人工智能时代的IT服务：猎人还是被猎人？

全球信息技术服务 IT服务在一个AI年龄:猎人和猎物吗? 行业概述 可访问的版本 人工智能一开始就采用高的兴趣 在我们的理解中，生成AI（链接到人工智能入门）从一开始就在企业技术官员中具有很高的兴趣商数。这是 考虑到过去两年技术劳动力市场紧张的影响以及对提高人才库生产力的相应兴趣。我们感受到了IT/BPM服务公司也有类似的兴趣，他们现在熟悉云采用曲线的剧本。此外，微软和Salesforce等关键软件合作伙伴的公告使得快速采用生成式人工智能势在必行。 明显的风险？从云和RPA周期中学习 鉴于IT/BPM服务业务的人力密集型性质，这些业务通常被视为在任何提出更高生产力的新技术曲线开始时都 处于危险之中。我们发现人工智能采用场景与过去十年云/RPA（机器人流程自动化）周期开始时的场景之间存在许多相似之处。这些告诉我们：（1）IT服务需求与成本的弹性导致了市场机会的净增长，尽管现有收入流的部分生产力主导压缩;（2）企业技术环境的复杂性增加。–与每个新技术引入曲线–推动外包服务需求。 数据、安全服务、数字化转型受益... 生成式AI算法是数据消耗者（例如，GPT3在100倍的数据上进行了训练，而不是以前的版本），它的采用可 能会增加企业对数据/分析服务的投资。试验生成式人工智能的公开示例已经显示了与之相关的安全风险。在我们看来，企业环境中云与人工智能的结合预示着安全服务市场的强劲增长。构建特定于客户的AI用例成为新的机会。 ...虽然编码、测试、票务服务可能会萎缩 Co-Pilot的成功表明了生成AI在提高每个资源生成的代码的生产力方面的空间。正如在自动化/RPA浪潮中 所看到的那样，我们预计部分生产力将被转嫁回去，从而导致收入通缩。也就是说，需要关注的关键是这种生产力提高的真实程度，这种程度在采用的早期阶段往往被夸大了。–云就是一个很好的例子。我们还发现软件测试、票务服务等低端服务、CRM会受到生产力提高的影响。 股票对IT服务/BPM/CRM公司的影响 像ACN这样以咨询为主导的模式可能会面临更少的风险，而更多的人工智能驱动转型交易会带来更大的收益 。对于外包主导的模式，差异化梯度可能会变陡，有利于TCS，Infy，它们在自动化方面处于领先地位。CTSH的陪审团仍在定论。BPM（G，WNS）可能会看到更高的生产率拖累，随后市场机会的扩大。EXLS受益于数据公开。客户仍然依赖CX供应商（TIXT）提供以CX为中心的AI服务，但承认语音产品的风险。 >>受雇于美国银行的非美国子公司，并且未根据FINRA规则注册/有资格成为研究分析师。 有关某些在特定司法管辖区对此处的信息负责的美国银行证券实体的信息，请参阅“其他重要披露”。 美国银行证券确实并寻求与研究报告中涵盖的发行人开展业务。因此，投资者应注意，公司可能存在利益冲突，可能会影响本报告的客观性。投资者应将本报告视为做出投资决策的单一因素。 请参阅第34至37页的重要披露。第31页上的分析师认证。价格 2023年5月11日 全球股票 信息技术服务 (Kunal塔亚尔人>>研究分析师美国银行印度 +912266328663 Jatin卡尔拉>>研究分析师美国银行印度jatin.kalra3@bofa.com 杰森Kupferberg研究分析师美国银行 +16468551961 卡西陈研究分析师美银 cassie.chan@bofa.com 泰勒杜邦研究分析师美银 tyler.dupont@bofa.com FredericBoulanCFA>>研究分析师多层互连(英国) +442079957101 AdityaBuddhavarapu,CFA>>研究分析师 多层互连(英国) Wamsi汉研究分析师美国银行 图表1：美国银行对.AI一代对IT服务的影响和机遇的看法 ——净增加的市场机会更多的细节在下面的注意 机会/影响 区域的工作 数据与分析▲1 安全服务▲云/数字转换1.5%--2.5%▲2%--3%的应用程序服务▼1测试服务▼2%--3% 的客户接触▼1 净收益▲0 资料来源:美国银行全球研究估计 美国银行全球研究 客观依据风险/30页。 