AI賦能介紹：了解AI幫助企業透過數據達成的優勢與未來趨勢
“AI 正以前所未有的速度掀起變革浪潮，對社會各層面及產業生態帶來深遠影響。有效發揮 AI 潛力，企業不僅可重塑營運模式，更能挖掘新商機。本文將深入探討 AI 的發展背景、運作原理，以及各產業中的 AI 賦能的場景與挑戰。”
精選內容
什麼是 AI 賦能？
AI 賦能指利用 AI 工具，提升作業效率，對企業來說就是將 AI 導入工作流程中，無論在開發或營運上都能減輕工作負擔，自動化處理重複度高的工作內容。那 AI 又是什麼呢？AI 為 Artificial Intelligence（人工智慧）的縮寫，專指致力於設計和建造能執行需具備人類智慧的活動之機器與系統的科學領域。讓機器可以自行學習、推理、分析與決策等能力，甚至能處理超越人類能力範圍的大量資料。
打造 AI 所需的專業知識與技術甚廣，橫跨多學科領域。從電腦科學、資料分析、統計學、硬體與軟體工程等理工科目，到心理學、神經科學、語言學與哲學等人文科學領域，都是 AI 發展的基石。
「打造具備人類行為能力的機器」的構想早在希臘神話中就出現過，而後更是文學作品與大眾文化中屢見不鮮。然而，真正針對「思考機器（Thinking Machines）」的實務研究始於 20 世紀。21 世紀隨著平價個人電腦的普及和機器學習技術的進步，更加速了 AI 進程，讓 AI 從文字中走入現實。
現代 AI 的運作原理
不同的 AI 技術具體技術細節各異，但 AI 的核心原則就是透過「演算法（Algorithms）」來分析大量資料、將其分類，並在資料中識別模式，進而根據這些模式進行決策，以模擬人類智慧。
而所謂的演算法，指的就是一組規則或指令，用於指導機器執行特定任務。例如，一個簡單的加法演算法可表示如下：
1. 開始
2. 閱讀數值 A 與 B
3. 數值 C = A+B
4. 顯示數值 C
5. 停止
這些指令可透過程式語言編寫，成為電腦執行的基礎。
而在 AI 的應用中，演算法會變得更加複雜，包含更多規則與可能結果，從而實現資訊分類與預測的能力。AI 能從簡單計算加減乘除，進化至能解決企業場景中的複雜問題，仰賴多種技術的協同運作及大量訓練數據的支援，主要包括：
● 機器學習（Machine Learning）：讓系統透過大量資料自行學習與改善效能的技術，提升 AI 的預測準確性。
● 深度學習（Deep Learning）：為機器學習中的子領域，機器學習的子領域，利用類似人類大腦的方式處理圖片、文字與聲音等資料。
● 神經網路（Neural Networks）：為深度學習中使用的基礎技術，模仿動物的中樞神經和大腦系統，由多個神經元節點連結而成。個別神經元可接收資料，處理完後再傳給其他神經元。
● 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：同為機器學習的子領域，使系統能理解、分析與生成人類使用的自然語言，用於文字訊息分析及回應生成。
● 機器人學（Robotics）：設計、製造與應用實體機器人的技術，涵蓋硬體與控制系統。
判別式 AI vs 生成式 AI
AI 技術的應用可分為判別式 AI（Discriminative AI）與生成式 AI（Generative AI），兩者在為企業提供 AI 賦能時側重於不同方向。
判別式 AI 主要專注於資料分類，其應用範疇包括：
● 具名實體辨識（Named Entity Recognition, NER）：辨識與分類文字中的特定實體（如人名、地名、組織名稱等）。
● 情緒分析（Sentiment Analysis）：解析訊息背後的情感基調（如正面、負面或中性）。
