生成式人工智能（Generative AI）迅速發展，個人和企業要跟上難免會感到吃力。正如疫情初期企業趕緊加快數碼轉型一樣，當時仍抱持靜觀其變心態的公司早已被遠遠拋離，而現在我們再次面臨另一個轉捩點。

客戶經常問我：「生成式 AI 與早期的 AI 有什麼不同？我真的需要它嗎？」而我就鼓勵企業領袖反思：「公司的系統是為保存歷史，還是為支持我們前進、創造更多可能？」、「我們又如何能善用這項新技術，將其發揮最大效用？」。

我們預期，生成式 AI 將顛覆各行各業的生態及運作模式，以下是一些例子：

零售業

相信零售商也深明，品牌的好壞很大程度取決於客戶服務的質素和體驗，而生成式 AI 能從多方面提升零售業營運效率及消費者個人化購物體驗。根據 Google Cloud 最新研究，超過八成 (81％) 的美國零售業決策者認為採用生成式 AI 刻不容緩。首先，由生成式 AI 技術驅動的虛擬服務專員不但可以減輕零售商客服中心的負擔，亦可以透過自然語言與消費者進行更有用且貼題的對話，包括了解產品之間的差異、更換訂單或根據顧客喜好提供更合適的產品選項。試想像消費者正在尋找婚禮需要的禮服，虛擬服務專員能在對話中根據其偏好的顏色、場地類型、天氣、配飾和預算等，提供更貼近其所需的款式建議。最近 Google Cloud 推出零售業適用的 Vertex AI Search 便引入了大型語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）功能，為零售商提供高質素的搜尋、瀏覽和內容推薦能力，以便回覆顧客查詢時展示更相關的產品。同時，生成式 AI 亦能將產品目錄管理自動化，並能自動生成易於搜尋的產品描述文字。即使是同一款手袋，也能夠建立具針對性的產品描述，迎合環保意識較高的消費者、熱愛旅行的千禧一代，或新手媽媽等不同的消費者群體，為零售商提高效率之餘，亦能提升產品在不同消費群的能見度，從而擴闊銷售網絡。

金融服務業

金融服務業是全球最依靠數據驅動的行業之一，生成式 AI 可協助金融機構更有效分析數據，從而獲取精闢獨到的見解，作出更明智的決策。例如東亞銀行便透過採用 Vertex AI，應用人工智能和機器學習來應對更複雜的工作，包括為客戶推銷更與其相關的產品、減少虛假或不準確的欺詐警報，以及對金融和網絡風險建立預測模型，務求更準確了解客戶需求及掌握市場機遇。此外，金融服務很多時都有專用的詞彙和場景，相信未來會見到為行業而設更精準的LLM，能提升理解能力和回應的質素，同時確保每個判斷或評估有根有據，加強客戶對人工智慧驅動服務的信任和信心。最重要的是，一切仍會在人類監督下進行，確保人工智慧模型符合法規、降低風險並維持客戶信任。

醫療保健

疫情使醫療行業面臨更嚴峻的成本壓力、人手不足、技術分散和行政複雜等問題。三年後，生成式 AI 為行業帶來曙光，除了協助簡化臨床文件處理，以減輕醫護人員的行政工作量，同時亦能大規模快速分析數百萬份電子醫療記錄和診斷報告，協助醫療專業人員更快找到有用資訊， Google Cloud 推出的一款新型 AI 搜索引擎便是專為醫療人員快速獲取不同臨床和電子健康紀錄的細節而設。我們亦樂見本港不同大學已積極研究 AI 在醫療領域的應用，例如開發用於預測腦癌治療結果的 AI 工具，以及在內窺鏡及藥物分配機器人等引入 AI，讓醫護人員能更專注病人護理，提升營運效率和服務質素。

生成式 AI 的潛力無窮，我們期待看到更多企業更好善用相關技術提升效率和開拓商機，帶領各行各業創造新的標準。

撰文：李孔源 Google Cloud 北亞區董事總經理

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