人工智慧與數據變現實例，「現在」就是布局最好的時機點|數位時代 BusinessNext

人工智慧與數據變現實例，「現在」就是布局最好的時機點

由《數位時代》舉辦的未來商務產業沙龍，藉由企業與新創的實務案例與觀察，切入了兩個企業最關心的領域「人工智慧」與「數據變現」。

人工智慧（AI）不是 buzzword，而是已經能夠落地應用的重要趨勢。國際研究暨顧問機構 Gartner 所公布的十大物聯網策略技術趨勢中，引領 2018 至 2023 年企業數位創新的技術，即為人工智慧。

每一間企業都已經知道人工智慧的重要性，甚至也開始著手蒐集大量的數據，卻仍有企業不知如何佈局，仍在嘗試挖掘數據背後的金礦，找尋人工智慧應用的方式，及尋覓各種商業模式的可能性。

現在儘管已經有實際應用，人工智慧仍在相當初期的發展階段。站在先行者的肩膀上，減少誤區、降低企業試錯成本是極為重要的捷徑。再慢，先行者將拉開一段難以追趕上的鴻溝。2019 年的未來商務產業沙龍就專注在「人工智慧與數據變現」，是所有想在數位轉型浪潮中獲得領先的企業，應關注的重大議題。

現在，就是企業投入 AI 領域的時機點

嘉利科技董事長班鐵翊引用麻省理工學院物理學教授 Max Tegmark 的書《Life 3.0：人工智慧時代，人類的蛻變與重生》作為開場。

書中提到：「人工智慧的發展比氣候變化問題更為迫切。」班鐵翊認為企業應該「主動」面對人工智慧。全球人工智慧的成功案例並不能說完全成熟，「現在是企業投資學習的時機。」若錯過這個時間點，企業將永遠落後於他人。

而人工智慧也不專屬於大企業的專利，在數位轉型浪潮中必須靈活且善用科技工具，剛好是創業者與中小企業莫大的機會。

AI 轉型的實際應用

初期投入 AI 領域發展的企業不可能一帆風順，精誠資訊副總經理蕭維鈞分享了過去精誠資訊開發的產品，提供更多人工智慧實際應用的案例。

第一是人臉辨識 AI 的相關應用，能夠部署於零售商店中用以分析消費者輪廓、性別、動線軌跡，「但沒人買單，」蕭維鈞笑著說，「因為老闆們太精明，投資都希望能夠看到直接的回報。」但他仍認為人臉識別是極具潛力的領域，另一個應用場景為智慧大樓，用於企業內部的門禁與考勤，已經有正式落地的案例。

第二則是品牌客服機器人，因為人機交互體驗透個人工智慧的賦能越來越聰明，足以識別用戶的意圖，甚至情感。應用的未來很廣泛──社群軟體或者是日漸普及的智慧音箱。

第三則是機器人服務，蕭維鈞也坦承目前機器人功能還沒到「甜蜜點」，較常見於輔助人力與重複性高的工作，但可愛、好玩仍是一大賣點。最後，蕭維鈞提醒，AI 轉型關鍵之一，在於創新服務設計，也是企業應該關注的重點。

靠 AI 提升電商轉換率

「資料就像是一堆食材，資料科學就是廚師，透過機器學習處理這些食材，人工智慧就是這些菜餚，完美發揮食材價值。」創業家兄弟的技術長李彥寬說。

成立於 2012 年的創業家兄弟，目前一年營業規模高達 50 億，在 2017 年成立資料團隊，李彥寬用一路走來的心路歷程，分享他們如何從零開始打造屬於電商的人工智慧。

創業家兄弟第一個應用人工智慧的案例，是他們嘗試透過名字預測消費者的性別。為的是降低消費者填寫資料時的跳出率，確立目標後，便開始建立模型並不斷優化。後來的識別準確度高達 9 成，隨著資料量越大也越來越精準。

「首頁排序與推薦系統」則是另外一個案例，蒐集消費者對於版位點擊與購買的轉換率進行優化。「一開始於營收占比只有 5%，現在則達到 35%，仍穩定成長中。」李彥寬說。

創業家兄弟導入人工智慧流程，李彥寬將其系統化成五個步驟：蒐集資料、驗證資料的正確性、分析、實作與整合、評估，「確定所有關鍵數據被正確地收集，持續發想呼應目標的關鍵特徵。」李彥寬說。

新創如何應用數據槓桿出潛力商機？

透視數據有限公司（以下簡稱 PicSee）是一家提供短網址服務的新創。他們緊抓著數據為核心，如創辦人方選所說，能夠讓短網址從「藥膏變成藍波刀」：從小工具搖身一變，成為行銷人強大的武器。

PicSee 的短網址除了能夠為品牌客製化，打造專屬的品牌網域、自訂網址文字內容外，最重要的功能是結合追蹤碼，一窺使用者後續的瀏覽行為，並匯出受眾清單。方選認為這可以做兩件重要的事情：理解受眾輪廓，洞察客戶；並對這些人重新投放廣告（retargeting）。

「社群規則一直在變，但人性不會變，可以從中理解規則。」方選說。

除此之外，目前台灣前 50 名的 YouTuber 有 80% 使用 PicSee；越南也有許多百萬級的 YouTuber 使用。透過 PicSee 能夠交換「大家的觀眾都在看什麼」的資料。「交換價值，才能創造一加一大於二的效果。」方選說。

另一家新創則是打造聊天機器人平台的邦妮科技（以下簡稱 BotBonnie）。在聊天機器人蓬勃發展這兩年，BotBonnie 服務過台灣奧迪、ASUS、誠品、台灣啤酒、誠品、華研國際等大品牌，創辦人羅建凱直接點出所有人心中的疑問：「到底大家都想要什麼數據？」

羅建凱認為，根據聊天機器人的類型不同，有三種不同的數據需求，大致上可以整理為下表。

「聊天機器人是新的渠道，是新的戰場。」羅建凱說，而只有精準地收集數據，才有邁向下一步的可能。

本次未來商務產業沙龍，不只討論人工智慧的趨勢未來，更實際將應用帶入現場，作酷品體驗。台灣獵豹商務總監呂偉強表示，小豹翻譯棒即是運用 AI 技術，排除過往大眾對於翻譯機的痛點，瞄準旅遊、商用商機。

從人工智慧的想像開始，到台灣企業實際案例的應用，最後則是一窺新創玩轉數據的方式。《數位時代》嘗試將數位轉型的痛點與關鍵知識與社群分享，因為這些 know-how 將成為企業數位變革的最強加速器。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。