时间戳:2023年5月11日06:27AM美国东部时间 12557828 内容 焦点图3 什么是GPT,什么广告’年代的注意5 对IT服务的影响-从云采用周期中吸取的经验教训6 股票表现在这个阶段6 外包倾向可能与现有水平相当或领先7 确定将受益的服务以及面临风险的服务8 机会#1：多模式生成AI可以刺激数据投资9 服务 机会#2：云+人工智能可以推动对安全服务的需求12 机会#3：行业特定的AI：自定义的可能扩展13 应用程序开发 风险#1：生成式AI充当编码工作的生产力增强器16 风险#2：测试服务收入通货紧缩17 技术生态系统发展快照19 股票对IT服务/业务流程外包/CRM公司的影响19 IT服务公司内部差异化的增加可能有利于19个TCS，Infosys 业务流程外包公司呢?20 关于人工智能对美国IT服务/客户体验外包的影响的思考21 从IT/业务流程外包服务提供商21 IT服务公司当前AI/自动化能力的快照23 印度IT服务参与者的自动化/人工智能能力23 美国中型IT服务和CX参与者的自动化/AI能力25 欧洲IT服务参与者的自动化/人工智能能力27 IBM’sAI盈利计划28 焦点图 图表2：美国银行对IT服务生成式人工智能的影响和机遇的看法——市场机会的净增加 我们对新机遇与通货紧缩风险的评估表明，生成式人工智能可以成为IT服务市场的净附加物 区域的工作 从生殖AI的潜在影响 占潜在市场的百分比印度的潜在通货紧缩信息技术服务公司(一)收入(B) %的收入风险(A* B) 应用程序服务 提高编码效率可能会对应用服务收入产生通货紧缩影响 30%-40% 5% 1.5%-2% 测试服务生成式AI能够编写测试用例，并且可以产生在测试服务市场规模收缩 7%-8%30%-40%2%-3% 低端客户互动服务 低端BPM活动（如工单生成、数据输入）可能会受到影响 4%-5% 20%-30% 1%-1.5% 总影响 4.5%-6.5% 区域的工作 从生殖AI潜在的机会 %为印度IT服务的可寻址市场公司(一) 潜在增长的可寻址市场 (B) %的增长部门(A*B)的机会 数据和分析服务 生成式AI算法是数据消耗者，其采用可能会增加企业对数据/分析服务的投资。 20%-25% 8%-10% 1.5%-2.5% 安全服务 大多数高管认为人工智能与安全问题有关，对生成式人工智能的投资似乎 与安全服务投资的增加直接相关。5%-6%30%-40%1.5%-2.5% 云/数字转换 行业特定的人工智能需要定制应用程序IT服务合作伙伴的开发和支持可能是高而快的。 25%-30% 8%-10% 2%-3% 总增长机遇 5%-8% 净收益 0.5%-1.5% 资料来源：公司，美银全球研究估计 美国银行全球研究 图表3：全球IT服务市场规模及其同比增长 我们看到了人工智能和云波之间的相似之处。IT服务市场在CY15-18之间增长，尽管存在云标准化等问题。 图表4：企业IT支出–传统IT与云的份额 在一段时间内，与云相关的机会的增长超过了对现有服务的通货紧缩。 IT服务(mn)美元 %的增长 1,600 1,200 800 400 -20152016201720182019202020212022 来源:Gartner 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 120% 80% 40% 0% 传统的云 30% 41% 38% 34% 51% 49% 59% 62% 66% 70% 2019年202020212022e2025e 美国银行全球研究资料来源:美国银行全球研究Gartner估计 美国银行全球研究 图表5：企业更喜欢利用服务提供商开发和部署自动化技术 94% 96% 93% 89% 利用服务提供商与内部使用的受访者百分比。 