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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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