接續第一部及第二部，第三部有關AI與創新，我向ChatGPT問了下面3個問題：

⑦企業導入 AI 前，是否必須先完成數位化？

⑧ AI可以幫助企業創新嗎？ 如何做到？

⑨ 請再多給一些AI幫助企業創新的成功例子：

 

⑦ 問：企業導入 AI 前，是否必須先完成數位化？

答：是的，對於想要有效導入 AI 的企業來說，數位化是不可或缺的。AI的運作仰賴資料、自動化與整合，而這些要素正是數位化所能實現的基礎條件。

 

為什麼數位化是成功導入 AI 的先決條件？

1. 資料的可用性與品質

• AI 需要大量結構化、準確且可存取的資料。
• 數位化系統（如 ERP、CRM、IoT 平台）能產生並儲存 AI 所需的資料，以利其學習與運作。
• 若缺乏數位資料，AI 模型將無法有效訓練或應用。

2. 自動化與整合化的工作流程

• AI 通常運作於自動化流程中，如預測性維修、客服聊天機器人或詐騙偵測。
• 這些流程必須建立在可監控、可調整、可即時優化的數位基礎上。
• 傳統的手動或紙本流程會形成 AI 難以突破的瓶頸。

3. 即時決策能力

• AI 的價值在於能即時做出或支援決策，例如需求預測或個人化推薦。
• 這類應用需仰賴數位化的即時資料流與作業透明度，才能發揮效益。

4. 可擴展性與整合能力

• AI 工具需能整合進既有的數位系統與平台。
• 若缺乏數位基礎建設，AI 就難以連接到企業核心功能，如物流、客服或財務。

5. 信任、治理與監控

• 數位化有助於建立資料治理、安全性與稽核機制，這對於負責任的 AI 發展至關重要。
• 有了穩固的數位基礎，企業才能監控 AI 的輸出、追溯決策邏輯並確保法規遵循。

總結：

AI 想要發揮效益，必須依附在一個具備成熟數位能力的環境中。數位化提供 AI 所需的「原料」（資料）、「傳遞方式」（自動化系統），以及「應用場域」（整合式基礎架構）。
因此，對於任何希望導入 AI 的企業來說，數位化不是選項——而是必備的基礎工程。

 

 

⑧ 問：AI可以幫助企業創新嗎？ 如何做到？：

答：是的，人工智慧 (AI) 可以大幅度幫助企業實現創新，不只是提升效率，更能開啟全新的商業模式、產品形態與決策方式。　AI不再只是“自動化工具”，它已成為推動企業戰略性創新的關鍵引擎。　

 

AI如何幫助企業創新？

1. 產品與服務創新

• 個性化推薦系統：例如 Netflix、Spotify利用AI推薦內容，創造獨特的使用者體驗。　
• AI驅動的新產品：如智慧助理、語音辨識裝置 (Siri、Alexa) 、自動駕駛汽車等。　
• AI-as-a-Service：許多企業基於AI建立新的服務，如影像辨識、語言翻譯、預測分析等平台型服務。　

 

2. 業務流程創新

• 預測性分析：AI可預測銷售趨勢、客戶流失、設備故障，讓企業提前因應。　
• 流程自動化 (Intelligent Automation)：結合AI與RPA (機器人流程自動化)，自動處理複雜作業，例如財務審核、採購管理。　
• 智慧排程與供應鏈優化：AI可根據多種變數自動安排最優供應鏈與庫存策略。　

 

3. 營運決策創新

• 資料驅動的決策支援：AI可分析龐大的非結構化資料 (如客戶留言、社群聲量) 找出隱藏趨勢。　
• AI模擬與數位雙生 (Digital Twin)：製造、物流等行業可用 AI模擬各種場景，提高風險管理與效率。　

 

4. 客戶體驗創新

• 智慧客服／聊天機器人：24／7自動回應客戶問題、推薦服務，降低人力成本並提升滿意度。　
• 情緒與偏好分析：AI能分析客戶表情、語音或文字內容，調整行銷策略或服務風格。　

 

5. 商業模式創新

• 平台化經營：AI可推動“資料變現”模式，例如廣告平台 (如Google) 就是以AI為基礎提供精準投放服務。　
• 虛擬體驗與沉浸式互動：結合 AI與AR／VR，創造新零售體驗，如虛擬試衣間、3D 傢俱擺設模擬。　
• 訂閱與預測服務：AI預測客戶需求，推動訂閱制，例如醫療、農業、物流等領域的智慧訂閱服務。　

 

 

⑨ 問：請再多給一些AI幫助企業創新的成功例子：

答：

1. 零售業 – Walmart：智能庫存與供應鏈預測

• 做法：Walmart運用AI和機器學習分析銷售資料、天氣、社群趨勢來預測商品需求。　
• 成果：降低缺貨率、提升庫存周轉率

• 減少浪費 (尤其生鮮品類)
  • 加強區域配送策略，實現“按需補貨”

 

2. 製造業 – Siemens：工業AI與數字孿生

• 做法：在工廠導入AI系統監控設備狀態並進行預測性維護，同時用“數位孿生”類比生產流程。　
• 成果：

• 降低機器故障停機率
• 產線重新配置時間縮短達 30%
• 推出“智慧工廠”解決方案賣給其他企業，創造新營收來源

 

3. 醫療健康 – IBM Watson Health (與醫院合作)

• 做法：利用自然語言處理和 AI分析大量醫學文獻與病例資料，協助醫生診斷與制定治療計畫。　
• 成果：

• 縮短診斷時間
• 輔助癌症治療決策，提供個性化方案
• 醫療服務智慧化、精準化
  4. 金融服務 – JPMorgan Chase：AI自動化合約分析

• 做法：使用AI工具COIN自動分析數千份合約中的法律條文與風險內容。　
• 成果：

• 一年內節省超過 36,000 小時的法律審查工作
• 風險控管更精確
• 人力資源重新配置到高價值工作上
  5. 電子商務 – Alibaba：AI客服與虛擬主播

• 做法：在雙十一購物節期間，大量使用AI客服“阿裡小蜜”與虛擬主播進行24小時商品導購。　
• 成果：

• 減少 90% 的人工客服負擔
• 虛擬主播提升直播帶貨效率
• 大規模客戶互動自動化但不失溫度

 

6. 農業 – John Deere：AI農機與精準農業

• 做法：結合IoT與AI打造智慧農機，能辨識雜草、病蟲害，並精準噴灑農藥。　
• 成果：
• 降低農藥使用量達 90%
• 提升作物產量與土地利用效率
• 推出農業資料分析服務，轉型為數位農業平台公司

 

7. 娛樂與媒體 – Disney：AI驅動劇本與觀眾預測

• 做法：分析觀眾偏好、社群互動資料，AI預測哪些角色、故事線會受到歡迎。　
• 成果：
• 精準開發影集與電影
• 優化票房與市場行銷策略
  • 跨平台內容協同推出 (如Disney+)

 

總結，這些案例說明了企業如何將 AI：

• 從輔助工具轉變為戰略核心
• 不僅降本增效，更開創新營收與服務
• 結合產業知識形成獨特競爭優勢

 

 

鄭清和，5-20，2025

 

 

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