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全球智識精選：2024年1月
IPO市場 GenAI
  • 2024-01-31

今日關鍵課題

IPO

《全球IPO 2023觀察與2024展望》

Global IPO Watch 2023 and outlook for 2024

  • 隨著總體經濟格局穩定、股價指數增長、出場需求積壓，經濟信心提升。均可能使2024年歐美IPO市場動能重啟。相比之下，中國大陸市場不確定性程度較大。
  • 樂觀情緒仍受到地緣政治不確定性的影響，隨著相當於全球半數人口的地區今年舉行選舉，IPO的蜜月期會緊湊地頻繁出現。
  • 投資人將持續審視發行人的資產品質、獲利能力、現金流，最重要的是企業真正價值。
  • 潛在發行人仍須做好準備，才能在蜜月期取得最好的行情。例如在規畫IPO時也考慮出場機制（dual track），混合金融工具、可轉換金融工具等可選擇性籌資方式，預計2024年將愈發受到投資人青睞。
  • 受大型科技股推動，標普500指數年度上漲24%，歐洲指數整體上升但程度較小，中國下跌4%。然而，歐美IPO交易量冷清，全球前十名中無歐洲市場。亞洲是唯一募資總額與2019年大致一致的地區，其中中國大陸是最活躍的市場，其他地區均低於2019年。
  • 2023年全球最大的IPO市場為中國大陸，籌資金額453億美元，其次為美國（240億美元）、印度（66億美元）
  • 印度受惠於強勁經濟增長推動並得益於地緣政治轉變，如中國大陸加一政策促使供應鏈去風險化，印度NSE於11月市值超越香港，達近4兆美元。
  • 中東與印尼在2023年也有強勁的IPO表現。
  • 自2021年以來，電子業一直是IPO募資金額最高的產業，2023年募集344億美元，其次是醫療保健業（107億美元）和金融業（96億美元）。
  • IPO後續價格表現，2023年較2022微幅上升，有利於提升投資人的樂觀程度。在EMEA地區，大多數排名前十的IPO至年底價格都呈正向成長，反映中東地區IPO後勢強勁。
  • 2023年中國大陸五大IPO中，至當年底的價格表現，4件低於IPO價10%以上，只有一件高於IPO價格。
  • 2023年全球增資發行金額達3,810億美元，高於2022年的3,380億美元，但低於2019到2022年間平均值5,880億美元。
  • 美國是全球增資發行最活躍的市場；倫敦則維持是歐洲最活躍交易市場。
  • 2023年增資發行金額最高的產業為金融業（585億美元）、電腦與電子業（549億美元）、醫療保健業（240億美元）
  • 活躍的增資發行市場顯示投資人仍渴求優質企業的股份，是IPO市場復甦的良好前兆。
  • 2023年MSCI指數上漲22%，全球整體而言股市表現良好，然而各地有所不同。
  • 標普500指數雖上漲24%，但主要來自小部分科技公司推升，尤其是與人工智慧相關者；富時100指數及歐元StoXX指數在2023年分別上漲4%、12%。
  • 中國大陸囿於通貨緊縮的擔憂，上證指數2023年下跌4%。

AI

《2024 AI商業預測》

2024 AI Business Predictions

  • GenAI易於使用，許多雲端服務供應商已將GenAI功能加入產品，但要發揮全部潛能，需要根據特定需求客製並充分利用其可擴展性。
  • 避免只在封閉式的內部環境使用GenAI，優先考慮可擴展的使用模式，例如GenAI從非結構化資料中獲取洞察的能力，可幫助知識工作者提升效率。隨著GenAI技術進步，員工可透過客製GenAI自動執行、增強工作效能。當GenAI不斷降低勞動成本，領導層需要思考是否能轉型新的營運和業務模式。
  • GenAI將改變每個人的工作方式，尤其是最高管理層。產業持續渴求具有AI技能的人才，員工需具備技能，企業需要提供護欄(針對AI模型的政策和限制)和誘因，使員工能負責任使用AI。
  • 中階管理層需具備相關組織技能，以監督、評估大部分工作由AI完成。高階管理層則需引領AI原生開發和商業模式，當今很少領導者同時具備組織與AI知識，彌補這一差距至關重要。
  • GenAI可促成組織與利害關係人之間的信任，正確的政策、監督以產生正確的數據，當前正是亟需負責任AI的關鍵時刻，原因有二：
    • 隨著GenAI承擔更多工作，例如：編寫財報、自動化軟體開發、分析並制訂市場策略等，錯誤可能產生廣泛影響。
    • AI潛藏風險將引起大眾關注，例如利用AI偽造影音。目前多數GenAI供應商提供潛在版權侵害的擔保條款，雖然減少部分風險，但AI結果可信任度，仍是企業的責任。
  • GenAI可更快速將海量數據化為價值，可掃描、閱讀、摘要、翻譯、分析和除錯大量非結構化資料如會議紀錄、策略報告、客戶紀錄。
  • 儘管如此，GenAI並非萬能，仍需要企業數位化數據、上傳雲端、授權GenAI進入存取、確保符合法規和風險管理。PwC調查顯示44%企業領袖表示，計畫在2024年進行數據最佳化，以善用GenAI優勢。
  • GenAI能處理財務、稅務、法律、資訊科技、法遵等各部門難以應對的複雜任務與流程。例如，可有效滿足Pillar II全球最低稅負制報告要求。企業可將資料從地端轉到雲端，讓應用程式本身和客製GenAI模型不斷進化，以滿足法規不斷變化的需求。
  • 歸功於GenAI，建構新流程、開發新產品與服務、創建消費者使用的新介面，皆不再需要撰寫程式碼。創意人員可直接透過AI與數據資料工作，AI會將數據轉為有助益、易於理解的方式呈現。
  • 目前已有雲端企業應用程式納入更多GenAI功能，未來企業應用程式將以GenAI為核心而非附加元件。這些以AI為基礎的應用程式將比以前的更快、更靈活且更可客製化。GenAI還可與其他科技融合，產生新的產品與服務－AR設備、物聯網、機器學習流程等，將在短期內採用GenAI。

AI

生成式AI早期導入策略：企業準備好了嗎？

Do you have an “early days” generative AI strategy?

