[AI創業]AI新創能學Google與FB擁技術自重嗎？|數位時代 BusinessNext

剛剛結束的台灣人工智慧年會把台灣AI風潮帶到最頂點，Google董事總經理簡立峰曾經分享，「Google若進行5000項AI專案，最後證實有用的不到10項，論文演算法講得頭頭是道，但實作後好像不是這回事，許多參數調不出來。」這段話道破了AI創新和創業的本質。

首先，創新跟創業一樣，無論什麼題材，整體就是成功率極低，不會因為你搭上了某輛技術列車，成功率就會大大提高，頂多就是搭著市場當下關注的題材，在一段時間內較容易從市場取得資本。

而AI創業實在沒有理由是個例外。

先射箭再畫靶行得通嗎？

許多AI創業公司會先以擁技術自重，然後再尋找這項AI技術可以應用在什麼市場的需求上，這其實是一種「先射箭再畫靶」的作法。

先不說新創公司通常手上沒什麼資料拿來做AI訓練素材，與公開資料集大家都拿得到等，這幾個既成事情；最關鍵的是AI創新本質是數位創新，經營邏輯和框架不會跳脫數位經濟的本質。

數位創新要能規模化，重點不在你有多強的技術，而在於你是否能想出辦法掌握市場的需求方經濟。

或許有人會問：Google和 Facebook不就是一直靠著技術突破，不斷創造巨大的商業價值嗎？這個看法只說對了三分之一。

在技術之外的網路外部性與邊際效益遞增

這些全球科技強權之所以能不斷創造巨大價值，讓股價衝天、讓員工捨不得離開，在技術之外，靠的是網路外部性（network externality,又稱網路效應 network effect）和邊際收益遞增（increasing marginal revenue）兩種經濟效應。

「網路外部性」在數位經濟興起之後，已經被業界充分理解，簡單來說，幾家科技公司掌握了用戶規模和服務的入口，除了越多人使用服務會讓服務本身越有價值、形成正向循環外，也表示一點點服務的改善，就可以產生出巨大的新商業價值，彼得·泰爾（Peter Thiel）也在他的經典書籍《從零到一》中特別提到網路外部性的重要，這個效應是數位產品的本質。

試想，Google在電腦視覺技術上面改善1%的辨識率，背後代表的可能是10億美元甚至是百元美金以上的廣告新產值。

但是同樣的改善率放在一般的新創公司呢？可能對公司增加的產值寥寥可數到可以忽略的程度，頂多發發論文和一些公關稿就沒了。

因為巨量廣告的基礎和需求方規模經濟本來就是掌握在科技巨頭身上，而不是一般新創公司。

「邊際效益遞增」則是知識經濟當中的本質現象，講的是在知識依賴型經濟中，隨著知識與技術要素的投入增加，產出會越多，而生產者的收益會呈現遞增的趨勢。

傳統的農業經濟和工業經濟均是物質資源依賴型經濟，物質資源具有明顯的排它性特徵：其使用價值在某一時刻只能被一個使用者所占有和使用。同時物質資源是稀缺的，使用時必須消耗它，隨著其使用量的增加，成本越來越高。

最終導致生產者收益的遞減。知識性資源具有共用性，同一知識可以被多個人同時占有和使用。並且在使用過程中不會消耗它，只是利用它，在使用過程中還會產生新的知識。信息資源和知識資源在使用時還是一種積累和開發的過程，在重覆使用過程中成本遞減。從而會帶來遞增的收益（註1）。

科技巨頭們為什麼不斷把最尖端的技術不斷開源、毫不藏私呢？

因為這些開源的程式碼不是這些公司的核心競爭優勢，「網路效應」和「邊際效應遞增」才是真正的競爭優勢。

開放這些程式碼是為了更加利用既有的網路外部性，形成更大的用戶規模，一家新創公司如果發展出TensorFlow這種了不起的框架，或許會小心翼翼地當做智慧財產權保護、視為公司的核心資產、甚至於想要從中直接收費盈利；但對於Google來說，TensorFlow就跟其他所有產品一樣，是了不起的技術創新沒錯，但其核心目的是擴大其他產品的網路效應，這兩種商業經營邏輯在本質上完全不同。

