企业如何让AI精准落地?陈奕强:厘清痛点 量化投资回报率


当人工智能(AI)从概念走向现实,企业思考的焦点已不再是“要不要用AI”,而是“如何用得更有价值”?
作为大马领先AI与数字解决方案提供商的Agmo集团创始人兼首席执行员陈奕强指出,企业在导入AI前,必须先厘清业务痛点,从技术与商业可行性评估AI能解决的问题,再以投资回报率(ROI)为依据,优先落实回酬最高的项目,让AI应用更精准高效。

他表示,AI在我国企业界已不再陌生,尤其是自ChatGPT在全球掀起热潮后,越来越多企业已开始进行“概念验证”,测试AI能否协助实现业务目标。
与此同时,政府也成立国家人工智能办公室(National AI Office),积极推动AI在各领域的普及与落地,为企业提供政策与发展方向。
不过,陈奕强指出,大马中小企业在应用AI上仍处于探索阶段,多集中于市场营销与客服自动化等层面,要将AI真正融入核心业务,还需时间与经验累积。然而,他强调,AI的成效已在多个行业中逐步显现。
他举例,Agmo曾协助一家政府机构导入生成式AI客服系统,结果客户流量激增10倍、用户黏度提升300%,客服成本则下降35%,清楚展现出AI有助提升效率与降低成本的双重成效。
另一家面对大量海外投资者的企业,则通过多语言AI聊天机器人,显著提升客户满意度与沟通效率,整体生产力提高90%,成交率与营收也随之上升。
身为在软件工程领域拥有逾15年经验的注册专业技师,陈奕强领导的Agmo集团,专注于生成式AI(Gen AI)、大型语言模型(LLM)、AI基础设施、数字虚拟人与AI培训学院,并与NVIDIA、AWS、Microsoft及阿里云等国际科技巨头合作,积极推动区块链创新及符合ESG原则的AI解决方案。

最大挑战是数据整合
他直言,企业导入AI的最大挑战在于数据整合。
因此,企业必须先建立坚实的数据基础,包括系统统一、数据清理与安全治理。只有当数据被妥善组织,能够跨部门共享时,AI才能真正发挥预测与优化的功能。
他透露,在Agmo的实战经验中,许多成功案例皆来自“数据驱动决策”带来的效果。无论是零售客户通过AI分析库存变化、及时调整销售策略;还是金融客户用AI模型评估信贷风险,决策速度与准确度都显著提升。
陈奕强透露,中小企业导入AI可从日常业务的4方面着手,即文本处理、表格整合、邮件自动化与行程管理。
借助现成的AI工具,企业可自行设计流程自动化,取代重复性人工操作,让团队专注在更高价值的工作上。此举不仅能显著降低营运成本,也能在有限资源下提升生产力,为企业的数字转型打下稳固基础。
陈奕强补充,企业在选择AI供应商时,应重视透明度与量化成效,以便准确判断投资回酬。

政府与企业携手推动AI发展
他认为,在推动AI可持续生态系统的发展过程中,政府与中小企业各自扮演着关键角色。政府掌握资源与基础设施,为AI创新提供坚实基础;而中小企业则具备灵活性,能迅速将AI技术应用于实际业务。
“中小企业占全国企业总数约97%,贡献约40%的国内生产总值(GDP),已成为推动AI普及与落地的核心力量。”
他透露,未来政府将聚焦AI在教育、医疗、农业、智慧城市及公共服务5大领域的转型应用,并持续加强AI人才培养与普及化,让我国从AI的使用者跃升为AI的创造者。
随着基础设施与人才体系的完善,陈奕强预计2026年起,AI将在更多企业运营中实现实质落地,推动大马商业环境全面迈向AI新阶段。
他也提醒,在竞争者纷纷以AI降低成本、提升营收的时代,停滞不前的企业不仅会失去效率与竞争力,更可能被市场淘汰。无论企业或个人,唯有持续学习与提升技能,才能在新一轮科技变革中立足。

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