張善政：未來產業關鍵是大數據，企業轉型先從這三步做起

「未來的產業關鍵技術，大數據位居關鍵地位！」東吳大學巨資管理學院榮譽院長張善政今日（6日）參與SAS企業高峰會時呼籲，企業新興的科技運用，都免不了需要大數據的輔助，其實20年前就有AI，但近兩年才真正開始運用則是因為大數據的基礎，累積了足夠的案例做為機器學習的基礎，再搭配現在GPU和TPU，實現了大量運算能力，最後再加上新演算法和技術，得以讓AI有所進展。

他舉例，自駕車會是未來的新戰場，因為駕駛資料的數據是精進自駕車技術的關鍵，尤其臺灣駕車環境特殊，有許多慢機車，發展自駕車也是很有機會，另外，工業4.0也需要大量的數據，許多高科技製造業，在設備上裝感測器，監控震動、噪音、溫度等數據，若發現異常，可以預先處理，防止無預警當機造成的損失。

不過，目前的大數據分析模式，大數據是由數據分析供應商掌控，張善政認為，其實企業會害怕資料落在數據分析供應商的手上，而洩漏商業訊息，因此，他提出一個新的模式，也就是讓製造業自主分析大數據，若製造業不懂如何分析數據，供應商則可以提供諮詢服務，但數據的主導權還是在企業的手上。

除此之外，張善政提供企業若要用大數據分析來推動企業轉型的3大建議，第一，要從應用開始，先從企業有感的應用開始做，來說服高層，且應先盤點企業內部資料，才慢慢地完成整個基礎建設，他也提醒，資訊部門不能單打獨鬥，可以爭取業務部門的支持，一同投入解決企業的問題。

第二他則強調要邊做邊學，由於大數據分析的結果沒有標準答案，一開始要先用常理判斷，若不合理則要找到問題再修改。最後，他叮嚀，臺灣的企業不像國外較大規模的公司，可以自己完成大數據分析的軟硬體層面，因此，企業要用合作的方式，建立共生的生態體系。

大數據的分析成熟後，若企業要從大數據創新應用到AI應用，他則建議，透過大數據創新應用，得到數據的洞察，企業獲得專業知識後，將有用的數據透過AI技術，得到專業的知識，而這些專業的智慧又可以回到企業專業的知識庫中，數據分析與AI的應用相輔相成。

目前企業導入AI的應用，依照SAS臺灣總經理陳愷新的觀察，大多都是大A小I的模式，也就是主要是以高重複性且不需要深入了解應用場景的工作為主，舉例來說，高科技製造業就是透過影像辨識和機器學習等技術，來提升生產良率。

而目前臺灣有較多實際採用AI技術應用的產業，陳愷新表示，臺灣主要是高科技製造業、保險、銀行和醫療業。其中，保險業目前比較少B2C應用，但是，其實保險業內部有許多流程和分析都是相當複雜，他表示，保險業者需要與客戶持續互動，像是取得顧客健康資訊、日常生活行為、投資偏好等資訊，來制定保單的方案，包含保單類型、試算機制和理賠規則等，為了能提供客戶最合身的方案，就得靠AI技術來解決多元且複雜的問題。

他舉例，SAS利用深度學習技術辨識車禍現場的影像，確認車險理賠合理性，還會依據顧客健康情形動態調整保費等，這些都是新穎的應用。