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

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。

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「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。
圖/ 蔡仁譯攝影

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。

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「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。
圖/ 蔡仁譯攝影

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。

聊天機器人關鍵數據
資料來源:邦妮科技;製表:數位時代
圖/ 數位時代整理

「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。

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《數位時代》舉辦未來商務產業沙龍,以打造商務界專屬社群為核心訴求,第二場聚焦人工智慧與數據變現,分享趨勢觀察與行銷工具應用。
圖/ 蔡仁譯攝影

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。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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