企業導入 AI 的 3 大案例分析：了解 AI 對產業現況的提升關鍵點
“近年來，人工智慧（AI）技術蓬勃發展，不僅為個人用戶帶來便利，也為企業提供了諸多優勢，包括提升業務效率、降低運營成本、優化服務品質與客戶體驗，以及深入挖掘市場洞察，快速應對變化以取得競爭優勢。本文剖析企業導入 AI 時需考量的關鍵問題與階段，並分享企業導入 AI 案例。若想更深入了解 AI 的基本定義與運作原理，歡迎參考文末的補充說明。”
精選內容
￭公司需要 AI 嗎？企業導入 AI 前建議思考的 5 個問題
企業導入 AI 的 2 大面向
隨著 AI 技術和工具的日臻成熟，越來越多企業開始考慮將 AI 融入其運營流程，以實現自動化、提升效率並降低人為錯誤風險。從數據檢測、資料輸入到驗證流程，AI 的應用不僅優化了內部作業流程，還幫助企業加速適應市場變化，建立敏捷的組織文化。此外，AI 也能大幅提高行銷活動的效率，快速生成高品質且一致的文案、圖像或影音素材，降低時間和人力成本。這些應用已成為企業在競爭中突圍的重要工具。
然而，在迎接 AI 浪潮的同時，企業需要制定更精細的 AI 應用策略，才能充分發揮其潛力。以往企業主要利用 AI 自動化檢視產品或服務的生產流程，旨在降低成本，但未來，AI 的角色將不再僅限於優化現有流程。透過進一步探索，AI 可幫助企業開發全新的盈利模式。例如，利用 AI 即時分析市場需求或專案數據，精準掌握消費者趨勢，進一步設計出更符合需求的產品與服務。此外，AI 還能深度解析財務與行銷數據，提供更具洞察力的財務建議與市場預測，助力企業發掘潛在價值，提升利潤率。
成功的 AI 導入並不僅是技術上的部署，更需要與業務目標緊密結合。企業需深入思考如何將 AI 應用於決策支持、資源配置及價值創造，並結合適當的人力與數據管理策略，才能在 AI 驅動的未來競爭中占據領先地位。
公司需要 AI 嗎？企業導入 AI 前建議思考的 5 個問題
企業導入 AI 的應用範圍廣泛、潛力巨大。然而，若在缺乏明確策略的情況下盲目將 AI 融入業務流程，不僅可能無法帶來實質效益，反而會浪費資源，甚至對企業發展造成負面影響。因此，企業在導入 AI 前，應先深入評估自身需求，並選擇最適合的 AI 工具與應用場景。
以下五大關鍵提問可協助企業檢視導入 AI 的必要性與可行性：
Q1：導入 AI 的核心目的是什麼？
所有決策與規劃都應以清晰的目標為基礎，導入 AI 也不例外。企業需明確界定希望藉由 AI 解決的核心問題，這將直接影響後續的工具選擇、系統整合與實際應用。例如，企業的目標是開發智能客服機器人？分析與優化銷售數據？還是加強資安維護？清晰的目標能避免資源分散，確保導入過程順利。
Q2：企業現階段 AI 使用情況如何？
許多企業在不知不覺中已經使用了部分 AI 工具，例如自動化電子郵件回覆或資料分析功能。在進一步導入 AI 工具前，應先檢視現有的 AI 應用情況，包括使用的範圍與深度。同時，評估現有工具與企業未來的 AI 發展需求之間的差距，以制定更具針對性的發展策略。
Q3：不同專案對 AI 的需求有多緊迫？
AI 工具種類繁多，實施成本與使用便捷性各有差異。例如，行銷團隊使用生成式 AI 開發創意素材的投入相對較低，而建立企業專屬的 AI 預測模型則需要更大的資金與技術支持。因此，企業應根據業務的輕重緩急與資源分配能力，優先導入對營運影響最大的 AI 解決方案，確保投資回報最大化。
Q4：AI 工具是否與現有 IT 環境相容？
IT 系統的無縫整合對於提升營運效率至關重要。導入 AI 前，企業需全面盤點現有的軟硬體設施，確保新導入的 AI 工具能夠快速與現有系統對接，避免出現兼容性問題。同時，應預估整合過程可能帶來的挑戰並提前制定應對計劃。