  • 許多公司正一方面積極挖掘生成式AI潛力，試圖取得競爭優勢，另方面又努力降低技術和法律的潛在風險。
  • 若要善用AI優勢，並同時降低風險，通常始於採用負責任的AI。面對AI帶來的挑戰，實際的保護措施、指引，可協助組織懷抱自信，快速前行。此外，開放、敏捷的領導風格也至關重要：具風險意識的企業領袖，隨著其內化生成式AI革命所帶來的重大意義，將能給予更理想、迅速的指示。反之，對尋求機會懷抱企圖的領袖，則將時間聚焦於AI可能出錯的環節，以避開高昂的代價。上述兩大類型的企業領袖，都需要以健康、適當的程度，理解AI的優先順位及對方的擔憂。
  • 生成式AI主要的產出都以數位型態呈現，與現有數位工具和業務流程結合，影響力將大幅擴大。若能進一步將生成式AI策略與整體數位策略調校一致，效益將無比巨大。
  • ChatGPT和其他生成式AI工具可與客服應用結合，並與現有數位化、個人化和自動化客戶服務策略一致。以某全球快速消費品公司為例，他們在客服營運部署了生成式AI，可自動填寫服務單，並提供產品及服務資訊，協助客服單位將需求精準轉達，解答客戶。接著該公司將生成式AI應用於其他業務程序，如採購、應付帳款、財務、人力資源或供應鏈管理等，通過特定業務流程的細化和定制，提供表格自動填寫和問答的功能，成功將企業的數位化策略與生成式AI策略結合。
  • 連接企業數位化和AI策略，有助於解決資安和第三方工具使用等問題，並提供明確的問責制和決策方法，減少資訊混亂和爭議。
  • 進一步擴大生成式AI的應用規模，對充分發揮生成式AI的效益至關重要，其中至少存在兩大挑戰：首先，要發掘AI潛在應用的多樣性與價值，往往需要廣泛試點，但可能導致整體效益無法符合部分加乘的成效。其次，高階領導人的參與對AI應用規模的擴展至關重要，因為這麼做通常需要跨領域的策略和組織觀點。
  • 企業領袖須先自問，組織若想成功擴大AI的應用規模，需要哪些技能？這些技能又有多少已存在於組織之中？如何彌補上述技能落差，計畫與時間軸為何？
  • 生成式AI能找到相關資訊、迅速執行重複任務，並與現有數位工作流程整合，即時提升部門、組織效率和生產力。並用以提升產品質量、數量或速度。公司可利用AI再投資，提高商品和服務的品質、數量或速度，從而增加產出。並在持續產出的同時減少人力的投入，進而降低成本。
  • 普華永道針對生成式AI進行小規模試點，成功節省系統設計時間30%，產生程式碼效率提高50%，內部文件翻譯時間減少80%。當生成式AI取代耗時、重複性的任務，亦可提高工作滿意度。不過當企業將日常工作自動化時，剩餘的工作往往偏策略性，需要更高的認知負荷，因此需理解員工情緒並制定相應疏導計畫。
  • 因此，針對生成式AI制定生產力計畫至關重要：企業須衡量速度、品質及成本改善之間相對的重要性，並自問以解決哪個時間區段的問題為目標。此外，當員工技能與生成式AI功能重疊時將如何調整這些人力？
  • 為確保企業及員工能充分利用生成式AI所帶來的前景，PwC提出以下關鍵策略：
    • 重視與員工的溝通互動，建立員工對AI的體驗回饋機制。
    • 評估員工目前的AI技能和知識，並提供針對特定對象的培訓計劃、學習資源和認證以彌補技能落差。
    • 培育成長心態與文化，鼓勵員工學習和嘗試新事物及分享所學知識。只要設定合適的保護機制，試錯便意味創新，不僅是可預期的，更應受到鼓勵。
    • 提供明確的指導方針，闡明企業如何定義生成式AI的道德層面與使用規範，並確保員工了解實踐公平、透明和負責任AI的重要性。
    • 透過KPI評估AI對生產力、創新和客戶滿意度的影響，並積極推廣成果。
  • 企業須了解供應商、服務提供者、客戶和合作夥伴如何利用AI技術，以及其對AI的使用，對企業生成式AI的早期導入策略有何種影響。是否將帶來新局勢、新需求，抑或可能針對AI進行更緊密的合作？
  • 醫療保健和製藥公司可透過AI分析患者記錄，尋找更有效的治療途徑。生命科學領域則使用AI進行精準醫學和藥物開發。過去考量到隱私、法規、缺乏數位化記錄以及智慧財產權等問題，限制了生態系協作的範圍和力量。近期，靠著生成式AI創建可靠且完全匿名的資料集，上述醫療保健組織得以實踐安全的大規模資料共享，不只產生新的合作機會與商業模式，更增加醫學突破的機會。
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