战利用 服务供应商 图表6：发现难以招聘AI角色的企业百分比小众角色的人才状况仍然是企业的关键问题。 人工智能数据工程师 数据架构师 翻译机器学习 78% 72% 70% 数据与分 析 AI/毫升 云 在内部 工程师 数据工程师人工智能产品负责人数据可视化专家 70% 69% 62% 61% 来源:德勤 0%50%100%0%30%60%90% 来源:麦肯锡 图表7：69%的美国高管认为网络安全是他们最大的人工智能相关风险 美国银行全球研究 美国银行全球研究 美国高管目前面临的最大人工智能相关风险，2022年1月。这可能会推高对安全服务的需求。 据隐 私 69 65% 法规 乏 57% 57% 三方 法差 49% 47% 47% 46% 39% 安全 24% 网络安全数% 遵守不同的州和地方 法律责任缺 对技术的了解缺乏明确的指导方针的监管 依赖提供AI算法的第组织的声誉招聘效率/算 偏人身 0%30%60%90% 来源:贝克麦肯齐,内幕情报 图表8：大多数开发人员/编码人员在使用GitHub的Copilot进行编码时感觉更有效率同意使用GitHubCopilot发布声明的受访者百分比。 我更有效率 美国银行全球研究 88% 快与repititive任务96% 更快的完成 88% 少精神精力重复的任务 87% 更少的时间搜索 77% 0%20%40%60%80%100% 来源:GitHub,美国银行全球研究 美国银行全球研究 一个广告是什么GPT和注意的是什么 OpenAI’sChatGPT自2022年11月推出以来，在过去几个月中的兴趣水平急剧上升。简而言之，ChatGPT 是一个对话式人工智能（AI）机器人，但比生成AI领域的其他现有技术强大得多。其最先进的大型语言模型，庞大的计算能力和经过训练的庞大数据集使其能够以文本句子或段落的形式生成类似人类的响应。 ChatGPT在全球范围内引起了极大的兴趣，这反映在TikTok花了3倍的时间才能达到1亿用户， Instagram需要大约10倍的时间。流行的用例包括编写学校项目，诗歌/电影脚本，计算机代码，论文等。 GPT代表生殖Pre-trained变压器 ChatGPT背后的技术/算法基于OpenAI’sGPT-3/GPT-4型号。顾名思义，它生成类人文本从一个pre-trained大型数据集。虽然输出可能是以前不存在的新东西，但它本质上是一个转换的可用数据。人工智能识别长程模式并预测句子/段落中最好的下一个单词。 在这个报告中我们的讨论关注商业使用大型语言模型对IT服务部门的影响.这些是通过行业对话确定的，其中包括专注于人工智能的SaaS（软件即服务），RPA（机器人流程自动化）和低代码/无代码领域的公司。 我们不关注产品ChatGPT本身，将其视为GPT的众多用例之一，在消费技术领域可能比企业环境更有用。也更多介绍生成人工智能，这是我们主题投资团队的入门链接：人工智能入门。 图表9：概述GPT模型商业化的几种方式 下面讨论的三种商业模式中的两种对IT服务公司都有影响。 Model-as-a-service：对对话式AI平台的使用情况或基于订阅的访问。这是OpenAI目前开始将ChatGPT货币化的方式。 建筑上：在GPT等大型语言模型之上构建应用程序，其中包含附加/专有数据。这些也被称为生成AI。输入的格式可以控制并特定于用例。示例包括简单的应用程序（如创建社交媒体广告）或复杂的应用程序（如药物发现）。 通过垂直整合间接货币化：在现有产品中使用模型以增强其功能。示例：使用GPT框架增强其搜索功能和输出的搜索引擎，或使用GPT框架的电子表格程序来指导用户使用新的或不太常用的 特性。 资料来源:美国银行全球研究 美国银行全球研究 对IT服务的影响-从云采用周期中吸取的经验教训 股票表现在这个阶段 印度IT股在云采用的早期阶段遭受