[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洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法

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。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？

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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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

顛覆傳統制式框架，大數據導航篩選「健康優先級」

國泰健康管理數據智能發展部資深協理郭怡賢直言，傳統安排健康檢查時「一體化套餐」的局限性，他不僅深有感觸，更是親身經歷者。即便具備專業背景，一般人面對健檢項目怎麼選，仍難以摸透其中的「眉角」。

他分享了一段來自內部的真實轉折：公司內部夥伴曾因專業的評估建議，加選了過去從未、也從沒想過要關注的指標，竟因此及時察覺關鍵的身體訊號。這類真實故事不斷上演，讓團隊深刻體認到，若僅依賴固定的框架，極可能漏掉重要的資訊。這些服務經驗與真實痛點，成為決定打破過去選擇框架、將專業「大腦」轉化成數位導航的核心動機。

郭怡賢深刻分析，健康管理的本質是一條嚴謹的價值鏈：由「健康發現」啟動，進而達成「日常落實」的目標。他指出，若前端的「需求篩選」不夠精準，後續所有的行動都將失去支點。傳統模式最大的戰略盲點，在於忽視了個體生理狀況與生活習慣的差異，導致受檢者往往處於資訊被動地位。國泰投入研發『衡好選』系統的核心起心動念，就是要打破僵化的框架，利用數據導航協助每位使用者進行個人化健康規劃，讓選擇從『被動接受』，進化為真正意義上的『個人化規劃』。

過去制式套餐常讓大眾因擔心選錯項目而不安，動輒花上數小時解決疑問。透過這套軟體系統融合大數據與專業經驗，將數百項知識轉化為 24 小時在線的「數位大腦」。這不僅突破了服務量能限制，更確保每位使用者隨時都能獲得「不一樣」的個人化篩選建議。

推動健康白話文運動，讓健康規劃好懂、好選擇

近年來健康服務琳瑯滿目，為什麼國泰可以直擊痛點，大膽提出變革？國泰健康管理成立近 15 年來，累積了超過 3 億筆大數據，這不僅只是數據的累積，更是服務經驗的結晶，以及客戶面對龐雜資訊時常見疑惑的解答。透過成熟的科技，「衡好選」系統應運而生，「我們的核心概念是好懂、好選，一次解決傳統選擇上的兩大痛點。」

「衡好選」系統從每個人的生活背景下手，先透過個人體況及家族病史的簡單問答，了解個人狀態，最後加入十大死因等潛在風險資料。綜合評估後，依據客戶的年齡、性別和地區，推算出專屬的指標關注方向，再從數百項選項中精準排序，為客戶「篩選健康優先級」，使用者也能依據推薦再靈活調整。郭怡賢笑說，「就像數位導航一樣，主動提供客製化的推薦，然後依需求自由配置！」

此外，健康項目的說明往往充滿生硬的醫療用詞，這也是國泰在系統進化中花最多時間調整的部分，「我們稱之為『白話文運動』。」國泰與專業團隊梳理，用簡單卻精準的白話指引，把 300 多個項目一一解釋清楚，讓大眾一看就知道為什麼自己的體況需要關注這項指標。而且透過系統選完方案後，就能直接向合作醫療機構預約，方便即時，打造一條龍的便利體驗。系統內還有即時線上小助手，有任何疑惑都能直接諮詢，宛如多了一個 24 小時在線的專屬服務人員。

全新品牌精神上線，喊出健康新哲學「Happy Habit」

從「衡好選」系統的智慧規劃到數位日常工具的全面支持，國泰健康管理將顛覆傳統健康管理的模式，賦予全新的品牌精神「Happy Habit」，訴求健康應是快樂、來自每一天一點的生活累積，用輕鬆簡單的方式。讓大眾透過精準的健康規劃找到正確的方向，並運用每日陪伴的數位健康工具，找到專屬自己的快樂生活方式。

未來，國泰健康管理除了與醫療機構合作，還會更進一步進化，與不同產業和通路展開深度合作，將健康規劃真正融入到生活場景中，透過科技系統的協助，讓人們在飲食與日常作息中，輕鬆找到更適合自身健康的選擇。藉由攜手不同的跨界夥伴，國泰健康管理致力於為客戶提供完整的全方位解方，「我們想打造的是一個完整的健康生態圈！」

在數據與科技的加持下，國泰健康管理讓健康管理不再只是單次的檢查安排，而是轉化為融入生活、隨時陪伴的健康夥伴，不僅更加貼近客戶的真實需求，也賦予健康管理嶄新的面貌，為產業開創全新局。