IDC&amp百度：百度大脑领导力白皮书（36页）.pdf

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上传人： st****n

编号：52376

2021-09-26

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1、效能评估研究发现应用效能最为显著的用例：高频重复性工作从各个行业用例可以看出，应用效能最为显著的用例一般存在以下特征：工作流程高频重复，需要消耗大量人类劳动力，对单位时间效率要求较高的领域，或者数据集规模较大、人力无法有效分析的领域。企业在制定AI系统部署计划时可优先从该类场景开始实施。效能认知相对领先的行业：金融业、制造业不同行业采用AI的速度和效能并不均衡。在金融行业、制造行业，企业对人工智能的效能评估工作较为领先，取得的成效也最为显著。该类企业在不同的业务环节采用人工智能，能够定量评估人工智能技术投资带来的效能，并且能目标明确地将成功实践复制到企业的更多领域。另外一些行业的效能评估则相对

2、落后。例如医疗行业目前的注意力更多的在于探索和创新，商业化应用相对略少，对效能评估的期待在于后期的商业推广是否带来增值收益。企业启动AI应用效能评估：早评估，早受益从以上最佳实践中也可以看到，能够衡量并计算AI应用效能的企业，已经获得了应用AI带来的经济效益。对AI系统的投资成本，基本都能在正式上线后6-24个月内收回并获得投资回报。而还没有开始考虑如何评估AI应用效能的企业，大多是由于对人工智能解决方案及其价值还缺乏清晰的认知。考虑到现阶段人工智能在企业的应用仅处于导入期，当前评估人工智能应用效能，仅从单个用例入手评估其所带来的时间、人力、资源成本节省以及新的增值收入。未来从整个企业的视角，AI应用必将在企业全面开花，为企业带来更显著的效能和价值。而要促进AI在企业发挥效能的进程，离不开产业参与者的开放合作。

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