由商業智能（BI）到人工智能，香港企業其實早已起步，如為保險公司友邦保險（AIA）部署人工智能機械人方案的怡和科技（JOS）。怡和科技董事總經理柯志成指出，去年已開始為客戶製定人工智能方案，需求正上升，企業客戶對技術的要求亦高。
集成商：保險財金業需求增
柯志成表示，怡和科技現時提供人工方案主要有兩種，包括可向客戶應對的聊天機械人（Chatbot）方案及辦公室自動化的機械人流程自動化（Robotic Process Automation）方案。他指出，保險業對人工智能技術的需求尤其大，看來財金行業是 AI 應用的領航者應該沒錯。
以 FinTech 為例，無論在本地或海外銀行，由聊天機械人到為客戶作財務分析，皆有引入 AI 的案例，減省人力資源是原因之一。無可否認，人工智能能解決客戶服務方面的問題，才讓這一直被認為保守的行業陸續接受。柯志成表示，人工智能方案的部署毋須需要花長時間，因為系統需要持續學習，有客戶花數個月便能推出服務。
對話機械人進化
以滙豐銀行為例，該公司更有專注對話技術方面的創新部門。該行 Conversational Banking Innovation 部門主管 Raul Abreu 便指，雖然現時聊天機械人仍未做到完全取代人的應對能力，但他認為這一日終會來臨。
Raul Abreu 指出，對答人工智能由 4 個主要元素組成，包括：核心的自然語言運算（NLP）、懂得除錯的多模式機器學習、毋須監管的全面學習，以及深化的符號化人工智能及機械學習。Raul Abreu 認為，自然語言運算由明白自然語言開始，到明白對話，自行產生自然語言，再結合對話管理及大量的數據庫才可形成。所以他表示，對話人工智能，並非單單聊天機械人這麼簡單。
自然語言學習
其實 Google 在今年中舉行的 I/O 大會上，亦展示對答就如真人一樣的餐廳服務員為客戶處理訂座的 Google Duplex。Raul Abreu 亦認為，未來的人工智能對話將更接近自然對答，有高度的語意，毋須人手介入，甚至懂得處理模棱兩可的問題。科幻電影的情節好像不久將來會出現一樣，跟人性化電腦對話亦不是空想。
因應今年 Google Duplex 技術出現，Raul Abreu 大膽作出 5 年的預測：2019 年人工智能將比我們更能理解語言，到 2020 年前，它們會學習以自然語言對話；2021 年更會自行學習，之後「超級機械人」便會出現。
人工智能偏見
人工智能確可簡化甚至取代人手的實際工作，但現階段 AI 仍建基於大數據。城市理工大學教授全球人工智能 Visionary 陳漢偉表示，如果機器學習的基礎數據不準確，人工智能也會有「偏見」。他舉例指，以往傳統影片及電影拍攝所用的菲林皆着重顯現白人膚色，在應用到黑人時便會出現偏差，所以他認為，AI 要讓人相信，用戶便要了解其運作。
人工智能的學習過程中重點是大數據，即使程式開發者不存在偏見，機器在學習過程中出現偏差亦不足為奇，雖然不致於會出現電影情節，但確不可排除數據會影響分析及機器的判斷結果。其實機器偏見亦即是人的偏見，但可喜的是，當發現偏見出現，仍可在運算或數據中找到原因；市場似乎已發現這個可能，而盡力排除這個問題。
總結：實際應用成關鍵
人工智能是大課題，亦是運算技術的新發展，實際應用廣泛，亦存在更多可能性；但跟其他基礎技術一樣，技術能否開花結果，必須有應用模式，得讓行業、業界，甚至社會感受到技術效益，才算是成功。
Source：ezone.hk