● 影像分類（Image Classification）：將影像資料歸類至不同的類別。
● 光學字元辨識（Optical Character Recognition, OCR）：將影像中的文字轉換為可編輯的數位文本。
然而，判別式 AI 的局限在於無法生成原創內容，其功能集中於對現有資料的分析與分類。
相對而言，生成式 AI 能基於訓練資料生成類似但全新的內容，形式涵蓋文字、圖像、影音等。生成式 AI 不僅能與人類進行互動式對話，還可創作故事、詩詞與音樂等。2022 年推出的 ChatGPT 即為生成式 AI 的代表性應用，展示了其在生成自然語言內容方面的卓越能力。
企業 AI 賦能
AI 技術可應用在企業運營的多個面向均可提供即時、有效的支援，成為得力助手。不同的職位與工作內容，AI 賦能也有不同的應用：
企業決策者 CEO
對企業決策者來說，AI 可扮演最佳策略夥伴（Thought Partners）的角色，幫助企業決策者進行深入的思考，改善決策過程的品質。AI 可以挑戰既有觀點、揭示盲點，並促使決策者調整思維模式與行動方向，以創造更多價值。
● 數據導向的決策過程：利用 AI 分析市場趨勢與競爭環境，預測營收表現，並協助確定企業成長方向。
● 策略規劃：通過 AI 模擬多種商業情境，以了解合併、收購及業務擴展等等的長期計畫對企業營運可能造成的影響。
● 風險管理：實時監控潛在威脅，並在威脅出現時即時發出警報，協助降低風險。
● 利害關係人議合：AI 可摘要投資會議的重點，分析投資人情緒，並根據個別投資人撰寫客製化的訊息，提升溝通效率。
中階主管
中階主管著重於團隊管理、專案執行和資源分配等工作，AI 在這幾個層面也可以提供適當的協助。
●團隊績效監控：使用 AI 追蹤個別團隊成員表現，分析相關數據，識別出可精進之處。
●專案管理：自動化工作分配與進度追蹤，並生成專案時程表等工具，以提升管理效率。
●數據分析和報告：AI 工具可快速生成數據報告，提取有價值的資訊，協助主管在團隊管理和資源分配上做出最佳決策。
一般職員
一般職員負責執行任務以確保成果符合企業目標，AI 工具可在日常工作中提供多方面支援：
●工作自動化：自動處理高重複性任務，如資料輸入、報告生成、庫存清點與內部文件製作，減少人為錯誤並提升效率。
●生成內容：生成式 AI 可協助製作行銷素材、撰寫文章、設計影音及圖像等。
●AI 助理：加速日常文書處理，提升工作效率。例如 : Micrsofot 365 Copilot 在靈感發想、草稿生成、表格製作、簡報製作、回覆信件等方面都可以提供最佳支援。
●協作工具：在專案管理與團隊溝通中，AI 可摘要訊息重點，減少誤解並提高溝通順暢度，同時自動追蹤任務進度並整理後續工作項目。
●客戶服務：AI 聊天機器人可與客戶進行初步互動，解決簡單問題，並將複雜問題自動分配至相關負責人。此外，AI 還可分析常見問題，優化產品與服務品質。
●提升技能：協助職員學習新技能，幫助其適應科技帶來的職場變化與挑戰。
AI 賦能：產業應用場景
製造業
雖然傳統製造業具有悠久歷史，但透過 AI 技術的引入，製造流程可以實現現代化升級。從原料進口、生產、倉儲到物流運輸，AI 能夠優化整個流程，實現精準的原料管理與需求預測，從而降低庫存壓力，同時提升運輸路線的效率，減少成本與浪費。
AI 還能在品質管控與檢測方面提升效率，並推動智慧製造的實現，透過將機器、傳感器與系統互聯，收集並分析包括天氣變化、供應商原料品質及市場趨勢等多方面數據，為企業決策提供具有價值的洞見。此外，AI 技術在 碳盤查中亦發揮關鍵作用，提升效率與準確性，助力企業落實碳管理，遵循政府規範並與國際貿易夥伴接軌。
