Intelligent Virtual Assistants Artificial Intelligence AI+ Generator 虛擬助理 人工智慧 AI

組AI生態圈尋求落地契機 搭橋配對引爆價值

2018-05-28
企業4.0的關鍵在於是否可透過AI創造企業第二條成長曲線,也是驅動企業未來十年能否成功轉型、持續成長的核心能力。AGP是精誠資訊跨集團橫向整合AI+計畫中的子計畫,AGP的角色便是作為學界創新的AI專案與企業客戶介接的橋樑,讓應用可以更快地落地到各個行業應用領域之中。
數位化浪潮正在加速企業推動改革,愈來愈多的企業開始轉向人工智慧(Artificial Intelligence,AI),透過新興技術將快速增長的資料轉化成可成為決策的有效情報,藉以創新業務模式,提升用戶體驗。這股AI浪潮來得猛烈,Gartner研究總監呂俊寬指出,AI已然來到了高原期,「十年前我們很難找到10個與AI相關領域的運用,但十年後,我們將很難找到10個沒有運用到AI的技術。」

若無意外,AI很可能成為企業往後十年創新變革的基礎,根據Research and Markets發布的調查預測,2025年全球人工智慧市場將可望達到1,906億美元,包含大數據增長、雲端應用與服務的普及以及智慧型虛擬助理(Intelligent Virtual Assistants)需求增加都是主要驅動因素。

精誠資訊AI+ Generator Program(AGP)營運長蔣居裕觀察,這幾年AI確實受到大幅關注,不過相關應用才正要開始落地。而精誠資訊成立AI+ Generator Program的目的,就是加速AI落地應用,「AGP是精誠資訊跨集團橫向整合AI+計畫中的子計畫,AGP的角色便是作為學界創新的AI專案與企業客戶介接的橋樑,讓應用可以更快地落地到各個行業應用領域之中。」

他解釋,台灣有許多新創公司現正投入AI研發,其中有不少是育成中心、加速器或孵化器培育的對象,而且也已經完成產品開發,他們面臨的困境主要來自於市場拓展,由於缺乏行銷經驗,因此在擴展市場的過程中頻頻遇到挑戰。

「多年以來,精誠資訊累積了龐大的客戶群,這些企業往往也有AI的需求,這時便可以搭橋介接,不管新創團隊的解決方案適用在某個特定行業或是通用領域,精誠資訊都很容易從中找到對方的目標對象,並且與之交流。」蔣居裕指出,透過居中橋接不僅增加精誠資訊在客戶端的價值,針對某些具有潛力市場的落地應用,也可進一步爭取經銷或代理權,三方共贏。

結合AI生態夥伴鎖定行業應用

▲精誠資訊AI+ Generator Program(AGP)營運長蔣居裕指出,精誠資訊以致力成為企業應用情境AI化最佳夥伴為目標,主要聚焦金融、零售、餐飲、製造以及醫療等五大行業應用,提供各式不同產業需求的AI方案。
企業的數位資訊發展歷程,從1.0的網路化、2.0的行動化,到3.0的雲端化,一路發展至今已然即將邁向企業4.0。成為企業4.0的關鍵在於是否可透過AI創造企業第二條成長曲線,也是驅動企業未來十年能否成功轉型、持續成長的核心能力。對此,精誠資訊結合50家AI生態夥伴、50位資深主管與外部專家、AI+ Lab運算平台等配套資源,2018年預計將促成10個團隊成功與行業客戶配對,協助台灣AI新創打下更好的商業基石。

蔣居裕提到,AI有許多不同的應用面向,而且會更接近使用者端,在企業中的使用者並不只限於IT人員,而是向外擴展,例如賣場經營人員。「換句話說,AI方案所要銷售的對象很可能不是IT人員,當IT只是協助的角色時,預算的決定權就不在IT身上,而是使用者身上,這也是為何精誠資訊會將AI鎖定在行業應用領域市場的原因。」

致力成為企業應用情境AI化最佳夥伴為目標,精誠資訊主要聚焦金融、零售、餐飲、製造以及醫療等五大行業應用,提供各式不同產業需求的AI方案,例如整合本地資料庫的在地化的語音語義分析智能語音客服、理財機器人;結合市場情報支援訂單決策的智慧製造;整合零售業迎賓、帶位、導購的服務型機器人;智慧語音定位服務「打了沒」,讓消費者一個動作,即可做到訂位確認與出餐準備、並整合資料庫做好熟客管理同步完成等等,從使用體驗出發,為企業客戶與個人用戶帶來美好的使用體驗,讓 AI 技術轉化為看得見、做得到、用得上的行業應用。

產業應用策略有別金融業先導再接手

隨著深度神經網路(DNN)、GPU以及大數據發展,AI愈益成熟,應用情境也跟著大幅起飛,但蔣居裕觀察,不同的行業所擬定AI策略並不相同,他舉例,金融產業多半會有資料科學家,但資料科學家卻不一定熟悉AI相關的技術與演算法,而且大數據分析所採用的演算法與人臉辨識、語音辨識的演算法迵然不同,換句話說,企業必須要有新的人才策略,但人才尋求不易,因此初期會先採用外部供應商所提供的AI方案,再慢慢接手部份的應用。

「以語音辨識而言,口語的口音、用詞、領域術語等,很難由一家金融公司自行解決,因此,會優先評估供應商方案以加速進入市場,在這個過程中,金融業也會邊看邊學,熟悉了之後,再評估是不是要招聘人才將這些服務接手回來。」他繼續說明,醫療業由於有許多醫療影像資料,同樣也很適合AI應用,但醫療業傾向產學交流,因此精誠資訊也有另一專案,稱為2020學術對接計畫,目標是產學對接,找20個學校的AI專案,每個專案最高贊助20萬,施行下來總共收到了30份提案,成果相當不錯。「其實,台灣不乏醫療與資料結合的科系,例如成大、陽明都有資訊工程系,研究的能量一直不錯,而且從業界的角度來看,這些研究與市場需求是吻合的,只是如何市場化與商品化,這需要產學磨合,才能被市場所用。」

就技術層面來看,AI可分為應用AI以及訓練AI,例如人臉辨識或語音辨識都是典型的訓練AI,但是光有辨識引擎並不足以實現落地應用,還需要軟硬體整合才能在客戶端運作,而這個部份則稱為應用AI,蔣居裕指出,精誠資訊攜手合作夥伴,將同時滿足企業應用AI與訓練AI的需求,「軟硬體整合原本就是精誠資訊的強項,目前精誠資訊也廣招百位AI人才投入,針對部份沒有投入人力部署的訓練AI,將會與原廠一同合作助力企業落地實現。」


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