[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。

《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長至少800字，請附上個人100字內簡介，文章若採用將經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

三大特色構築 Vpon 數據競爭力：多維數據 × 廣告行銷 × 隱私保護

要實現「以數據串起亞洲市場」的願景，背後靠的不只是理想，更需要完整的跨境數據與嚴謹的治理機制，而這正是 Vpon 第三方數據庫的核心競爭力所在。

篠原好孝認為， Vpon 第三方數據庫具備三大特色。第一是提供多維且全方位的消費者洞察。除了透過 App 廣告聯播網收集數據， Vpon 亦以電子發票數據為基礎，並結合政府開放數據，擴大數據收集的維度，使數據庫涵蓋線下消費傾向、地理位置、族群輪廓、興趣偏好、App 使用行為等多元面向。透過多維度數據整合分析，為企業建立涵蓋「人、事、時、地、物」的完整市場視圖。

第二是整合廣告行銷專業。提供從數據收集、受眾分析到廣告投放的一條龍式解決方案，協助企業將數據洞察轉化為具體行銷策略，並精準觸及目標客群，提高廣告行銷的成效。

第三為重視隱私保護與數據合規。 Vpon 的數據收集範圍橫跨亞洲多個國家，考量到各國政府及企業客戶對個資保護的高度要求， Vpon 從一開始就堅持不收集使用者的姓名、電話或其他可識別個人身分的數據，數據庫內僅有匿名化的裝置使用行為數據，除此之外 Vpon 更通過 ISO 27001 資訊安全管理系統認證，從數據收集原則到營運流程全面保障消費者隱私安全及數據使用的合法合規。

以數據助攻國家戰略：從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力， Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用，包括日本政府觀光局（JNTO）、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等，皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略，在政策推進過程中，適逢 Vpon 進軍日本市場，與日本觀光局合作進行大數據分析，藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據，不僅吸引更多海外旅客造訪日本，也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來，日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告，推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊，促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗，讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫，此計畫的兩個重點，一是吸引外國觀光客來台旅遊，二是支援海外企業佈局台灣市場，持續以數據為核心，打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出，若日本品牌要在台灣舖設實體通路，可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈，進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策，到開幕後的廣告行銷與宣傳活動，都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是，這套數據應用機制不僅能「順向操作」，協助日本品牌登台拓點，也能「逆向操作」，協助台灣企業前進日本市場，同時提升入境（inbound）和境外（outbound）的收入。像佳音英語在佈局日本市場時，便借助 Vpon 的廣告與數據專業，在日本主要城市的戶外看板投放廣告，成功建立品牌知名度。另外，桃園觀光局也與 Vpon 合作，於日本實體展會進行宣傳與曝光，吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方： Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場， Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台（Composable CDP；CCDP），推動企業「回到自身」，善用自有數據資產，打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示， Vpon CCDP 以 Google Analytics 4（GA4）技術為核心，協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據，並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來，企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡，據此進行更精準的分眾分群，進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者，皆已導入 Vpon CCDP 解決方案，在符合法規與隱私保護要求的前提下，有效整合分散的數據資產，並透過 AI 模型進行預測與建模，找出轉換率最高的潛在客群，或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等，實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來， Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景，深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局，並計畫於東京上市，以取得更多資源推動全球化發展，例如：拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場，打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。