Q5：是否具備足夠的 AI 專業技術人力？
技術的應用需要專業的人力支持與足夠的培訓。企業應在確認導入 AI 工具後，評估所需技能與現有團隊的能力差距，並制定適當的培訓計劃，幫助員工熟悉工具的使用。此外，若內部缺乏相關技術人力，企業也可考慮尋求外部專家支持，或進行專業合作，確保 AI 的導入和應用能夠達到預期成效。
透過以上問題的深入分析，企業不僅能更清晰地評估 AI 的導入價值，還能制定更科學的實施策略，確保在快速變化的市場環境中保持競爭力。
企業 AI 變革 5 階段
當企業透過深思熟慮的提問確認 AI 能夠優化業務運營後，下一步便是制定清晰的導入計劃。企業 AI 轉型可以拆成：「確立業務目標」、「找出高影響力的用途」、「評估資料」、「選擇合適的 AI 技術」，與「開發及測試 AI」。
確立業務目標
首先，明確界定企業希望解決的業務痛點或優化方向。明確的業務目標是選擇 AI 解決方案的基石。思考以下問題：希望藉由 AI 解決什麼具體問題？目標成果為何？例如，是否需要改善客戶服務體驗、提升營運效率，或開發新產品？清晰的目標設定將幫助企業聚焦核心需求，並選擇最符合實際需求的 AI 技術與應用。
找出高影響力的用途
接著，探索各類 AI 應用的潛力，篩選出對業務目標影響最大的場景。企業需考慮應用的可行性、潛在效益以及投資回報率。例如，生成式 AI 可用於行銷素材創作，而預測模型可能更適合供應鏈優化。選擇時應兼顧資料可用性與技術成熟度，確保導入能達到預期效益。
評估資料
AI 的有效運作依賴高品質的大量數據。因此，企業需全面評估現有數據資源，包括數據的質量、數量以及存取的便利性。確保擁有合法權限使用相關數據，並設計可靠的數據管理和安全性策略，為 AI 模型的訓練和運行提供堅實的基礎。
選擇適合的 AI 技術
根據業務目標和數據需求，選擇最合適的 AI 技術與工具。在選擇技術時，需考慮其擴展性、效能，以及與現有 IT 基礎設施的整合便捷性。例如，基於雲端的 AI 工具可能適合快速部署，而定制化模型則適合專業性較高的應用場景，例如可代管和儲存資料的 BigQuery、可從影像中擷取資訊的 Amazon Rekognition、協助企業建立小型語言模型的 Phi-3 開放式模型。
開發及測試 AI
最後，根據需求開發並部署 AI 解決方案。在此過程中，應進行全面的測試與驗證，確保系統的準確性和穩定性。導入後需持續監控系統效能，根據業務需求調整參數並迭代改進模型，以提升運行效率與成效。
藉由以上步驟，企業導入 AI 時可將風險最小化，同時充分釋放 AI 的潛在價值，助力業務成長與創新。
企業導入 AI 案例
企業導入 AI 的應用範圍廣泛，涵蓋從虛擬助理與虛擬客服，到銷售預測、資訊系統維護及詐欺防範等多種功能。以下整理了一些全球知名企業在 AI 應用領域的具體實踐供參考。
拜耳公司 Bayer
全球知名的製藥及化工跨國企業拜耳（Bayer）與 Google 合作，將 AI 技術應用於放射醫學的診斷與研究領域。AI 的引入顯著提升了醫療人員處理大量醫學報告和疾病相關規範的效率，使其能更快捷地搜尋特定疾病資料。同時，AI 也被用來分析研究數據，識別隱藏的模式，並檢查是否存在由人為偏見引起的試驗偏差。在患者掃描圖像的分析中，AI 能有效辨識病徵，並協助醫療團隊根據病情提供精確的診斷與治療建議。這些應用大幅提高了醫療流程的準確性與效率。
Amadeus
橫跨 190 多個國家的航空定位系統公司 Amadeus，致力於為全球客戶提供航空旅程解決方案。為提升營運效率，Amadeus 導入了 AI 工具 Microsoft Copilot，並將其與 Microsoft Teams、Word、PowerPoint 和 Outlook 等工具無縫整合。Copilot 能自動生成電子郵件、解析多種資訊來源並提取關鍵內容，使文書處理流程更加簡化。實際導入後，Amadeus 員工每日需處理的電子郵件量從約 1,000 封大幅下降至 100 封以內，顯著減輕了工作負擔，並提升了企業的運營效率。
