[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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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