需要更高程度的保證。
財務長說，AI的成果與其說在即插即用的大型語言模型，不如說是在特定業務中建立系統。
這也要求企業使用自己可用和可控管的資料，這樣AI就可以在企業知情的情況下運行。
他說，最先進的AI模型並不一定是最合適的，企業會使用便宜和可靠、且能安全提供所需結果的工具，無論它是簡單軟體、開源模型，還是昂貴的先進模型。
2026/07/24 11:28
轉載自中時新聞網: https://www.chinatimes.com/realtimenews/20260724001966-260410
Post gallery
