不夠AI的我們 系列（第二篇） | 大馬AI應以“小”為美

“所以我們也會提供人機語言或自動化學習系統，為企業客戶集合數據打造系統。之後，他們的人員自己輸入資料即可，無需AI工程師幫助，也能訓練各自的系統。”

林道欽指出，小模型開發成功就是為各行業的公司量身定製“無限”的AI模型。

他解釋，AI的意義在於能改變人和電腦的溝通方式，無需艱難複雜的編碼和指令，就像一般人溝通。

“所以說AI是無限的。而我們就從小模型下手，為各家做出一套。”

近幾年因GPU和深度學習機器出現，AI才崛起成為大趨勢。但林道欽說，在2015年開業時，他們經歷不少挑戰。

研發耗時燒錢

首先，前期研發過程耗費巨大成本和時間。他們研發的臉部識別技術，前後花了3年多時間，主要支出是用在人力資源。

“研發成功後要送到美國國家標準技術研究院（NIST）認證。結果我們被認證為全球排名第25位，接著還獲得ISO 30107認證。”

2018年正式推出市場時，AI應用市場仍未成熟。潛在客戶都不明白Wise AI在做什麼。

林道欽笑道，一段時間後他們才獲得第一批客戶。最初採用其臉部識別技術的是國家銀行旗下的組織。如今其客戶群已擴展至IT公司、銀行、保險公司、電訊和零售企業等等。

他觀察到，通常大企業如金融機構會率先接受先進科技且捨得投入資金。畢竟AI技術準確安全地驗證客戶，最終能提升效率和節省成本。

“有研究指出，若銀行客戶身分驗證從線下轉到線上進行，能減少高達95%成本。這也就是AI技術商的機會。”

200人應徵AI工程師 僅1人合格

從事研發最關鍵的資源是人才。不過林道欽感慨，AI人員“不好找”。

他透露，近期其公司招聘AI工程師，收到了200多份申請，面試後篩選出20多位。應徵者接受內部考試後，最後只聘用1人。

人才難求的原因之一，是此職務沒有特定學科要求。林道欽指出，他們要求的AI工程師，並不一定是電腦科學或IT畢業生。

“編程只佔工作的30%，70%在於數學能力。所以，持有數學和統計學位的人會比較合適。”

他認為，本地仍缺乏AI相關學科畢業生。而一些AI大國如中國早已設有AI實驗學校和課本。我們近期才趕上，在一些大學設AI學科。

此外他表示，請人時還會考量一個與科技無關的能力——解決方案的能力。終究，AI技術是為了解決各行業問題，提供有效做法，只有學術知識並不可行。

“資深的AI人員更稀缺。”林道欽說，很可能是人才外流所致。延伸下去，本土AI人員實戰經驗普遍不足。

物以稀為貴，他指出，剛畢業的AI人員起薪也會比一般畢業生高薪。

缺乏可用行業案例和AI服務商

由於大馬AI業還在雛形，林道欽看到，我國AI從業員缺乏可用的各行業案例。

“製造業、醫療業等各行的案例是什麼？沒有先例，在不同行業執行AI任務時，難以找到適當的參考例子去應用。”

此外他發現，本地不少公司都有IT部門，但IT人不一定懂得AI，管理人不得不往外求援，然而市場上的AI解決方案供應商並不多。

實戰培訓加速添加人才

要如何解決AI人員荒？林道欽認為，從學府開始培育是必須的，但根據現況，也許商界“等不及”學生們畢業。

“比較快的方式是讓行業和學術界配合。例如臺灣的人工智能學校，那是其政府的倡議，讓AI師資與產學界合作，密集培訓技術人才。該學校在2017年起運作，據知已經培訓了2000多間公司。”

他指出，以實戰培訓方式能加快增多AI人員。IT公司不妨讓其人員去培訓，或能因此成為AI供應商。

他還看到，近年多家大型科技企業來馬建數據中心，並不只是利用我國穩定而實惠的資源，還會為本地科技業帶來增值活動，幫助提升本地AI技術。例如，谷歌雲已承諾與金務大集團合作推出AI技術培訓項目。

林金華：AI是可續方案

另一家受訪的企業是Crea8 Capital，以AI技術為客戶進行個性化投資組合，屬於“人工智能投資顧問”。

“用AI技術驅動投資，得以評估風險和收益，比較可續，客戶無需犧牲收益或承擔更高的風險。”Crea8 Capital私人有限公司創辦人兼首席執行員林金華博士說。

他指出，其公司的市場目前涵蓋全球股市、交易所指數基金（ETF）和債券，技術已獲得專利。

“我們的團隊主要是軟件開發人員，為客戶實現項目而存在。而我本身是特許會計師（ICAEW），在劍橋大學念博士期間學習了編程。”

