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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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