[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。）

優勢1：粉絲行動力，讓流量成為可被驅動的力量

首先以粉絲行動力來看，TVBS 五大 IP 所累積的不只是龐大流量，更是一群具高度參與意願與實際行動力的受眾。

舉例來說，《TVBS 新聞網》透過民調機制，讓 600 萬粉絲在接收資訊的同時，也能即時表達觀點，持續強化互動率。《健康 2.0》則是憑藉上千位醫師與專家背書，建立品牌信任度，使內容不僅被閱讀，更進一步被民眾採納與依循。《食尚玩家》透過手機 App 提供優惠券，串起從內容瀏覽到實際消費的完整路徑，不但在短時間內領取一空，更造就極高的優惠券兌換率。而《女人我最大》粉絲則展現強大購買力，例如2025年「頂級之夜」活動，於一週內成功完售合作品牌的商品。

「這些深耕不同垂直領域的 IP，所累積的正是品牌主最核心的目標受眾，也是品牌體驗能真正落地與轉換的關鍵基礎，」郭瀧億說。

優勢2：跨產業數據力，多維度描繪受眾樣貌

接著以跨產業數據力而言，TVBS 整合五大 IP 所打造的垂直數據聯網，不僅能完整描繪消費者樣貌，更能精準預見受眾在不同領域中的真實需求。

相較於一般數據公司多從單一媒體流量切入，所掌握的數據多停留在興趣層面，TVBS的垂直產業數據聯網涵蓋多元面向，從《女人我最大》的女性消費、《健康 2.0》的醫療保健、《食尚玩家》的休閒旅遊，到《地球黃金線》的交通工具，在每一個垂直領域中，持續累積消費者由「初步接觸、產生興趣到實際行為」的轉化歷程，建構出具備產業厚度的數據基礎。郭瀧億進一步說明，這些數據已整合在單一平台，不僅能掌握用戶在不同情境中下的真實行為樣貌，也能清楚勾勒出受眾輪廓，而非只是零散的興趣標籤。例如一位在《地球黃金線》關注休旅車的用戶，可能同時在《食尚玩家》搜尋露營場、在《健康 2.0》查詢戶外防蚊資訊，這些跨場景的行為，正是品牌理解顧客需求的重要線索。

郭瀧億認為，這樣的數據能力可為品牌帶來兩大效益：一是達成數據行銷破圈，擴大目標受眾來源，不再侷限於單一產業族群；二是可依據行銷目標，精準對應行銷漏斗中的不同階段，選擇最適切的溝通對象。進一步而言，這些數據亦可在多次行銷活動中持續累積與回饋，協助品牌鎖定高潛力族群，成為下一波溝通與轉換的依據，讓行銷從單次觸及，升級為可持續優化的經營機制。

優勢3、消費洞察力，提高行銷決策精準度

再者是消費洞察力，TVBS在既有垂直數據基礎上，進一步與 CMoney 發票數據合作，將內容瀏覽、廣告互動與實際消費紀錄等數據整合，讓分散的數位足跡串連為完整的消費旅程。對廣告主而言，TVBS將線上線下的數據加以整合應用，相當於建構了一套從引發消費意圖到消費成效驗證的科學行銷系統，並可依據廣告主不同階段的行銷需求，極大化數據在實務操作中的轉換價值。實證發現，知名保險業者推動「旅平險」，透過這套數據整合方案，鎖定特定時間內訂機票、飯店、遊樂園的消費受眾，其成效可提升至三成。另一則案例，保健食品藉由兩波廣告活動證實，運用TVBS受眾包進行「導流」，成效表現可成長二至三成；如果運用TVBS受眾包進行「轉換」，則幫助轉換效率提升二成左右。

郭瀧億再次強調，TVBS數據池的關鍵優勢，不只能觀測流量，更透過線上問卷等多元互動機制，邀請使用者主動分享需求與偏好，累積所謂的「0 方數據（Zero-Party Data）」。這類由消費者主動告知的「真實」數據，一來可讓 TVBS 更理解消費者在美妝保養、醫療保健、交通工具等特定產業的真實偏好與未來採購計畫，二來協助 TVBS 建立領先市場的預判能力，可以在消費者做出決策之前，協助品牌提前佈署關鍵接觸點，再結合發票數據去驗證轉換成果，使品牌能夠真正做到在對的時間、對的 IP，與對的人溝通。

在 AI 重塑內容與行銷邏輯的浪潮下，TVBS 正加速朝向「生態系聯盟變現」的商業模式發展。未來，TVBS 不只扮演內容傳遞者的角色，更進化為「一站式解決方案」的 MaaS (Media as a Service)平台。透過 IP 串接背後的垂直產業生態，讓消費者在獲取資訊的當下，即可在平台內做好決策，或直接找到並購買合適的解決方案，無須在不同平台間來回跳轉。同時，也讓品牌能在同一平台上完成溝通、轉換與數據回饋，建立一個彼此共生共榮的獲利模式。