生成式人工智能與商業智能的結合：提升企業競爭力的全新趨勢

在當今瞬息萬變的商業環境中，中小企業（中小企）面臨著前所未有的挑戰與機遇。隨著科技的迅速發展，生成式人工智能（Generative AI）正逐步成為商業智能（Business Intelligence）領域的重要工具。生成式人工智能技術不僅能夠分析和解釋龐大的數據集，還能生成創新的解決方案，助力中小企業做出更明智的決策。然而，將生成式人工智能與商業智能有效結合，卻需要中小企業在技術、策略與文化上進行深思熟慮的調整。

生成式人工智能 生成式人工智能是指能夠創建新數據或內容的AI系統。生成式人工智能 系統通常基於大量數據進行訓練，並能自動生成文本、圖像、音頻或其他形式的數據。例如，DeepAI、ChatGPT等等就是當前生成式人工智能的例子代表，利用深度學習技術能夠理解並生成自然語言，廣泛應用於文本創作、對話系統、內容生成等多個領域，為企業和個人提供了強大的支持與創新能力。

根據McKinsey在2023年發布的一份報告，生成式人工智能（GenAI）對全球經濟的影響不容小覷。該報告估計，GenAI在不同行業的應用每年可能帶來26,000億至44,000億美元的經濟貢獻，相當於2021年英國的全年本地生產總值。因此，AI對全球經濟的整體影響預測將由15%提升至40%。

商業智能的基本概念 商業智能則是一系列技術和工具的集合，旨在幫助企業從數據中獲取洞察力，以支持更明智的決策。無論是數據視覺化、報告生成還是預測分析，商業智能都能幫助中小企業更好地理解市場趨勢、客戶需求和業務營運狀況，進而提升其競爭力和經營效率。

生成式人工智能如何增強商業智能

數據分析與自動化報告生成 生成式人工智能能夠快速生成各種報告和數據分析結果，節省了企業大量的時間和人力成本。通過自然語言處理技術，生成式AI能夠將複雜的數據轉化為易於理解的文本，幫助企業高管迅速掌握業務狀況。

智能預測與決策支持 通過分析歷史數據，生成式人工智能可以生成下一步的業務預測，幫助企業做出更明智的決策。如在庫存管理方面，AI模型能預測未來的需求，從而優化庫存水平，降低成本。

客製化體驗 利用生成式AI，企業可以為客戶提供高度個性化的服務，這在商業智能的框架下更加有效。例如，在電子商務領域，商業智能分析消費者的購物歷史和偏好，AI則根據這些數據自動生成產品推薦，從而提升客戶滿意度和忠誠度。

創新產品與服務的開發
生成式人工智能可以幫助企業更快地開發新產品和服務的原型，這一過程也受益於商業智能的支持。通過商業智能工具分析市場趨勢，生成設計稿或範本，企業可以縮短開發週期，提高市場反應速度，從而在競爭中取得優勢。

以下是不同行業在全面實施GenAI並完全應用於日常業務流程中的排名，中小企業可以借鑒以下行業的經驗，探索自身行業在人工智能領域的應用潛力，從而識別哪些具體的AI解決方案可以提升業務效率、改善客戶體驗或驅動創新，特別是在商業智能方面的應用：

• 銀行：17%
• 電訊：15%
• 保險：11%
• 生命科學：11%
• 專業服務：11%
• 零售：10%
• 公營機構：9%
• 醫療：9%
• 製造業：7%
• 能源及公用事業：6% *數據來源：sas生成式人工智能全球調查結果

簡而言之， 對於中小企業而言，建議從小規模試點項目開始實施生成式人工智能，評估其在特定業務流程中的有效性，從而降低風險。同時，投資於員工的AI培訓，使其能夠更好地理解和應用這一技術，從而增強團隊的創新能力。此外，中小企業應該尋求與專業技術提供商合作，以獲取必要的資源和支持，並確保在數據安全與隱私方面遵循最佳實踐。通過這些步驟，中小企業可以在商業智能的應用上迎頭趕上，實現可持續增長和創新。

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