比美編快400倍?iKala推AI修圖節省9成人力費用,自動優化Google廣告圖片
比美編快400倍?iKala推AI修圖節省9成人力費用,自動優化Google廣告圖片

人本AI(Human-Centered AI)跨國行銷科技公司iKala,推出全球首款Google購物廣告(Shopping Ads)專屬AI智慧圖像解決方案Picaas(Picture as a service), 將Deepfake概念運用至行銷科技領域,以深度學習和AI自動補圖功能,最快2.2秒就能完成修圖,讓萬件商品一次上架。

iKala也預計在下半年於電子商務和Google購物廣告成長潛力大的美國、英國、澳洲、印尼、及菲律賓等國家推出。

一張圖最快能在2.2秒完成,為人工400倍速

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Google購物廣告雖然有成效,但是對於圖片的審核有相關的規定,有浮水印、促銷折扣文字都不合格。
圖/ iKala

雖然Google購物廣告適合有商品展示需求的電商和網路零售業者使用,但Google對商品圖片有許多規範,包括人工後置的浮水印、促銷文字、邊框和商標等,若不合乎規範,商品將無法在Google購物廣告上架、投遞。

iKala致力於發展成效型行銷技術產品,也看到了廣告主與企業主的這項痛點,開發出Picaas功能。Picaas AI智慧圖像解決方案結合多種深度學習模型,基本原理為利用圖像切割(Image Segmentation)技術偵測廣告物件中不合規的部分,再利用圖像修復(Image Inpainting)技術提升圖片完整性和整體品質,讓原本被拒登的商品圖片能成功投遞。

且Picaas能夠一次處理大量的商品圖片,修整成符合需求規範的格式。以電商來說,大多擁有一次性處理整批商品廣告投的需求,若使用人工方式修整廣告圖片,平均一張圖片的處理時間約15分鐘,一天頂多100+張。

在最佳狀況下,Picaas能以2.2秒的速度處理一張圖片,速度為人工修圖的400倍,且費用最低價每張約3塊台幣,能夠節省50-95%的傳統人事修圖費用。

udn買東西搶先導入國內,圖片不合格率降低18%

根據市場研究機構eMarketer報告預估,美國今年數位廣告總額將成長19%,達到1,293.4億美元,占所有廣告支出的54%。DMA(台灣數位行銷經營協會)最新研究也指出,2018年台灣數位廣告量達389.66億台幣,年成長率為17.7%,其中電子商務產業投資金額46.27億,佔整體廣告量11.87%。

iKala執行長程世嘉更指出:「Google作為廣告龍頭,最近也在全世界力推Google購物廣告,讓電商導購的轉換成效可以達一般電商廣告的2-3倍。」也有許多電商、品牌以大量使用Google購物廣告,如MOMO、三星、聯合利華等,「但Google購物廣告在亞洲市場才剛起步。」

聯合報旗下電商品牌udn買東西也搶先導入Picaas,7天內提高19%購物廣告流量,商品圖片不合格率從20%降至2%,商品投遞率提升至92%。

udn買東西行銷副總監張家宇認為:「Google購物廣告是udn買東西重要的廣告工具,然前期解決圖片合規卻十分耗時費力。」透過Picaas自動化Google購物廣告圖像解決方案,確實提高了udn買東西的轉化效益和時間效率。

關鍵字: #Google #人工智慧
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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