AI 风暴席捲,微软谈台湾产业如何应用 AI 发挥最大优势?

微软数位转型实验室

 

全球人工智慧风潮席捲,IBM 最近才刚与 MIT 联手打造联名实验室,投注 72 亿台币只为研究 AI 运算,NVIDIA 和 Intel 也纷纷推出 GPU 晶片抢佔 AI 市场。全球对于人工智慧的应用之重视持续上升。

然而,在这股热潮中,台湾传统产业自身的优势在哪?究竟应该如何结合现成的 AI 技术进行企业转型?

微软资深产品行销经理朱以方将回答以下问题:

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Q1. 微软为什幺变得越发重视人工智慧与数据?

朱以方表示,微软深深注意到世界趋势将越发走向开源、共享的方向,而企业也都越来越重视 AI 应用,因此微软做了一个很大的部门重组,从产品为主,走向开放式资源导向的服务为主,希望帮助企业省下大笔研究费用,建立现成且好用的 AI 模型。

微软利用数据建立并提供客户 AI 模型应用,与客户的关係将越来越像是伙伴,帮助客户优化商业模式,创造双赢局面。

Q2.「传统产业应用 AI 技术」听起来好遥远、好複杂,有没有什幺具体案例分享? 

朱以方谈到微软帮助图像识别技术公司 Prism Skylabs 建立图像认知服务,帮助辨识工地发生的危险。提及零售业的应用,朱以方分享了她在日本购物时的经验,那次她买完衣服离开商店后隔了五个小时才发现自己漏拿了其中一件商品,之后回到店里希望取回衣物。店员马上就成功调出影像证明了这事属实。

这就是一个很好的图像应用案例,透过 AI 系统,零售商只需要在机器中输入像「皮夹」这样的关键字,就可以立刻调出搜寻时间内所有「皮夹」曾经出现过的画面。而这种辨识搜寻系统也会对警政系统非常有帮助。

Q3. 台湾各大产业应该如何应用 AI 优化服务?

零售业:

朱以方表示,微软技术已经成熟,目前已经和中国商店建立合作关係,打造无人商店。基本上是帮企业训练好 AI 模型,然后透过云端在商店镜头或任何 sensor 上去运作即可。 AI 辨识系统的运作分成三个部分,第一个部分是「认出顾客身份」、第二部分是「将此人身份与历史购买资料连结」、第三部分则是「支付系统」(手势支付或行动支付)。这样一来,就可以依据顾客过往的购买纪录推荐适当的产品,或是给予折扣,进而精準提升销量。

但有鑒于台湾市场相较美国、中国小,再加上台湾便利商店密度极高,零售商还需要应用 AI 吗?应用 AI 技术可能创造台湾零售新契机吗?

朱以方表示,台湾零售市场应该以「如何提升服务效率」为主要考量,不需要完全淘汰店员,而是进一步去思考人机协作的可能性。比如说 若是要解决便利商店中午总是大排长龙的问题,只需要在冰柜旁加装 AI 辨识系统并结合行动支付,就能够大大优化购买流程,还能为顾客打造新潮服务体验。

但朱以方在最后仍强调,去思考自己企业希望解决的问题为何,才能打造出最棒的人机协作模式。

製造业 :

朱以方表示,製造业运用 AI 系统不仅能够随时侦测危险状况发生,还可以追蹤工具使用状况,以及厂端流程及生产线的追蹤优化。

而製造商和零售业应用的 AI 系统大不相同,原因在于工厂网路宽频往往不好。如果透过云端运算 AI 很容易遇到网路状况不佳的问题。因此,製造业运用的 AI 系统是微软训练好的 AI 辨识系统直接置入地端的装置去运作,无需经过云端。

金融业:

大多数人谈到金融业的 AI 应用,想到的往往是「支付系统」应用。然而,朱以方指出了一个全新的观点。她表示保险业也可以应用 AI,比如说,透过 AI 根据客户开车的行为追蹤决定客户的保险费用。不仅能够让大多数人保险费降低,还能鼓励人们好好当个安全驾驶。

另外,股票市场也能应用 AI 技术。比如说,用 AI 去了解顾客的浏览习惯,分辨出他是比较盲从的人、亦或是位科技爱好者,这种资讯可以让金融业进一步判断「该在什幺时间、行销哪张股票、给哪个人」,达到精準行销的效果。

Q 4. 在和台湾企业的接触中,有没有发现什幺台湾普遍对于 AI 应用的迷思?

朱以方分享道台湾企业大多要不是把 AI 想像得太简单,不然就是太厉害。而且容易认为 AI 技术可以像 IT 部门那样去研发。

实际上,AI 模型需要先有庞大的资料库,然后建立 AI 模型,并且不断根据测试模型得到的答案去修正参数,这一修正参数流程必须不断重複,最后才能「教会」AI 分辨出「某手势」等同于「确认支付」。整个建构过程其实是很複杂的!所以实际上 AI 系统的建立和 IT 部门的作业方式是完全不同的。

另外,朱以方也补充道,台湾企业应该更重视数据搜集,并且珍惜数据价值。

Q 5. 微软提供的开放式服务、 AI 模型到底有哪些?

微软这一系列服务叫做 Cognitive Service(认知服务)。主要有五种 AI 模型,分别是:

AI 风暴席捲,微软谈台湾产业如何应用 AI 发挥最大优势?

1. 影像 Vision:提供影像追蹤的模型。
2. 语音 Speech:比如说 中英翻译、或是语音和文字资料转换。
3. 语言 Language:自动校正拼音、训练机器人听懂人类说的特定语句
4. 知识 Knowledge:比如说,QA Maker、电商希望用以取代客服人员的「聊天机器人」建置
5. 搜寻 Search:指的是抓取资料库的资料,比如说影像服务和搜寻服务的结合,就可以建立出无人商店,顾客一进门就辨认出身份,然后抓取资料库的购买历史纪录。

这些 AI 模型微软都帮你训练好了,至于如何购买?朱以方表示,微软都有提供免费试用。

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