基于SAS®Viya®的新型临床数据存储库打造了开放的、可扩展的云原生分析平台，帮助提高生产力并加速创新企业领导者的顾虑主要集中在：缺乏认知、缺少清晰的业务战略、数据不足以及合规准备不足;而数据隐私、安全和治理则是他们面临的主要挑战。
生成式AI并非昙花一现，而是大势所趋，世界各地的企业都在积极应用和投资这项技术。那么，哪些国家和地区在生成式AI的应用方面处于领先水平?SAS委托Coleman Parkes Research公司进行的一项最新全球研究显示，中国的生成式AI应用率最高。参与调研的中国企业决策者表明，83%的中国企业正在使用生成式AI，超过了英国(70%)、美国(65%)和澳大利亚(63%)。不过，在成熟度和全面部署生成式AI技术方面，美国(24%)领先于中国(19%)和英国(11%)。
这对于AI和生成式AI的全球经济影响来说意味着什么呢?麦肯锡在2023年发布的一份报告中预测，如果在其研究的所有应用场景中使用生成式AI，将为全球经济带来年产值高达2.6万亿-4.4万亿美元的增长，这一增量基本相当于英国2021年的GDP。这将使AI的整体影响力提升15%-40%。
为此，SAS和Coleman Parkes对全球主要市场的1,600名决策者进行了调研。受访者涵盖银行、保险、公共部门、生命科学、医疗保健、电信、制造、零售、能源和公用事业以及专业服务等各个行业。参与调研的企业中，规模最小的员工人数为500-999人，规模最大的超过10,000人。
如需了解更多信息，请查看完整研究报告和交互式数据仪表盘。
值得注意的是，本次报告中显示中国的生成式AI应用率处于领先地位，在部署有效性和回报率方面，美国企业则相对领先。Coleman Parkes董事总经理Stephen Saw补充道：“在全面部署生成式AI的企业中，中国有19%，美国有24%。”
生成式AI在全球各地飞速发展
根据全球调研结果，多项指标表明，全世界都在拥抱生成式AI，并开始通过应用生成式AI获得切实的商业成果，只是不同地区的步调不尽相同。
“对于任何新技术，企业必定都会经历一个探索阶段，逐渐分清炒作宣传与实际状况，从而了解具体实施时的复杂性。如今，生成式AI已经到了这一关键时刻。”SAS执行副总裁兼首席技术官Bryan Harris表示，“炒作周期结束后，我们要做的是有目的地部署生成式AI，并实现可重复、可信赖的商业成果。”
在企业流程中全面使用和部署生成式AI方面，各地区的排名如何?
●北美：20%
●亚太地区：10%
●拉美地区：8%
●北欧：7%
●西南欧和东欧：7%
哪些地区实施了生成式AI使用政策?
●亚太地区：71%
●北美：63%
●西南欧和东欧：60%
●北欧：58%
●拉美地区：52%
计划在下一财年投资生成式AI的企业在多大程度上设立了专项预算?
●亚太地区：94%
●北欧：91%
●西南欧和东欧：91%
●北美：89%
●拉美地区：84%
注：北美包括美国和加拿大;拉美地区包括巴西和墨西哥;北欧包括英国/爱尔兰、瑞典、挪威、芬兰和丹麦;西南欧和东欧包括法国、德国、意大利、比荷卢、西班牙和波兰;亚太地区包括澳大利亚、中国、日本和阿联酋/沙特阿拉伯。
不同行业和职能部门对生成式AI的接受度各异
Alchemy Crew首席执行官兼风险合伙人Sabine VanderLinden认为，部署生成式AI的行业发展潜力巨大。“生成式AI正在重塑商业世界的未来。”她指出，“事实上，从市场营销领域的动态客户画像到保险业的精准理赔，将生成式AI集成到业务流程中，能够为提升效率、个性化和战略前瞻性带来无与伦比的机遇。要想在竞争激烈、高度不确定和不可预测的市场中保持领先地位，拥抱生成式AI技术至关重要。”
调研数据显示，从行业细分来看，在将生成式AI全方位集成至日常业务运营方面，银行业和保险业领先于其他行业。调研结果的主要亮点如下：
在全面部署生成式AI并将其全面集成至常规业务流程方面，各行业的排名如何?
●银行：17%
●电信：15%
●保险：11%
●生命科学：11%
●专业服务：11%
●零售：10%
●公共部门：9%
●医疗保健：9%
●制造：7%
●能源和公用事业：6%
哪些行业已经在一定程度上将生成式AI投入日常使用?
●电信：29%
●零售：27%
●银行：23%
●专业服务：23%
●保险：22%
●生命科学：19%
●医疗保健：17%
●能源和公用事业：17%
●制造：16%
●公共部门：13%
企业内的哪些部门正在使用或计划使用生成式AI?
●销售：86%
●市场营销：85%
●IT：81%
●财务：75%
●生产：75%
率先采用生成式AI的企业在应用和部署该技术时面临重重阻碍
缺少清晰的生成式AI战略，是企业在将该技术应用于日常运营时面临的首要挑战。
只有9%的受访企业领导者表示非常了解其所在企业的生成式AI应用情况。所在企业已全面部署生成式AI的受访者中，只有25%表示非常了解其企业的生成式AI应用战略。即使是负责技术投资决策的决策者也不了解AI，包括生成式AI应用率名列前茅的企业中的此类决策者。
九成高级技术决策者承认，他们并不完全了解生成式AI及其对业务流程的潜在影响。45%的首席信息官了解所在企业的AI应用战略，位居各类高管之首，但只有36%的首席技术官表示完全了解。
不过，虽然存在这种认知偏差，但大多数企业(75%)表示已为下一财年投资生成式AI设立预算。
企业面临的其他挑战包括：
●数据
在应用生成式AI的过程中，企业发现缺少足够的数据来对大语言模型(LLM)进行微调。当进行深入部署时，企业还发现缺少合适的工具来顺利完成部署。企业IT主管最关注的是数据隐私(76%)和数据安全(75%)。
●合规
只有一成企业表示已经为应对即将出台的AI法规做好充分准备。在已全面部署生成式AI的企业中，有三分之一认为自己能够满足法规要求。只有7%的企业提供了高水平的生成式AI治理培训。只有5%的企业已有可靠的系统，可用于评估大语言模型的偏见和隐私风险。
尽管存在各种障碍，但部分率先采用生成式AI的企业已从中收获切实的益处：89%表示员工体验和满意度得到改善;82%表示节省了运营成本;82%表示客户留存率有所提高。
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