他認為，AI業者同時有商業經驗和科技能力，或許會較有利，畢竟這行將面對的是各行業顧客。

求才尋資難 科技企業應找支援

創業的過程中，他也深刻體會到，尋求資金和合適的人才是兩大挑戰，尤其是研發人員成本。在這方面，他認為AI公司不妨考慮當局提供的支援措施。

例如，大馬證券監督委員會推出了數字創新基金（DIGID），資助研發技術的小企業。Crea8就是受助者之一，有了資金，研發工作才得以繼續。

此外，為了加速採納人工智能，數字部表示將通過MDEC為中小企業提供3項新補助，即數字內容補助、大馬數字催化劑補助，以及大馬數字出口補助。

雖然有難處，但林金華仍希望做到3件事。一是繼續投入成本做研發，以尋找更好的投資解決方案。二是尋求可以帶來多贏局面的合夥關係。

至於第三件事，他強調應該協助這個領域培養更多人才，緩解AI人難尋的問題。言下之意，AI企業能做的是努力提升資金和人才實力。

但人才庫要從社會汲取，林金華寄望於當局的舉措，“隨著AI趨勢擴大，政府應會進一步投資在AI人才培訓，或與一些國際機構合作提升技術。

他建議，如今的AI人才培養，應專注於機器學習（ML）、數據科學和相關的教育計劃，才能為行業提供迫切所需的人。

大馬缺3萬工程師

今年5月，首相在AI樞紐推介禮時指出目前我國還缺少3萬名工程師。此外，在2027年大馬需要6萬名高技能工程師。

國家人工智能藍圖裡坦言，AI人才短缺的確是有關企業最大挑戰之一。根據其調查，各種AI相關職位需求翻倍，尤其是AI架構師，在這5年的需求會激增328%！

該藍圖指出，目前職場上的AI專長都是從現有的科技員工提拔。雖然也可以從科學、科技工程和數學（STEM）科畢業生遴選。問題是，目前大馬僅40%大學生是理科生，未達到60%的先進國標準。況且，AI專才是需要積累經驗的職位……

劉哲涵：內部栽培對的人

第三家受訪的是LEAD科技學院，業務從數據分析拓展到AI自動化方案和模型建設，並且是一家培訓學院。

LEAD科技學院創辦人劉哲涵博士本身是數據科學家，在經營數據分析工作時，發現到很多企業客戶的員工需要學習應用系統，因此決定投入培訓工作。

“大企業客戶都想進行數字轉型、提升數字能力，也有的要進階至AI模式，例如建模型、開發AI應用；有的專業人士如工程師、財務規劃師要學習數據分析，更好地做決策和了解客戶，數字營銷人員則希望學會自動創建3語內容來保持競爭力。”

觀察了本地AI業，劉哲涵也認為，不管是編程、數據分析、機器學習、建模，各方面的技術人員都很稀缺。

據他所知，不少受過培訓的專才已流失到新加坡和美國等地。儘管如此，仍必須繼續培養不同領域能力的AI人員，才能應付各行業客戶需求。

他本身的經驗是，直接聘請到適合的人比較難，因此會先請擁有相關技術的人，比如網絡工程師或軟件工程師。入職後再提供內部在職培訓，最終栽培出合適的人。

所以如今他的公司有數據工程師和分析師、數據科學家、軟件工程師、懂得機器學習的工程師等等。這樣一來，從蒐集數據、分析數據、跟客戶深入瞭解商業動機和商業問題，接著進行測試和改良、讓建模型上線、投產運用，到最後評估和調整，各方面俱到。

考慮到其他公司也有同樣需求，他的學院推出了AI工程師認證課程，有助增加本地AI專才，拉動行業發展。

“越來越多外國科技巨頭來馬設立數據中心，應該也會有不少外國專才隨著到來。希望這樣能吸引外流人才回國，參與這場重大的技術變革。”

中小企市場龐大

人力培養需要時間，尋求資金仍須努力。但畢竟這行剛崛起，AI業者更多是本著研發科技的熱情，看好這行有廣闊的開拓潛能。

上一期文章提到，大部分中小企業未應用AI，而關鍵是大馬有90%以上的公司屬於中小企業。

劉哲涵看準這一點，認為本地AI公司最大的商機，在於協助龐大的中小企業進行數字化、數據分析和自動化。

“若能滲透中小企業，為它們實現數字化轉型、利用數據驅動決策，並通過自動化提高營運效率，那麼這行會有巨大發展空間。”

從大環境來看，劉哲涵認為，我國應該不難發展成為東南亞AI語言服務樞紐，獨特優勢是多語言環境和資源充足的基礎設施。

他指出，其公司致力推廣語言模型技術在各個垂直領域應用，以儘快助企業降低技術門檻和營運成本，使AI廣泛應用於各行業。

“企業可以成為小型語言模型的使用者，開發各種軟體和解決方案。此外，‘AI代理’的應用可能更加普及，幫助各行處理重複性的管理工作。”

林金華則指出，他和兩名夥伴一直相信，AI和科技的力量能提供高質量和個性化方案。

“我們曾為一家基金機構在大馬推出投資海外的基金，採用AI方式，無需增加員工和成本即可成事，這就是AI的能力。”

他強調，有AI驅動的服務，終究能帶來更好與更方便的結果。

AI企業商機挑戰並存

大馬AI剛萌芽，在未成熟的地帶，AI商以小為美髮揮著各自的技術為各行業服務。

它們利用這個新市場，一邊獲取商機，一邊面對挑戰，最終能有助商界與人民加強AI應用能力和提升效率，趕上時代趨勢。

正如MDEC所指，這些企業在新興領域裡推動AI生態系統，作為先鋒般的存在。日久了，應能加速各行業AI化，貢獻大馬科技經濟。