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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AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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