Gartner：2018年AI商業價值將達1.2萬億美元

據Gartner預測，2018年AI產生的全球商業價值預計將達到1.2萬億美元，比2017年增長70%。預計2022年AI衍生的商業價值將達到3.9萬億美元。

Gartner 對AI衍生的業務價值預測評估覆蓋了所有企業垂直行業的AI總商業價值。 有三種不同的AI商業價值來源：客戶體驗，新收入和降低成本。

客戶體驗：對間接成本的正面或負面影響。 客戶體驗是人工智慧技術廣泛應用的必要先決條件，以充分發揮其潛力並實現價值。

新收入：增加現有產品和服務的銷售額，和/或創造超出現有情況的新產品或服務機會。

降低成本：降低生產和交付這些新產品或現有產品和服務的成本。

「由於計算能力，數量，速度和數據的多樣性以及深度神經網路(DNNs)的進步，AI在未來10年內有望將成為最具顛覆性的技術類別。」John-David Lovelock說， Gartner研究副總裁。 「2017年至2022年企業收購的AI增強型產品和服務的最大總體來源之一，將是滿足一個需求的利基解決方案，企業管理人員將推動對這些產品的投資，這些產品來自數千家專註於專業供應商與特定的AI增強應用程序。」

AI商業價值增長顯示與新興技術相關的典型S形曲線模式。 2018年，增長率估計為70%，但到2022年將放緩(見表1)。 2020年後，曲線將趨於平緩，導致未來幾年增長率低。

「在AI早年，客戶體驗(CX)是衍生商業價值的主要來源，因為組織看到使用AI技術改善每個客戶交互的價值，其目標是增加客戶增長和保留客戶。通過降低成本，各組織正在尋找使用AI來提高流程效率以改善決策制定和自動執行更多任務的方法。」 Lovelock說， 「然而，到2021年，由於公司發現使用人工智慧增加現有產品和服務銷售額的商業價值，以及發現新產品和服務的機會，新收入將成為主要來源。因此，從長遠來看，人工智慧的商業價值將會帶來新的收入可能性。」

突破AI類型衍生的全球商業價值，決策支持/增強(如DNNs)將佔2018年全球AI衍生業務價值的36%。到2022年，決策支持/增強將超越所有其他類型的AI舉措，佔全球人工智慧衍生商業價值的44%。

「DNN允許組織對大量數據集進行數據挖掘和模式識別，而這些數據集並不容易進行量化或分類，從而創建了對複雜輸入進行分類的工具，然後對傳統編程系統進行分類，從而使決策支持/增強演算法能夠直接處理信息，以前需要一個人分類。」Lovelock說，「這些對組織實現決策和交互過程自動化的能力產生巨大影響，這種自動化水平降低了成本和風險，並通過更好的微目標定位，細分，市場營銷和銷售實現了增加收入。」

虛擬代理允許企業組織降低人力成本，因為他們接管呼叫中心，幫助台和其他服務人員的簡單請求和任務，同時將更複雜的問題交給其人員。他們還可以提高收入，例如Roboadvisors在金融服務或呼叫中心的銷售。作為虛擬員工助理，虛擬代理可以幫助執行日程安排，日程安排和其他管理任務，從而釋放員工更高附加值工作的時間和/或減少對人員助理的需求。代理商在2018年佔全球人工智慧衍生業務價值的46%，到2022年佔26%，因為其他人工智慧類型已經成熟並為商業價值做出貢獻。

決策自動化系統使用AI來自動化任務或優化業務流程。它們特別適用於將語音翻譯為文本或反過來的任務，處理手寫表單或圖像，以及對常規系統無法訪問的其他豐富數據內容進行分類。由於非結構化數據和模糊性是企業世界的主要因素，隨著時間成熟，決策自動化將為企業帶來巨大的商業價值。目前，決策自動化僅佔2018年全球AI衍生業務價值的2%，但到2022年將增長至16%。

2018年，智能產品佔全球AI衍生業務價值的18%，但隨著其他基於DNN的系統類型逐漸成熟並超過智能產品對商業價值的貢獻，到2022年將縮減至14%。智能產品中嵌入了人工智慧，通常採用雲系統的形式，可以集成來自多個系統和交互的用戶偏好數據。它們了解用戶和及其偏好，以超個人化的體驗並推動用戶參與。

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