[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法|數位時代 BusinessNext

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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近年來，銀行業陸續掀起 App 改版潮，介面設計推陳出新。然而，若追溯這股數位美學革命的起點，國泰世華銀行無疑是先行者。

2022 年，國泰世華推出「CUBE」數位品牌，名稱結合「Cathay United Bank」與「Empower」，象徵透過數位力量賦能客戶，讓金融服務自然融入生活。秉持「為可能，竭盡所能」的品牌理念，CUBE 不只是網銀 App，更是國泰世華打造一站式數位金融平台的核心起點。

當多數金融機構仍停留在功能導向思維，強調「快速、簡潔、好用」時，國泰世華已率先從品牌高度切入，以使用者為核心，導入兼具實用性與美學價值的設計哲學。國泰世華做對了什麼？為何能從產品進化為平台？

從功能到美學的品牌蛻變

在數位轉型方興未艾之際，多數金融 App 強調的是效率，但國泰世華選擇再往前一步。國泰世華銀行數位長陳冠學說：「我們的做法是不只要方便，還要具備質感與美感，在簡單的使用前提下，做到『不簡單的簡單』。」

打開 CUBE App，便能看見這種「質感金融」的落實。介面以金融業少見的灰階主色與留白設計，營造極簡氛圍；插畫則以簡潔筆觸呼應，增添現代科技感。從帳務收支、外幣買賣、信用卡到投資、貸款、保險，每個功能都保有一貫的視覺語彙，擺脫傳統金融厚重繁複的框架，傳遞「輕盈」與「透明」的設計觀。

然而，要打造一致的設計體驗，絕非僅靠技術可達成，更仰賴組織文化的支持。當多數金融機構習慣將設計與研發外包，國泰世華則選擇培養內部團隊。陳冠學直言：「外包常受限於專案週期，容易流於短期思維；唯有內部團隊，才能在細節中持續耕耘。」

「品牌就是細節的累積。」他強調，CUBE不只是一款網銀 App，目標更是一個承載金融科技力與美學價值的數位品牌。

跨場景串聯的全方位體驗

「在數位服務設計上，最大的阻力往往來自業績壓力，因此才會充斥與需求無關的廣告。我們選擇回到初衷——從體驗出發，減少干擾。」陳冠學坦言。但他也強調，這並非否定廣告價值，而是調整優先順序：先確保流程簡單、介面友善，建立使用黏著度與忠誠度後，廣告才能在對的時間、對的渠道、推送對的內容，從干擾轉為加值。

而這種「以體驗優先」的理念，除了體現在CUBE App，也被落實到 ATM：全台 5,400 台國泰世華 ATM 介面大膽採用零廣告設計，提款流程更精簡至兩步驟，時間縮短近五成，展現「少即是多」的體驗哲學。

對於細節的堅持，也從數位介面延伸到實體卡片。如：國泰世華推出全台首張視障友善的「CUBE簽帳金融卡Touch Card （簡稱：CUBE Touch Card）」，透過圓弧切角與特殊壓模設計，讓視障者能以觸覺辨識卡片方向，更榮獲 2025 年德國 iF 設計獎，展現品牌在普惠金融上的細緻關懷。

而當體驗被放大到「整合生活」層次，國泰世華更進一步推動小樹點生態圈。信用卡回饋不再侷限於帳單折抵，使用者還能將點數轉換為米其林餐廳訂位、熱門演唱會門票等限量體驗。從數位介面到線下接觸點，再到生活金融場景，國泰世華正將 CUBE 打造為「金融＋生活＋娛樂」的全方位平台。

新世代價值驅動的金融競爭力

當 CUBE 體驗日益成熟，國泰世華開始追問：在快速變遷的時代，什麼樣的品牌才能真正獲得新世代的認同？

陳冠學提出兩大方向：一是持續應用前瞻科技，如虛擬資產等創新場景，讓金融服務始終走在市場之前；二是堅持品牌驅動，透過長期累積塑造認同感。「台灣金融市場相較國外，品牌驅動的氛圍不算強，但我們希望品牌本身成為力量！」他強調。

這樣的思維，正好呼應新世代的價值轉向。對 Gen Z 而言，金融回饋只是基本，真正影響忠誠度的，是企業文化與社會責任。「做一件事是利己還是利他，新世代看得很清楚。」陳冠學說。這也是為什麼 CUBE 堅持回歸使用者為中心，透過細節傳遞的「利他」的品牌態度。

這是否也意味著，金融競爭的勝負關鍵不在於誰堆疊更多功能，而在於誰能將科技轉化為有溫度的體驗、把品牌理念融入每個接觸點？如 CUBE 正在驗證的新模式，以科技創新帶來效率與便利，以品牌文化建立信任與共鳴。當金融服務邁向平台化與生態化，國泰世華已率先勾勒未來格局——讓品牌成為金融服務的真正入口。

[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法