找ChatGPT當評審!全台首場「生成式AI黑客松」登場,四大團隊端出哪些解方?
找ChatGPT當評審!全台首場「生成式AI黑客松」登場,四大團隊端出哪些解方?
2023.03.05 | 區塊鏈
##### 生成式AI黑客松登場!找來ChatGPT當評審

最近ChatGPT、Bing、Midjourney等「生成式人工智慧」(Generative AI) 掀起熱潮,如何運用生成式AI提高生產力,已成為最近科技愛好者和企業主所關注的趨勢。人們好奇生成式AI將如何改變我們的工作模式,同時也期待生成式AI將如何影響我們的生活。

為了探索這些問題,同是有著台灣創辦人的區塊鏈新創Hashgreen Labs與Chainsight,選擇在此刻聯手舉辦第一場「生成式AI黑客松:創造空前生產力」活動,並特別設立以ChatGPT為評審的獎項,讓ChatGPT一起加入評審陣容,與皆為MIT校友的兩位創辦人、以及鏈上數據AI行銷公司Growing 3共同創辦人葉家豪共同擔任評審,為企業注入生成式AI新動能。

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6大主題、限時7小時,四大團隊出爐

生成式AI黑客松於2月底登場,競賽主題涵蓋商業、行銷、招募、訓練、營運和程式開發等六大主題,參賽者需在有限的7小時內,組成團隊並運用生成式AI技術,創造出能夠提高生產力的概念證明 (Proof of concept,POC) 解決方案,並藉此體現生成式AI在現代社會中,扮演越來越重要的輔助角色。

Hashgreen Labs共同創辦人兼執行長徐子旻表示,身為MIT的AI博士,早已從學界角度看過無數有趣的研究題目,但還是頭一次對於落地的生成式AI應用感到這麼興奮。

本次黑客松活動,參賽小組以其專業背景為基礎,絞盡腦汁選擇出最有趣的一個題目進行討論、實作和提案,彷彿又回到公司初創時期的產品討論環節一樣,期望未來能夠讓更多團隊也體會到這種刺激的體驗。

這次的比賽中,一共有四大組別提出解決方案。

Octopus Ninja(BigMama):AI個人職代

BigMama利用個人和工作資訊,打造員工的AI個人職代,並透過員工同意解決數據隱私問題,從而降低遠端工作所產生的溝通成本過高問題,進而提升員工個人生產力。

員工的AI個人職代,可以同時參加多重會並根據員工的個性做出決策,提升公司內部去中心化資訊流通的潛在可能性。通過階段性測試確保AI個人職代的意見準確性,在測試期內可透過評分回饋機制,優化及訓練AI的大小決策。

G2(coach.ai):公司企業入職培訓

透過coach.ai優化公司企業入職培訓和導師計畫。coach.ai可幫助公司簡化文件準備、優化學習過程,並為受訓者提供客製化問答和學習資料。

使用coach.ai,人力資源可以更輕鬆準備企業培訓,而AI則協助導師,為受訓者提供客製化的回饋和提醒,從而精簡時間,提高公司生產力。

PETformance:AI寵物聊天機器人

黑客松競賽六個小時內,唯一完成開發的AI寵物聊天機器人。使用最先進的ChatGPT Linebot 技術和機器學習,回答寵物問題並提供寵物醫院位置。

適用於各種平台,針對寵物愛好者和主人,提供客制化的寵物溝通教育等資源。便利性和客製化是我們的優勢,同時保護使用者的隱私和安全。

雲端情人夢:陪伴型聊天機器人

最熟悉的人最懂你想要什麼,而這正是雲端情人夢的優勢。雲端情人夢是首款陪伴型聊天機器人,打破了消費者和品牌之間的鴻溝,優先考慮用戶真正的需求,以用戶提出的產品關鍵字,媒合涵蓋專家意見的產品推薦清單,改變一般大眾對於廣告和受眾參與的看法。

此次黑客松競賽,除了圍繞在運用AI提升生產力之外,主辦單位也使用ChatGPT對各小組的提案進行評分。作為AI評審,ChatGPT會針對各個小組提供的提案概述進行評分,得分最高者將獲得 ChatGPT認可獎。

主辦單位表示,AI輔助與人機互動是未來發展的趨勢,對於新興的科技也持正面開放但審慎的態度。使用者在使用AI工具時,仍須事先理解其原理,並對其生成的內容進行驗證。此次活動特別設計ChatGPT認可獎,目的並非是要讓AI完全取代評審,而是讓AI作為輔助的角色,幫助提升學習效率和生產力。

##### AI革命浪潮席捲,人類是否還是主角?

主辦單位之一的Hashgreen Labs於2021年成立,由麻省理工畢業生、台大電機畢業生創辦。目標為致力於打造環境友善、高效率的區塊鏈應用。目前公司專注於奇亞幣 (Chia) 應用開發,使用鏈上語言Chialisp打造金融產品,包含奇亞鏈上分散式交易所 (DEX) 以及未來會推出的奇亞幣流動性挖礦池 (AMM)。

Hashgreen Labs致力於低碳、環保的區塊鏈應用開發,想讓區塊鏈應用真正走進大家的生活。目前是Chia Blockchain上最大的開發團隊。

另一個主辦團隊Chainsight,是協助客戶偵測Web3風險的人工智慧區塊鏈分析技術公司,能為企業與個人用戶提供加密貨幣交易風險洞察,已為近3億個終端用戶提供防護。目前為資訊安全與區塊鏈等相關產業客戶提供服務,如趨勢科技與Gogolook等。

延伸閱讀:加密貨幣交易怕被騙?Chainsight用AI揪嫌疑犯,握10年犯罪數據庫防詐

全球AI革命浪潮正在迅速席捲各行各業,主辦單位表示,AI輔助與人機互動是未來發展的趨勢,對於新興科技抱持開放但相對審慎的態度。

在使用生成式工具時,使用者仍需要事先理解其原理,並對其生成的內容進行驗證。因此,本次黑客松競賽設計生成式評審,目的是讓ChatGPT作為「AI 評審」的輔助角色進行評分,而非完全取代專業評審意見。

何建幟指出,生成式AI為人工智慧領域帶來跳躍式的發展,這次舉辦台灣第一場生成式AI黑客松活動,證明只要能善用並駕馭AI,就能大幅提升企業效率及員工生產力,為生產力帶來爆發式增長。

今年五月份,Chainsight與Hashgreen也將再次聯手對外舉辦大型國際黑客松,Chainsight 也將為活動注入由OpenAI專為矽谷頂尖加速器Y Combinator校友提供的資源,活動正如火如荼進行籌備,也歡迎各方有志之士加入團隊。

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核稿編輯:高敬原

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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