近年來生成式 AI 帶來的浪潮，已從科技圈延伸到各行各業(yè)。然而，企業(yè)如何真正落地 AI 應(yīng)用，仍是一大挑戰(zhàn)。根據(jù) MIT Sloan Management Review 最新發(fā)布的《State of AI in Business》報告指出，高達(dá) 95% 的企業(yè)雖然已投入生成式 AI，但大多仍未找到明確的投資回報 (ROI) 衡量方式。這意味著，AI 投資若缺乏完整策略與執(zhí)行框架，極可能淪為「試水溫」，卻無法產(chǎn)生長期價值。
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| SAS 臺灣推出「AI陪跑方案」，提供『陪跑式合作＋成果承諾』的差異化服務(wù)，確保 AI 真正落地并創(chuàng)造商業(yè)價值 |
臺灣企業(yè)在推動 AI 專案時，往往在理想與現(xiàn)實之間遭遇落差。首先，資料散落於不同系統(tǒng)，清理與整合曠日廢時，成為專案起跑線上的最大阻力。即便勉強(qiáng)起步，IT 團(tuán)隊也常被迫投入大量人力處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)問題，使得成本失控、進(jìn)度延挎。另一方面，模型效果難以穩(wěn)定呈現(xiàn)更是普遍困境。特徵工程與演算法的選擇往往需要專業(yè)判斷，若缺乏經(jīng)驗，不僅準(zhǔn)確度難以達(dá)標(biāo)，也難以獲得業(yè)務(wù)部門的信任。
更棘手的是，許多企業(yè)在模型上線後，缺乏完善的治理與維運機(jī)制，導(dǎo)致成果無法復(fù)制或擴(kuò)展，只能一次又一次地從頭開發(fā)，浪費時間與資源。即使有能力加大投資，硬體算力的調(diào)度仍是另一道難題，效能未必能與投入成正比。種種挑戰(zhàn)，讓 AI 投資淪為「高期??，低回報」的典型寫照。
為協(xié)助企業(yè)跨越這些門檻，全球數(shù)據(jù)分析與 AI 領(lǐng)導(dǎo)者 SAS，正式推出 「SAS 企業(yè)級 AI 陪跑方案」。該方案以 SAS 五十年全球技術(shù)底蘊為基礎(chǔ)，并結(jié)合在地超過三十年的服務(wù)經(jīng)驗，讓臺灣企業(yè)能同時獲得國際最隹實踐與在地產(chǎn)業(yè)洞察。SAS 團(tuán)隊不僅懂技術(shù)，更理解金融、制造、醫(yī)療與公共部門的實際需求，能確保 AI 專案成果能真正落地。
SAS 臺灣區(qū)總經(jīng)理龔律安表示：「在 AI 浪潮下，企業(yè)最擔(dān)心的就是投資卻沒有成果。執(zhí)行 AI 并非只是一套技術(shù)的導(dǎo)入，而是一連串相互緊扣的環(huán)節(jié)，從硬體環(huán)境建置、數(shù)據(jù)清理、模型訓(xùn)練到上線維運，每一步都可能成為絆腳石。SAS 提出『連工帶料』的陪跑模式，承諾不僅提供工具，更陪伴客戶跑完全程，并保證至少交付一個落地專案成果，以『陪跑式合作＋成果承諾』的差異化優(yōu)勢，確保 AI 真正落地并創(chuàng)造商業(yè)價值。」
學(xué)得會、做得出：SAS 從資料到應(yīng)用的 AI 陪跑方案
在資料階段，「AI Ready 包」提供自動化的清整、探索與可視化，讓企業(yè)能迅速厘清數(shù)據(jù)品質(zhì)并獲取洞見；進(jìn)入模型階段，「AI Operation 包」則協(xié)助進(jìn)行模型維運與決策自動化，透過演算法比對、版本控管與效能監(jiān)測，確保 AI 運作透明且長期可信，不再是「黑箱」。更關(guān)鍵的是，SAS 并非只交付工具，而是以在地顧問與專業(yè)教學(xué)團(tuán)隊陪伴企業(yè)完成實作，至少做出一個可見的專案成果，幫助團(tuán)隊真正做到「學(xué)得會、做得出」。同時，全方位的高資安云端平臺，讓企業(yè)從第一天就能放心啟動 AI，免去硬體部署的負(fù)擔(dān)。
SAS 認(rèn)為，AI 陪跑是一段與企業(yè)并肩前行的旅程，最終目標(biāo)是讓每一分 AI 投資都能轉(zhuǎn)化為持續(xù)的商業(yè)價值。從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立，到專案落地與維運優(yōu)化，SAS 以軟體、硬體、顧問、教學(xué)四位一體的模式，協(xié)助企業(yè)跨越每個關(guān)鍵門檻，將 AI 投資轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的商業(yè)價值。
