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AI基因在地化 產業進化關鍵

 

台北國際自動化工業大展

 

發佈日期:2018/02/06

放眼現今全球企業轉型實例,皆嘗試在工作流程、產品開發及相關服務導入人工智慧(Artificial Intelligence, AI)、流程機器人(Robotic Process Automation, RPA),以達到轉型的目標。過去台灣產業轉型多著重於品牌經營、產品加值,如今AI的運用範疇及潛在價值,正是台灣需要強化的領域。

然而,在這波AI浪潮下,各國皆面臨在地化挑戰,包括產業發展、法令與法規,以及語言文化,唯有因地制宜的AI技術,才是真正讓台灣產業再進化的關鍵。

流程機器人(RPA)為台灣產業挹注新動能

國內的中小企業占極大比例,與國外的企業型態與市場規模差異甚遠,過去強調產業鏈虛擬整合,主要採低成本作業,以衛星廠商、小而精的企業策略蓄積生產量能,因此若欲達成產業轉型,應先導入RPA,藉由模仿人類與電腦互動行為,減少重複性高、勞力密集與低效率的行政工作,同時降低人為疏失或錯誤,將人才與時間聚焦產業創新,使企業轉型更加高效和靈活。

台灣人工智慧之本土化情境資料庫的建置

目前AI廣泛應用於不同產業,然因各國情境及資源不同,需因地制宜,才能貼近在地需求。從法規與監管面來看,政府對新興科技帶來的風險接受程度,以及對於在地化的了解與共識,都將影響AI本土化法規與監管機制的規範,更牽動AI在台的成長與實踐。

從產業發展來看,以醫療產業為例,為完整偵測健康狀態,穿戴裝置的設計須符合台灣人的體型與生活型態,病徵影像辨識也需利用台灣人的影像資料訓練模型,真正對應台灣醫療的需求。現有的全民健保資料庫已扎實紀錄20餘年的醫療與疾病資料,為台灣發展醫療AI打下穩健基礎,未來若能結合AI,強化整體醫療體系整合區域照護,提供健康助理機器人,將可進一步達到高齡照護與居家健康管理。

產業特性、法令及法規適應性,乃至語言文化都將成為各國面臨AI在地化實踐過程中的挑戰,如何有效協調跨部會及主管機關、配合在地化的AI產業發展策略,建立融入台灣基因的在地人工智慧智庫,更需要產官學一同努力。(作者是勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司執行副總經理)

 

 

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