AI當面試官、媒合網紅,AnyMind Group靠數據為企業找到「對的人」
AI當面試官、媒合網紅,AnyMind Group靠數據為企業找到「對的人」

即便全球關注AI(人工智慧)的浪潮已經持續好長一段時間,時至2018年,目前AI在企業中的應用,仍多扮演協助的角色。

根據勤業眾信聯合會計師事務所2月發布的報告指出,現在企業運用AI的主要目標並不是要降低成本,也沒有要大規模取代人力,35%企業主要讓AI協助真人在商業決策上的判斷力,透過AI預測結果,可在大量的資料中尋找重點,並解決問題。

而依靠AI來為企業解決各種「疑難雜症」的公司也相繼出世,只是方法手段各不相同。以台灣唯一一隻AI準獨角獸Appier(沛星互動科技)為例,似乎是主攻「跨螢幕裝置」,在洞察消費者各類跨螢幕使用習慣後,靠AI來制定行銷解決方案;而於新加坡起家,在台灣也提供服務的另一家AI公司--AnyMind Group,近期則是靠大量的數據分析,媒合「人與人的事」,頗為有趣。

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AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔,說明自家AI主要仰賴「matching」,來進行對「人」的配對篩選。
圖/ 唐子晴/攝影

「我們在AI領域做的是『matching(匹配)』」,AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔(Kosuke Sogo)說道。由於人的各種能力、各類定位,難以被「量化」、「標準化」計算,但有了行為data的累積,再透過機器學習,即可協助用戶找到「對的人」。於是AnyMind Group主攻兩塊以人為核心的產業——HR和KOL(Key Opinion Leader)。

面試前AI先當審判官,幫你打分數

當企業要招募新人,第一步得審閱眾多履歷,如何從中選出適合進行下一步接觸的對象成為一大考題。而AnyMind Group旗下HR公司TalentMind,則是把時間省在面試開始前。

「TalentMind做的是幫求職者『打分數』,讓時間省在第一輪篩選階段,即可把心力更多放在之後的面試環節。」十河宏輔解釋,當企業在求職網站,亦是官網收到的履歷,皆可直接授權給TalentMind,透過AI來「篩選」和「配對」,之後再對求職者打分數,包括「履歷」和「個性」兩類得分。

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根據不同的職稱需求,在TalentMind平台網站上,經過篩選後會推薦適合人選,並給出「履歷」和「個性」兩種分數,以及綜合得分。
圖/ AnyMind Group
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求職者Facebook經過同意授權後,分析其貼文、點讚、朋友等內容,會獲得履歷無法全面得知的「個性」分數。
圖/ AnyMind Group

透過自然語言處理(NLP),求職者在履歷中做過哪類型的工作、待過什麼公司、教育程度、年齡等任何元素,都會成為匹配與否的「硬性」關鍵;另一方面,求職者個性究竟如何,並無法完全透過履歷解讀,在得到求職者的同意授權後,即可串接Faceook透過其貼文內容、按了哪些讚、朋友是誰、關注哪些粉絲團等資訊,成為另一項「軟性」指標。

隨著GDPR上路,隱私權越發被重視的情況下,本以為此功能授權率並不高,沒想到十河宏輔卻表示:「求職者授權率不低,因為想得到這份工作(笑)。」

而在此之後,TalentMind也將生成「能力指標」圖,如溝通能力、團隊合作、求知慾、創造力、思維邏輯等7項綜合能力分析,也讓面試時有更多話題可探討。在今年1月上線後使用企業約120名,十河宏輔預估今年將達300名,而針對台灣市場平台以構建完成,目前仍處於尋覓客戶的階段。

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最後,還會生成「能力指標」圖,針對7項能力的綜合分析。
圖/ AnyMind Group

即便TalentMind被十河宏輔視為旗下最有成長潛力的一間公司,但畢竟現階段履歷data仍較少,將影響AI判斷的準確程度,未來data樣本是否夠大、判斷是否讓人信服,成為繼續成長的關鍵。

你究竟是哪一類KOL?別自己下定義,AI說了算

AnyMind Group另一個靠AI涉獵「人」的領域,則是目前仍在話題上的KOL。

「我相信人需要有崇拜的對象,你現在很少會花注意力在傳統廣告、甚至是網路廣告,但你會花大把時間關注你喜歡的KOL、YouTuber身上,」不過十河宏輔談到,目前品牌找KOL合作,難以判斷跟檢視某位KOL到底是不是「對的人」?尤其是沒有簽約於任何機構,自己獨立操作的KOL。

在CastingAsia上,每一位KOL的檔案,透過搜羅Facebook、Instagram、YouTube、Twitter四大社群網站上的活動分析,其粉絲人數、年齡、性別、區域等樣貌即一清二楚呈現,就像「經紀公司」提供的簡介檔案。

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在CastingAsia上,透過AI分析四大社群網站,每一個KOL都有個人檔案。值得一提的是,KOL所屬的「類別」,例如運動、科技、美妝等,不是KOL自己定義,而是AI根據其所PO出的內容自動判別。
圖/ AnyMind Group

值得一提的是,在KOL約有20種「Category(類別)」定位上,並不是KOL自己設定選擇,而是透過各類PO文,AI自動判別分析,這便是「主觀認知」和「客觀事實」的差距。就如同Netflix判定用戶喜歡什麼影片,靠演算法進行推薦一樣,最值得參考的數據,往往不是一開始讓用戶自己設定「喜歡哪類型的影片」,因為那只是「你認為你喜歡」,但你「不一定真的會看」,而靠行為來說話才更是重點。

目前KOL皆可免費上平台註冊,人數已達2萬人,台灣則有4000人。十河宏輔表示,雖然台灣不是第一大的市場,繼印尼、泰國、越南後排名第四,但該公司在台灣每月營收、KOL人數都在成長,相當有潛力。

關於AI的反思:溝通,我們需要真實的溫度

「『matching』一樣很適合用在教育、電商領域」,十河宏輔表示,雖然還沒決定下一個靠AI來開發的產業為何,但他認為有「需求」及「需要」的兩方,都能透過各種數據、機器學習媒合。如電商有買方跟賣方,教育則有學習者和教學者。

但他坦言AI不是萬能的,只是提供「前期」的解決方法,最後仍需要人親力親為,像是creativity(創造力)、content(內容)、communication(溝通)三個領域,他強調特別是溝通,chatbot就是很好的例子。

「即使AI可以給出很多建議,但仍無法進行100%的溝通,最後還是需要你自己,跟客戶進行對談,」即便AnyMind Group核心業務離不開AI,十河宏輔也對AI再熟悉不過,但他卻認為AI如果回答了正確答案,他也不會真正感到高興,因為沒有「溫度」。

Sophia
AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔提到,AI機器人Sophia對於一般人來說,是否真的具有實際意義仍抱遲疑態度。
圖/ 攝影/賀大新

談到他對最近紅透半邊天,全球第一位擁有公民權的機器人蘇菲亞(Sophia)的看法,他有點遲疑,「因為我關注科技,會很想和她接觸,但是對於一般人來說,嗯…我不這麼認為。」

關鍵字: #KOL
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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