T-Mobile
電信巨頭T-Mobile 則利用 AI 的機器學習和自然語言理解能力，提升客戶服務的品質。其 AI 模型能快速分析並理解客戶的問題，並預測企業資料庫中哪些資訊能有效解決客戶需求。然而，T-Mobile 的策略獨樹一幟，並未僅僅依賴 AI 作為聊天機器人來取代真人客服。相反地，AI 被用來分析客戶問題後，將客戶精確分配給熟悉其需求或過往互動的專屬客服人員。透過這種方式，T-Mobile 有效結合了 AI 的技術優勢與人際互動的溫度，進一步提升了客戶滿意度與品牌忠誠度。
遠傳電信
國內企業遠傳電信協助亞東醫院導入生成式AI 失智症照護諮詢，透過有溫度的仿真人問答、傳遞正確衛教資訊。生成式 AI 可辨識圖表和表單，進而解讀複雜的文件，建立自然語言搜尋知識庫，並提供互動式對話介面，透過生成式 AI 將搜尋的結果歸納整合，以仿真人回答的自然語言，取代生硬的衛教文件，讓病患與家屬能更輕鬆地獲得解答，協助病患家屬減緩照護失智症者的龐大壓力，同時舒緩第一線醫護與志工團隊的負載。遠傳電信亦持續協助不同產業的企業導入 AI 工具，協助企業降低成本、新增獲利模式，在數位化轉型中實現價值最大化。
這些企業的成功實例展現了 AI 在醫療、航空及電信等不同產業的多元應用與價值，並為其他企業導入 AI 提供了寶貴的借鑒。
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補充說明：AI 是什麼？
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）是指讓機器模擬人類智慧的技術。AI 的目標是讓電腦系統能夠觀察環境、分析資訊、並作出適當的判斷或行動。透過 AI 技術，電腦和機器可以處理如中文或英文等自然語言，從大量數據中找出特定模式，以解決問題、做出決策或預測未來趨勢。
在我們的日常生活中，AI 應用已無處不在。例如，進階搜尋引擎、YouTube 和 Netflix 的個人化推薦、虛擬助理如 Alexa 和 Siri，以及自動駕駛系統等，都運用了 AI 技術。
其中，機器學習（Machine Learning）是最常見的 AI 技術之一。透過機器學習，電腦可以存儲和分析各種類型的數據，包括文字、數字、圖像和影音內容。這些數據通常與特定領域相關，例如金融交易記錄、照片資料庫、零售清單、汽車維修紀錄或醫療記錄等。數據量越大，機器學習的效果通常越好。
當數據輸入系統後，AI 可選擇不同的模型來辨識數據，找出其中的模式並進行判斷。在這一過程中，也可以藉由人為的介入調整學習效果。雖然機器無法「理解」數據的實際意義，但透過分析數據間的關聯性和差異性來進行決策。藉由調整參數，機器學習模型可以更加準確地完成特定任務。
AI 的理論在 1950 年代便已開始研究，而隨著技術進步，AI 的應用在近年快速普及。2022 年底，OpenAI 推出的生成式 AI ChatGPT，讓 AI 技術進入更多日常應用場景，透過對話機器人協助解決各種問題，受到廣泛關注。
生成式 AI 是什麼呢？
生成式 AI（Generative AI）是一種人工智慧技術，透過生成模型根據用戶提示或數據生成具有創意的內容，如參與對話、創作故事、製作圖像、音樂或影片。ChatGPT、Gemini 和 Midjourney 都是生成式 AI 的代表性產品。
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