AI神預測「高離職風險」員工,緯創5大AI應用超乎想像
AI神預測「高離職風險」員工,緯創5大AI應用超乎想像

「我們發現作業員早上效率比下午好。」緯創資通副董暨總經理黃柏漙說,所以 AI下午能提醒員工要專注,針對行為建議薪資獎金調整,AI還能預測誰是高風險離職白領員工,提前派HR進行關懷。

對外接AI預測案子,幫助養雞場育成

電子代工大廠用AI(人工智慧),除了外界印象中的AOI(自動光學檢測)取代人力,黃柏漙2日出席AI Hub成立記者會,分享緯創集團2年來的5大新應用,包括 AI做外觀檢測、AI訓練新員工、預測工廠藍領員工何時離職?預測一般白領職員何時離職?以及提高研發精準效率,讓外界一窺AI的妙用。

緯創 黃柏漙
緯創副董事長黃柏漙出席AI Hub啟動大會演說,看好AI價值。
圖/ 王郁倫攝影

緯創集團旗下緯育協助外部企業做AI教育訓練,塑化龍頭台塑、IC封測、金融都是客戶。緯謙則接下養雞場專案,利用一年至一年半時間,幫養雞業者判斷,何時是自己孵小雞、何時直接買小雞養才划算(盈餘率),甚至30天小雞育成期,該如何餵食,存活率最好?何時出售賣價最好?做AI預測的工作。

AI外觀檢測取代人工,還能當督導

緯創是製造起家,把AI拿來做機器視覺訓練,取代人工檢測成為第一樁運用AI的案例。目前這個案子做了一年多,AI來做外觀檢測、機殼標籤正確與否,結果發現AI視覺效率比人工快93%。

緯創也把AI拿來運用於作業員訓練,在建立標準作業流程(SOP)後,當新人上線組裝產品時,AI就能監控是否動作符合SOP,若不符合就提出預警,提高產品品質,甚至除了影像辨別,AI還可以判斷生產線員工行為、所花時間,加強員工訓練。

「我們發現作業員早上效率比下午好。」緯創資通副董暨總經理黃柏漙說,由於下午注意力不集中,AI就能提醒員工要專注,達到精準率提醒。

AI取代HR專家,預測誰是高離職風險員工

第三個應用是取代HR(人力資源)專家,「我們中國工廠流動率一年是110-120%,等於每年工廠人力要換一輪,」黃柏漙說,作業員離職率高,何時離職、原因,經過AI分析發現有9成集中11項特定因素,如津貼、月薪、工時等,員工離職短期預測可以協助工廠發現離職率影響關鍵,藉此改善,改善旺季缺工問題。

而AI也可以協助主管做白領員工留才,黃柏漙說,分析過去10年資料,和各員工離職原因,比方換主管、做無前景專案、加班等等,藉此發現高風險離職員工提前進行留才,以降低離職率,改善離職成本。

黃柏漙
緯創成立AI委員會,兩年來做了五大領域應用,對外也提供客戶AI訓練及專案評估。圖為副董黃柏漙
圖/ 王郁倫攝影

判斷誰是高風險離職員工,我們AI目前有70%預測力。 」黃柏漙說,目前HR透過AI工具選出400位高風險離職員工名單,其中發現160位已經離職,剩下240位就要加強關懷。

「我們當然很難直接問對方:你是不是想離職?但就要有其他方法。」黃柏漙坦言,目前AI的應用已超出五年前的想像。

他也分享因為AI掌握員工行為表現,甚至離職可能,在員工犯錯率高時,高離職風險時,薪資或獎勵的調整也能靠AI給參考,看是要扣獎金還是加薪。

幫工程師解題,AI仍在練兵

在研發工程師工作領域,AI也發揮很大的功能。黃柏漙分享,緯創將過去五年研發人員設計開發的過程建立資料庫,進而預測新專案研發可能碰到的問題,甚至建議可能原因為何?這對資淺工程師來說幫助很大,因為新工程師可能只想到1到2種想法,但AI可以幫忙想得更周全。

當出現Bug或問題時,指派人力建議命中率高達85%,大幅降低負責人的工作負擔,黃柏漙說,但在問題如何處理的建議上,目前AI推薦命中率僅35%,還不太理想,黃柏漙表示這還要時間訓練,理想中目標命中率要達9成。

AI將如空氣,用AI的事不會少

經過各方面應用AI,黃柏漙表示「AI是有價值的!」(亞馬遜用AI判定:該開除哪位員工?

「AI將如空氣般不可或缺,不該把AI當做取代人來思考事情,而是在時間限制下,幫助人思考得更完整,更精準。」黃柏漙說,現在緯創還是單點運用AI,未來期望整合起來,「這是大機會!」黃柏漙說,用了AI,人不會擔心沒事做,反而事情更多。

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工廠工作除由AI取代,也能用AI檢測訓練人力,進而監控作業員工作標準與否。

緯創成立AI委員會約2年,目前成員約10位,該單位位階高於事業群,直接向執行長報告,其中緯創策略規劃室副總王光宇有柏克萊大學機械博士背景,曾任正崴技術長,是AI團隊裡的重要角色。

黃柏漙說,現在AI效益還需要觀察,但相信會越用越聰明,工廠端的AOI檢測已經完全交給AI,至於管人的部分還要觀察,因為「人有不可測的因素。」

黃柏漙坦言,AI應用有三大瓶頸,工程師資源是最大挑戰,因為AI開伐速度慢,費用高,初期使用效率低,由於投資成本高,考量ROI(投資回報率),目前只在台灣跟中國工廠運用,菲律賓等其他地區尚未展開。

責任編輯:陳映璇

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
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代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

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Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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