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攝影_王立恒

「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。


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