看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具
看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具

人工智慧時代來臨,看準企業對打造AI工作環境的需求愈趨增加,新創團隊 InfuseAI 提供易入門軟體解決方案,降低企業導入AI/ML技術門檻,無需繁複、枯燥的安裝過程,就能應用人工智慧技術、滿足所需應用。

鎖定企業投入領域痛點 提供環境基礎建設服務

InfuseAI執行長暨共同創辦人高嘉良,是台灣知名自由軟體程式設計師,除了開發Xcin輸入法之外,同時也是控制系統SVK的創始人。擁有豐富創業及程式設計經驗的他,鑽研技術外也積極推動台灣Open Source社群;在近年來希望能以科技促成民間與政府良性交流,推動自由與民主持續進展的零時政府g0v社群暱稱為高村長的他,與眾多夥伴花費大量心力,結合國內外公民科技技術社群力量。

由於長年鑽研技術領域,高嘉良觀察到,這兩年想投入AI的企業越來越多,但卻常因錯放資源或執行不當策略策略,導致成效有限。於是,他攜手另一位曾創立知名售票網站KKTIX(現已被KKBOX收購)、擁有一流Ruby on Rails技術的營運長暨共同創辦人薛良斌,成立 InfuseAI。

「當你依序安裝A、B、C解決方案,結果發現最好的方法是D,這是目前企業跨入AI領域最常遇到的問題。」薛良斌提到,在市場上,一間公司想要投入AI領域,常認為購買所費不貲的機器、高薪聘請資料科學家,就能搞定所有事情,但在運作後才發現,技術專家擅長領域有限,想純靠人力擺平一切是不可能的事情。有鑑於此,從這項痛點切入,他們提供企業可快速建立機器學習環境的基礎建設服務,以解決中間技術落差

降低門檻 輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

但如何降低企業打造AI環境門檻?InfuseAI推出PrimeHub機器學習平台,使用者運用平台內的各式基本化模組,就能快速打造一體化機器學習環境。除了模組工具,平台也依照用戶需求打造客製化服務,六大解決方案包括:

  1. 快速開啟Jupyer Notebook環境
    Jupyer Notebook是一個介於整合開發環境(Integrated Develop Environment,IDE)及編輯器(Editor)之間的編碼工具,使用者無需自行安裝軟體,便可直接透過Jupyer Notebook工具撰寫程式。此工具有利於研究室及教學現場,能容易地將研究數據和結果以視覺化圖表、線性回歸等方式呈現。

  2. 多種硬體規格及深度學習框架供選擇
    使用者不必再自己組裝硬體、下載軟體,省去費力、耗時過程,PrimeHub支援多種主流深度學習框架,包括提供Docker Image管理環境設定及其他客製化選項,技術人員可選擇最符合需求的方式建構企業機器學習環境。

  3. 更有效管理數據、避免資料缺漏
    在機器學習領域,資料集(dataset)包含大量圖片、文字影音檔,因此在共用、分享時,時常產生檔案缺漏、變動或損壞等問題,為解決此問題,PrimeHub支援管理者建立、上傳資料集,以類似「唯獨檔案夾」形式開放專家下載,除非管理者下放權限,否則不可變更內容,藉此確保檔案存取統一。這項功能可協助企業更有效地管理大量資料集,並確保機器學習指向相同結果。

  4. 輕鬆與內外部協作者共享資訊
    PrimeHub為降低使用者進入的門檻,串接了其他網路服務帳號系統,如LDAP、AD、Google等,讓使用者可使用原帳號登入協作。同時,管理者能自訂使用者權限、增加訪客帳號、設置到期時間和可觸及資料等。

  5. 配額控管硬體資源
    系統運作理想狀態是一台機器專心處理一項專案,但實際上常是一機多用。資源分佈不均情況下,不僅浪費時間也使專案延宕。PrimeHub透過調度,將硬體資源分配給不同專案,例如:一家公司共有20顆GPU和其他CPU等容量設備,平台可設定其中A組使用10個、B組使用10個、有多餘資源時再給C組,減少資源浪費、成效不彰等問題。

  6. 具有高擴充性、高可用性及高服務可靠度
    除上述支援與服務外,PrimeHub也提供分析圖表,並建有自動故障排除、分散式資料儲存等機制。企業可在軟體中設定可用性及擴充性,升級系統版本時,也能停止某幾個伺服器、只維持特定一個持續運作,使作業不會中斷,資源可以妥善分配、使用。

持續打磨產品 拉高與其他競爭廠商區隔

InfuseAI主要商業模式為B2B,將PrimeHub軟體及服務賣給握有資料、具硬體設備、想打造機器學習環境的企業及單位。薛良斌說:「即便相關開源工具越來越多,但企業還是有客製化需求,如何讓動手步驟愈趨簡單、快速,就是InfuseAI想做的事。」同時,針對尚未擁有硬體、卻也想跨足AI領域的潛在客群,團隊計畫未來與硬體廠商合作,藉由軟硬整合拓展客源、滿足更多企業需求,並藉此與純提供SaaS服務的競爭對手做出區隔

目前,他們主要面向金融、教育產業,台灣人工智慧學校就是他們其中一個客戶。短期內他們會先在台灣爭取更多傳統產業、學術研究及教育機構客戶,等基礎打穩後再進一步前進全球,藉由參與國際大型技術論壇、開發者活動等,積極爭取曝光,打造跨國軟體供應企業。

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左起:InfuseAI共同創辦人暨執行長高嘉良、營運長薛良斌
圖/ 蔡仁譯攝影

創業快問快答

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?
軟體服務公司。下一步目標是增加國際曝光,並且提供平台讓國外用戶便於試用。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
除了公司要做什麼之外,也要決定公司不做什麼。

公司資料

公司名稱:工合有限公司/InfuseAI Inc.
成立時間:2018/6/26
服務名稱:PrimeHub
上線時間:2018/6/26
團隊人數:7
官方網站FacebookMeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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