台灣該如何突破代工命運?瞭解 AI 三面向,創造產業轉型契機

▌本文摘自《人工智慧在台灣》一書,由《天下雜誌》授權 《行銷人》編輯、發表。


很多人對於台灣產業未來的發展抱持悲觀的態度,認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小,都是無法突破的限制。

而以代工為主的產業型態,近二十年在面對全球科技創新競賽時,也顯得欲振無力。所以,導入了人工智慧,產業就能順利升級與轉型嗎?

不可否認,台灣過去二十年來製造產業的外移,雖然延續了代工利基,卻也延遲了科技創新。但不能忽略的是,台灣多年累積的雄厚製造能力,也培養出全世界很難找到的強大製造基礎。

現在,人工智慧是一個必須即時掌握的重要關鍵技術,同時可能也是我們在未來十年、二十年唯一的轉型契機,可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨,找回足以參與全球競逐的核心優勢

人工智慧發展三面向

台灣產業要發展人工智慧,基本上有三大發展方向可以參考,分別是人工智慧技術發展人工智慧產業化產業人工智慧化,各有不同發展重點。

一、人工智慧技術

台灣在全球人工智慧技術發展扮演什麼角色?多年來,國內學界有一些優秀的人工智慧學者,不斷努力進行世界前沿的研究,在第一流的學術會議的殿堂上,包括機器學習頂級會議(NIPS)、國際機器學習大會(ICML)、美國人工智能協會(AAAI)、國際人工智能聯合會議(IJCAI )等,時有亮眼的表現。

另一方面,國內產業界較少深入參與人工智慧基礎技術發展,這需要長期的龐大研發資金投入,且無法每項研究,不太可能都與產品或獲利直接相關;同時,國內產業型態以製造為主,製程改善及管理最佳化為強項,極少長期投資在 IT 基礎技術。

台灣的產業現況,必須先求將既有的人工智慧技術妥善地運用,除了完全掌握現成的技術及應用,更要運用台灣本身的優勢,找出結合台灣硬體製造的商業模式。

二、人工智慧產業化

在產業中運用人工智慧的方式,我們通常可以分類為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。簡單地說,產業人工智慧化指的是,產業以人工智慧來進行轉型;而人工智慧產業化指的是,將人工智慧技術元件化及服務化後,以產業形式輸出,輔助各行各業進行產業人工智慧化。

這兩者在推行上是環環相扣的,因人工智慧產業化,可加速及擴大產業人工智慧化的進展,而產業人工智慧化的成功,也能滋養人工智慧的產業化。具體來說,體現人工智慧技術的軟硬體元件,以產業的形式提供給市場上的其他角色,這個流程就稱為人工智慧產業化

三、產業人工智慧化

產業人工智慧化指的是將人工智慧導入現有的各種產業中,不論是製造業、金融業、零售業、物流業、電信業、服務業、民生工業、農林漁牧業等,都可以藉由人工智慧的協助,提升產業競爭力和價值,甚至成為升級及轉型的契機。

例如台灣的高科技製造業,擁有無可替代的產業聚落及生態系統,製程及管理優化上領先群倫,在縮短製程、提高良率、降低成本等方面,都有無可取代的優勢;又如台灣的醫療水準在世界排名數一數二,全民都能享受高品質且價廉的醫療服務,累積超過二十載的全民健保資料,更是全球少見的國家級個人醫療行為資料庫。

數位轉型-行銷人
(台灣產業如要發展人工智慧,有三大發展方向可以參考,分別是人工智慧技術發展、人工智慧產業化與產業人工智慧化/ 圖:天下雜誌提供)

金融、電信、製造與電商最具發展優勢

根據我協助許多台灣企業的經驗,金融業與電信業因為監理法規的要求,通常已累積大量使用者行為及交易資料;製造業則因為工業 4.0 與物聯網的觀念推行,尤其在電子製造業,許多中大型廠商從數年前就開始積極蒐集從下單、備料、排程、生產、到出貨的所有資料。此外,電商平台生而數位,掌握使用者與商品及行銷活動之間,所有互動與交易資料,同時,大型零售業也在 POS 系統的幫忙之下,更了解使用者的喜好及行為。

這些產業基本上資料充足,資料基礎建設相對成熟,其中許多企業已經投資商業智慧平台,可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現,來做企業情勢評估,並據此進行管理。不過,基於數據報表來做情勢評估,還是得以決策者的經驗解讀資料及決策,只是資料分析的最淺層應用,與人工智慧還有一段很長的距離。

產業人工智慧化談的就是商業智慧的下一步,在企業蒐集資料,並規律地進行描述性及解釋性的資料分析後, 進入預測性及指示性的資料應用,這就是人工智慧的運用,也是目前讓資料為企業產生價值的終極手段。

首圖來源:FIREBRAND
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▌本文摘自《人工智慧在台灣》一書,由《天下雜誌》授權 《行銷人》編輯、發表。

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