傳統企業創新轉型，單憑一己之力難以推動，尤其實施人工智能、大數據等嶄新技術，或需要各方協助。因此，HPE 在亞太區建立創新生態環境，帶同創業公司、合作夥伴，為不同行業落實數碼轉型。
企業推行數碼轉型時，也願意引入人工智能技術，期望透過自動化降低營運成本、分析數據提供更多洞察市場的資訊等等。部分企業在使用人工智能技術時都只靠內部處理，既花上大量人力、物力，還要投入資源研發，這情況也很容易令企業迷失。HPE 亞太區研發中心總監 Jason Tan 表示，有時企業將 70% 資源投入在使用創新技術上，卻換來 2% 的目標達成比率。為免這情況發生，最理想的做法是與夥伴共同創新。
[row][double_paragraph]
HPE 的角色就是成為企業在創新路上的夥伴，為讓企業順利推行數碼轉型、引入人工智能方案，不但舉辦工作坊、數據分析訓練等，還為企業尋求可行的數碼轉型方案，甚至合作做概念驗證及共同建立專屬方案。
Tan 補充，HPE 擁有豐富經驗，在創新技術發展上，更願意為企業帶來創業公司的人工智能方案。此外，HPE 的基建技術，也為企業提供解決其業務挑戰的方案。他以台灣一間銀行為例，經 HPE 的創新生態，利用當地一間創業公司的技術，建立機械學習模型，從客戶關係管理系統（CRM）發掘潛在客戶，並推薦合適的金融產品。從銀行沿用漁翁撒網向客戶推廣的方式，一改為向客戶介紹個人化產品，大大提高推廣轉換機會。「該機械學習模型建基於卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN），以 CRM、社交經網、對話機械人等的數據訓練，結果銷售轉換率增至 25%。」[/double_paragraph][double_paragraph]
[/double_paragraph] [/row]
多元化 AI 產品方案
至於 HPE，就為企業建立人工智能基建，提供包括核心和邊緣產品。Tan 表示，兩者各有重要功能，缺一不可。以一間製造企業為例，生產線每天產生 1PB 數據，引入人工智能時發現，當中 99% 為「雜質」，僅 1% 具分析價值。「先在邊緣處理 99% 數據，再交由核心分析實際有用的數據，可大幅節省成本又具效益。」
無論是核心和邊緣伺服器，HPE 都有相應的產品提供，如 HPE Apollo 6500 Gen10 伺服器，支援最多 8 張 NVIDIA 圖像處理器，並以 NVLink 2.0 連接，單機提供 125TFlops 處理速度。NVIDIA 人工智能技術中心總經理羅建民稱，企業的人工智能基建多元化，公共雲服務雖具成本效益，不過處理敏感數據和法規限制，金融業大多是在自建的數據中心內運行。
除了租用公共雲服務和自建基建，HPE 香港解決方案及技術部主管韓志輝指出，HPE 為客戶提供全新的 GreenLake 服務，為內部部署的按用量收費模式，取兩者的長處。企業僅需為使用的容量付費，毋須作前期的大筆投資，有財務靈活的優勢。GreenLake 會為企業預留緩衝資源，當企業需要應付突如其來的運算需求，亦可即時擴充，毋須預先增購額外資源。同時，基建設於企業的數據中心內，可避免數據交由外部處理的風險。[row][double_paragraph]
[/double_paragraph][double_paragraph]
[/double_paragraph] [/row]
AI 滲透至各業務層面
對於人工智能，金融服務更應大量採用，因為金融企業每日產生大量數據，加上多年來所儲存的海量數據，足夠訓練人工智能模型至非常成熟。Tan 舉例，如安盛的汽車保險通過收集及分析用戶的駕駛數據，按風險系數提供相應的保險折扣；星展銀行在印度開設無分店銀行，藉人工智能助理為客戶提供理財服務，都是利用人工智能技的成功例子。
事實上，金融服務企業可以在多個應用上引入人工智能技術，幫助企業接觸客戶、減低營運風險等等。Tan 提供五大建議：
第一，客戶服務。如對話機械人可增加客戶服務成效，減低客戶等待時間，提升客戶滿意度和忠誠度。
第二，市場推廣。人工智能技術有效及仔細地將客戶分門別類，方便交叉銷售及在網上刊登目標廣告，有利開創新收入來源。Tan 透露，有銀行利用這方法將廣告轉換率從 1% 提高至 20%，成效顯著。
第三，高頻交易。投資銀行的高頻交易涉及毫秒之間的價格變化，必須由人工智能作出交易決定，爭取更高回報。
第四，風險管理。監管機構近年收緊條例，如防止洗黑錢活動，利用人工智能監察異常交易，降低誤判率。
第五，節省成本。通過人工智能可精簡部分業務流程，亦可分擔人手工作，提高整體生產效率。
人工智能的投資回報立竿見影，不論是金融服務業或是其他行業都有競爭，如率先引入人工智能，將有助創新並推動業務增長。
Hewlett Packard Enterprise
https://www.hpe.com/hk