[AI洞見]AI產業化還是產業AI化?我對於AI應用的看法
[AI洞見]AI產業化還是產業AI化?我對於AI應用的看法

AI的研究已有50多年,近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下,AI在應用上有極大的進展,其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

AI的突破,最有名戰役堪屬AlphaZero,下棋下到天下無敵,事實上,AI也可以用來玩video遊戲呢! (筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤,玩Tetris,也算做過AI吧?!)。

AI的應用包羅萬象,例如:科學家用AI找其他太陽系行星,警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊,用臉部辯識為門禁把關,作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱,AI還可以寫現代詩集,作曲,編電影短片的劇本,維基百科用AI輔助編輯,AI報導體育新聞,AI作即時翻譯。

對於一般人的日常生活,AI也有許多用途,例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 (最新的AI還可以對於同一個推薦商品,依據不同的客戶,用不同的推薦圖案),客服機器人(Chatbot),求職網站使用AI做職業配對,會計師事務所用AI大量閱讀合約,節省稽核人員的時間。在選舉期間,AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向,AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。

活下來的AI公司

有一部電影的名言, 「生命總會找到出路」,可是事實上,地球從有生命以來,99%的物種都消失了,現今的AI新創公司很多有可能會消失,就像2000年的網路泡沫。

可是,就如同地球上的生物,絕種的雖然很多,存活下來的物種卻是越來越聰明,其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球,由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司,將主宰了整個產業?

這是有可能的,但是機率很低,因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生,不但如此,他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師,讓自己再次走在新科技的浪頭上。

現在AI的新創,跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處,相同的是沒有獲利但是估值很高,但不同的是當今的產業巨人,已經在做很多AI新創公司的事情(甚至我們可以說是模仿)。可以確定的是,當年的Internet幾乎影響了所有產業,現今的AI應該也很有可能。

+AI比較可以找到「獲利」的應用

所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用?很簡單,可以獲利的應用,可以「持續」獲利的應用,就能存活下來。

本夢比是一時的,夢醒了,還是要付帳單啊?目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段,沒人知道何時會獲利,甚至開始獲利以後,可以維持多久的獲利?

這種以AI新創為主,找到應用然後公司開始成長,我們稱之為AI+,也就是AI產業化,相對應的就是+AI,也就是「產業AI化」,筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

譬如筆者所在的公司趨勢科技,全球最大的資安公司之一,就很快的把AI的想法跟技術,應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件,辨別惡意檔案,網路異常流量分析,甚至,我們用機器學習來加強我們對客服的經驗,預測客戶流失的機率等等,這種+AI的模式 (把新科技導入公司),對於台灣產業是比較可行的方式。

把機器學習導入公司某個產品或營運,不用開工廠做生產線,即使失敗了影響也不大,就算剛開始的成果不如預期,加入更多的數據,仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高,成果可以持續改善的專案,對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢?

建議先參考別人已經在做的事情,譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升,若是想做一點跟別人不一樣的,可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料,簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測,配合原來流程,再與既有資料相互驗證,就知道有沒有幫助了。

由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低,在加上Internet上面也有很多範例,一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。

我們就不要做AI+了?

AI+需要投入大量的技術研發,加上何時獲利的未知,所以是不是我們就不要做AI+了?

筆者認為要做可以,但是要挑著做;譬如無人車,投入成本高,法律規範多,回收期未定,國外大公司以經建立技術門檻,很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 (或影像辨識),國際上很多這樣的比賽,中國隊伍總是有著非常亮眼的成績,在加上他們資料量大,辨識率一定比別人好。

「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域,因為我們有全世界最好的健保系統,有大量的資料,一個等者科學家去挖掘的大金礦,一旦有成果,對大眾健康,社會成本等等,有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」,很多資料也都公開,即使沒公開的也買得到,如果我們可以做出「金融商品神預測」,那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大,可以容納較多廠商;利潤超大,可以持續進步跟擴張;賣到全世界,不用擔心台灣市場太小;投入成本相對小,我們可以跟目前的產業巨人競爭。

結語

過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用,如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好! 期許不管是AI+或者+AI,台灣能夠在這次AI的浪潮上,再攀高峰,再造奇蹟。

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關鍵字: #人工智慧
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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