導入人工智慧,企業就能無痛升級?AI團隊的困難與過程
導入人工智慧,企業就能無痛升級?AI團隊的困難與過程
2019.11.25 | 流量數據

AI人工智慧幫你預測顧客喜好、自動與顧客對話,甚至還能擔任面試官。隨AI技術遍地開花,我們在生活中常聽聞人工智慧的驚人應用。不少企業主也想導入AI系統,卻也抱疑是否如此神奇?會不會導致現有團隊適應不良?過程中又會遭遇什麼困難?

PIXNET在2013年啟動建置AI系統,今年獲得階段性成功。ComScore MMX在2019年3月,統計台灣桌機與筆電使用者的網路使用行為數據指出:PIXNET不重複造訪人數僅次於Google,甚至超越了Facebook。PIXNET如何步上致勝之道?

AI團隊不是外掛程式,而是翻轉原有工作模式

有些企業主可能以為導入AI團隊,就像在企業的固有系統上,額外安裝一組外掛程式,不需過多改變原來的部門運作方式,讓AI團隊自己發揮力量提升營運效率。然而,PIXNET執行長周守珍卻指出,AI團隊在與其他單位磨合中,大大翻轉全公司原有的工作習慣、商業模式。

舉例來說,PIXNET旗下的痞客邦擁有8.1億篇文章的海量內容,每天超過770萬不重複訪客,透過AI探勘內容及使用者行為,打造興趣牆系統以更符合使用者的瀏覽喜好,就讓痞客邦在一年內,全站每周不重複活躍會員數成長7.5倍,站內停留時間成長2.3倍,大幅提升用戶黏著度。

原本業務過去是以販賣廣告版位為主,以版面尺寸、黃金版位為產品,客戶最終追蹤投放成效。不過,在網路、媒體資源的激烈競爭下,若非廣告版位具有絕對差異性,或能精準聚焦在某個族群、性別或年齡,讓客戶認為確實「有效」,否則難以找出優勢。

在AI協助後,業務從賣廣告板位,轉型成賣「精準數據」。除了能準確提供更為仔細的效益、分眾分析,還能為客戶找出潛在顧客。例如,經由探勘使用者的行為後,他們發現喜歡BTS(防彈少年團)與喜歡寶寶的人興趣相關濃度很高,進而了解原來BTS的粉絲不只有少女,晉升為媽媽的族群仍然延續追星的習慣。業務們因此打開新天地,AI成了談生意的最佳利器。

PIXNET 執行長 周守珍Jenny
圖/ PIXNET

AI團隊領導者就像技術傳教士,要懂、會做,還要能說故事

然而,回溯成功的起初,總有磨合的難處。周守珍分享,由於AI對企業各部門都是新鮮事,同時代表陌生。因此每個人都有許多不同的想像,可能天馬行空、不切實際。為了要將眾人的認知與期待「調頻」到同一條陣線,幾年來策劃了大大小小的AI課程、工作坊,對所有人都是一段調整的過程。

AI團隊身為主動單位更是重任在身,必須全面了解各部門的運作,像是在產品營運部門,得摸熟產品的運作狀況,提出AI如何改善的方案;到研發部門則要知道前端、後端的作業情形,能運用AI提升哪些效率等等。

AI團隊領導者的角色更是重要,不僅要讓所有成員認識、接受、應用AI,還得分享產業中的案例,協助眾人釐清AI的運用場景,就像是一名「技術傳教士」。其中最關鍵的能力與挑戰就是「溝通」,由於AI的技術還很新、很抽象,他必須擁有說故事的能力,將專業術語轉化為誰都能懂的白話文,消除團隊與對口單位的認知誤差。

最後,周守珍提醒,導入AI並非立刻就能看到巨大成效,從建置系統到人員、知識到位,都需要時間醞釀。企業主及AI團隊領導者在面對質疑、挑戰時,若能堅定立場、長期堅持,才能在未來看見期待的成果。

關鍵字: #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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