趨勢觀點
AI 轉型
2025資策會研究報告：臺灣製造業28%已實踐 AI；最期望改善績效、降低成本；主流 AI 應用聚焦品檢、生產；AI 普及挑戰在數據、成本效益
資策會最新調查顯示，28%台灣製造業已實踐 AI，46%正在規劃中，反映 AI 轉型已成產業趨勢。導入 AI 後，企業在增加營收、減緩缺工壓力及降低成本三方面成效最顯著。目前製造業AI應用主要聚焦品檢與生產效率，前十大應用中有半數與製造生產相關。然而，八成企業面臨數據挑戰，突顯數據準備與整合的重要性。在當前缺工缺才環境下，AI 轉型不再是提升競爭力的選項，而是維持市場地位的必要策略。企業應採取「數據驅動+ AI 互補人力」的方法，從整合數據開始，以價值導向選擇切入點，並通過疊代式方法持續擴展 AI 應用，建立長期競爭優勢。
AI 轉型選題指南：數據價值與企業應用的關鍵
企業 AI 轉型成功關鍵在於選對切入點。AI 作為數據處理工具，可創造從描述性到處方式的四層分析價值。企業應聚焦於「人為判斷」環節——這些本質是預測的過程正是 AI 所長。選擇應用起點需平衡價值與可行性，特別是數據質量。從小處著手，在解決問題的同時建立數據基礎，為未來 AI 應用奠定根基。
企業未來競爭力的關鍵：打造專屬 AI Agent 的策略與實踐
在這個AI技術迅速演進的時代，企業面臨的不只是單純的數位轉型，更是如何運用智能技術實現真正的業務成長。波士頓顧問集團(BCG)提出的 AI 轉型策略方向，讓我們看見 AI 為企業創造價值的多元路徑。但對於正在成長的企業來說，AI 轉型的核心不僅僅是技術導入，而是如何解決實際的營運挑戰，特別是在當前缺工、缺才與高流動率的環境下，打造自己的 AI Agent 可能是最具前瞻性的競爭優勢來源。
小數據知識庫 vs 大數據：成長型企業應該選擇的知識管理策略
本篇文章聚焦「小數據知識庫」與「大數據」的差異，說明中小企業在運用生成式 AI 時，如何透過精準的知識管理策略，挖掘隱性資訊並提高團隊效率。透過小數據知識庫，即使沒有龐大的數據量與高昂的硬體資源，也能有效減少人員流動帶來的知識流失，並優化新人培訓。文中同時討論了員工對知識累積的迷思、AI 的實務應用，以及為企業長遠發展奠定基礎的重要性。
大家都在談論 ChatGPT，但你知道背後的原理「大型語言模型」（LLM）是什麼嗎？快速掌握大型語言模型（LLM）的歷史演進。
本篇文章深入探討「大型語言模型（LLM）」的歷史演進，從早期統計模型、Markov chain、RNN 到現今運用 Transformer 架構的 BERT、GPT 系列，並介紹 ChatGPT 等熱門應用。文中說明大型語言模型在自然語言理解（NLU）與自然語言處理（NLP）領域的優勢與限制，包括資料偏見與資訊時效性等議題，同時強調透過 AI、數據與自動化，企業未來在業務流程中能取得更高的效率與創新可能性。
CRM 顧客分眾：只有 RFM 、 NES 不夠，你還缺了…
本篇文章深入剖析 CRM 顧客分眾策略，從 RFM、NES 等傳統「靜態貼標」方式談起，說明其侷限於無法反映最新消費行為與多重偏好。文中進一步介紹「CS tagging（Customer Segmentation tagging）」的動態貼標模式，透過 AI 自動追蹤與更新顧客偏好，企業能精準分群並有效提高行銷資源運用效率、提升顧客滿意度及品牌忠誠度。若想更細緻地分眾管理並充分挖掘顧客潛力，CS tagging 是不可或缺的解方。
企業 AI 能力培訓
No-Code + AI：突破企業內部開發瓶頸的新時代解方
本篇文章深入探討「No-Code + AI」如何成為新時代的關鍵解方，協助企業突破工程師資源短缺、加速內部系統建置與數位轉型。透過降低開發門檻、培養多元角色的 No-Code + AI 人才，企業不僅能快速推出敏捷應用，更能強化組織競爭力，搶先佈局智慧化時代。
大家都在談論 ChatGPT，但你知道背後的原理「大型語言模型」（LLM）是什麼嗎？快速掌握大型語言模型（LLM）的歷史演進。
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