行銷工作
AI 的數據分析與內容生成能力為行銷活動提供了不可或缺的支持。行銷的核心在於精準識別潛在用戶並提供針對性解決方案。AI 能追蹤與分析企業網站的流量來源與用戶特徵，進一步挖掘潛在客群。其強大的數據處理能力能快速從大量資料中提取有價值的資訊。
生成式 AI 則使行銷素材的製作變得更加高效，通過輸入指令即可生成吸引眼球的圖文內容，幫助潛在消費者快速了解產品或服務如何滿足其需求，從而縮短顧客旅程。此外，AI 還能分析過往行銷活動的數據，預測行銷計畫的效果，提前識別潛在弱點並加以改進，確保企業資源獲得最大化回報。
醫療業
AI 技術在醫療領域的應用涵蓋多個層面。在醫學研究與藥物開發中，AI 可處理並分析大量數據，幫助專業人員更深入地理解疾病與人體運作機制，並加速尋找解決方案。在智慧醫療中，AI 支持遠端醫療服務，擴大醫療覆蓋範圍，縮小城鄉醫療資源差距。此外，判別式 AI 可協助解讀病患檢驗結果，如 X 光片或影像掃描，輔助診斷並提高準確性。
AI 也能推動衛教知識的傳播，提升醫療機構的行政效率，包括建立病患健康記錄、追蹤個人健康數據、管理內部文件等，進一步改善患者體驗與醫療資源的運用效率。
零售業
在零售業中，AI 能利用來預測市場趨勢，以制定最佳的定價策略，有效管理商品庫存與物流運輸，避免商品因管理疏忽而過期或滯銷。AI 賦能的應用雖然多樣，但其核心在於精準掌握供需平衡，通過分析歷史數據與市場行為，預測未來趨勢。數據分析與趨勢預測是 AI 在零售業中的兩大核心功能，幫助零售商在激烈的市場競爭中保持優勢。
如何挑選 AI 工具
落實 AI 賦能時，要如何選擇 AI 工具呢？下面整理了 6 大考量點。
1. 建立正確觀念
近來的 AI 熱潮，為企業運營帶來了革命性的變革。然而，面對技術的快速發展，企業需要建立正確的觀念，才能減輕技術轉型帶來的衝擊與潛在負面影響，選擇最適合的 AI 工具：
● 落實 AI 倫理，確保以負責任的方式使用 AI。
● 將 AI 視為輔助工具，而非完全取代人力的手段。
● 為職員提供適當的 AI 工具培訓，確保技術與人力相輔相成。
透過建立這些觀念與企業文化，方能充分發揮 AI 賦能的潛力，最大化其效益。
2.確立目標
明確營運目標為企業 AI 賦能的先決條件。根據需求選擇合適的工具，才能適當評估 AI 工具的效能與適用性。比方說，若企業目標是提升客戶服務品質，可考慮導入 AI 聊天機器人。
3.評估工具
選擇 AI 工具時需綜合考量以下因素：
● 導入工具的便利性
● 工具的擴展性與可調整性
● 工具的客製化程度
● 選擇現成解決方案，或開發專屬 AI 系統
此外，還需審視供應商的背景、過往表現及聲譽，選擇值得信賴的合作夥伴。
4.資訊就緒
AI 賦能的核心概念就是協助企業處理大量數據，因此在導入 AI 工具前，企業需確保數據準備充足，具備高數據就緒（Data Readiness）程度。例如，將產品與市場相關數據，整理並以 AI 工具可讀格式儲存。選擇 AI 工具時，也要同時考量企業數據的資料類型。
5. 資訊安全
AI 賦能使企業對資訊系統的依賴程度大幅提升，因此資訊安全成為不容忽視的關鍵環節。在導入 AI 工具時，需全面評估可能的資訊安全風險，並部署適當的防護措施與資安策略，確保企業數據的安全性與完整性。
6. 評估投資報酬率
導入 AI 需要一定的成本，包括購買現成工具、開發自有系統、資安維護與系統升級等。因此，企業需權衡可投入的資金與 AI 帶來的效益，從而選擇最符合經濟效益的 AI 工具方案，確保資源運用的最大化回報。
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