近年有兩件事情正快速改變商業的營運模式，首先是生成式人工智能可以讓試錯成本大幅降低；其次是數據收集的方式由局部（capture）變成全面（recording），意思是不需要選擇性收集，而是通過周邊自動化集成，全取自各種來源的數據。這場革命全賴物聯網（IoT）前沿技術與互聯設備系統的成熟，企業能夠用很低的成本收集即時數據、分析並獲得見解，還可利用生成式人工智能，幫助人類做出明智決策，以優化營運。
Amazon Go 突破傳統銷售模式
其中一個具體例子是亞馬遜無人超市（Amazon Go），顧客可透過Amazon Go應用程式進入商店，選購所需商品，然後直接離開，毋須在收銀台排隊付款。實現這一切都依賴物聯網技術，包括傳感器、攝像鏡頭及深度學習演算法。在商店內不斷收集數據，監控商品的位置，並識別商品從貨架上被拿走或被放回時的情況。同時，這些設備亦能識別及追蹤顧客，以便知道哪位顧客拿走了商品。
這些數據都被實時收集和分析，以便顧客離開商店時，能夠自動結算他們的購物賬單。此外，數據還可用於優化庫存管理，預測商品需求，以及提供個性化的購物推薦。通過這種方式，Amazon Go採用了物聯網及數據採集系統的集成，突破傳統銷售模式，實現了零售業的創新和優化。
監控分析 實時數據
監控與數據採集系統（SCADA），亦被廣泛應用在製造業、電力網絡、水處理設施等複雜基礎設施中。SCADA系統由硬件及軟件組成，它們協同工作，從遠程設備（如傳感器、閥門、泵等）收集和處理實時數據。收集到的數據會使用圖像介面呈現給操作人員，供其監控和分析。當中提供有關系統狀態的實時訊息，對異常情況發出警報和提示，使操作人員做出明智決策及採取適當行動。
大家可以想像到數據的重要性，同時更應明白人工智能與數據的關係是相互作用，更強的人工智能促使數碼化轉型加速；成熟度高的數碼環境，讓數據的收集變得更簡單容易。全球企業都在急起直追，香港企業們亦要加快做好準備，應對這個大趨勢。
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