兩個效應加在一起，形成數位經濟當中「大者橫大」的極化現象，所以 Google、Facebook 與Amazon等幾家公司，可以不斷吸引到最頂尖的知識型人才，不斷投入新技術和新知識型產品的生產，而且每年還可以不斷成長，最近哈佛商學院的學者也把這些經濟現象用一個更潛顯的名詞來概括：Hub economy（樞紐經濟），只要掌握了用戶和服務的入口，你想幹麻都可以。

結語

回歸到AI創新這件事情，其本質也是數位技術，因此在市場上要能切出一道破口，立刻會面臨科技巨頭籠罩的網路效應。

明年開始，當大家開始發現AI創新的本質其實和之前並沒有任何不同，也是數位經濟的一部分的時候，就可能會出現AI創業的一波泡沫化。

面對這樣的狀況，一種經營策略是利用AI人才稀缺的現狀，運用高薪加上資本市場的操作，想辦法在短時間內快速圈住AI人才，尋求被大公司人才併購出場，快速賺一波資本財，但這種作法是否真正為市場創造出新價值，則是一個問號。

回歸到辨識市場需求，先找靶再射箭，出發點一定是想著為市場解決新舊問題和滿足新需求，這還是創業最重要的出發點，AI創新和創業也絕對不例外。

註1：邊際效益遞增文字，引述自MBA智庫百科。

本文由程世嘉授權轉載自其Facebook。

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你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎？在生成式AI浪潮席捲各行各業之際，永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish，讓繁瑣的填單流程成為過去式，使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式，向AI傳達自身需求，無論哪一種方式，AI都可以即時理解使用者意圖，並根據與使用者的對話內容，自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單，顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化，開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步，LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力，甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人（AI Agent）的新階段，這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例，其推出的FBS AI Assistant服務，跳脫傳統單向建議模式，不直接提供評論或建議，而是讓用戶先選擇一至多項技術指標，再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議，打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為，這種以生成式AI為核心的互動式服務模式，將大幅優化客戶的使用體驗，成為金融服務新常態。未來，客戶不必學習如何操作App，也不用記得交易程序，只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求，AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣，簡單而自然，」張天豪強調。

前排由左至右：永豐金控數位科技長張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長王筱嵐後排由左至右：永豐金控數位科技處專案經理林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師廖庭暘

圖／永豐銀行

從填單到對話，iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢，永豐銀行進一步盤點金融服務場景，決定從最貼近客戶的分行場域出發，打造互動式服務新體驗。

張天豪說明，臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單，這些表單格式通常很制式、欄位繁複，對不熟悉流程的客戶而言，常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置，甚至必須整張重來，徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出，就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆，」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說，客戶不再需要手寫填單，只要開口說、輸入文字或是上傳圖片，告訴iWish想要使用哪些金融服務，就可以完成交易，將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業，轉化成只需一句話或一張圖就能搞定，大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例，客戶可以口說轉帳帳戶及金額，或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等，iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位，待客戶確認資訊無誤之後，系統就會生成一個二維條碼，只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對，就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔，專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗，iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變，「對永豐銀行而言，iWish服務不是引進AI技術的炫技展示，而是與現有服務模式的無縫融合，讓創新落地、貼近人性」，永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示，最開始，金融交易需要經歷「客戶填單＋櫃員輸入」的雙重程序，不僅耗時，也容易出錯。之後，永豐銀行推出免填單服務，客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上，交由櫃員輸入至系統中、列印單據，待客戶簽名確認即可完成交易。

而iWish則是免填單服務的再進化，藉由生成式AI（GAI）的語意理解與圖像辨識能力，取代櫃員的手動輸入作業，不僅提高效率與準確度，也大幅降低櫃員的作業負擔，可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具，更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用，多數仍停留在客服階段，iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務，堪稱跨出關鍵一步。

然而，在實際開發過程中，永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰，其中壓力最大的，便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中，AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益，更直接影響其對金融服務的信任感，必須以更審慎的態度來看待。

為此，永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度，包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作，共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制，避免造成誤解。此外，團隊也分階段進行大規模封閉測試，邀請全行數百位同仁參與測試，並根據測試結果持續微調優化，確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習，「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務，專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型，並以「分行」為主要場景，未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型，甚至走出分行場景，與iBranch等線上服務結合。

iWish的成功落地不僅是技術突破，更宣示意味著，生成式AI正式從客服輔助工具，搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理，讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易，實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練，iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明，透過接觸到更多元的使用情境，進一步完善服務，讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步，」張升寶認為，這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式，也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍，讓AI不再只是輔助工具，而是驅動金融轉型的核心力量。

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