近年生成式 AI 的橫空出世，重新定義產業典範以及企業營運的遊戲規則。早期我們對 AI 的想像都是從科幻電影中看到，2022 年後變成大眾日常生活的一部分。Amazon 亞馬遜董事長暨創辦人貝佐斯在媒體受訪中講過很多金句，最近印象深刻的是他說：「我們現在正在用 AI，解決過去幾十年間只存在於科幻小說中的問題。」
站在 2024 即將邁向 2025 的此刻，對於很多企業主面對 AI 這股風口，可能焦慮更大過於興奮。因為從很多產業報告指出，企業如果在這波 AI 轉型浪潮掉隊，很可能大幅衝擊營運競爭力。因此本篇邀請 AWS Generative AI Specialist Sales Matt Yang 來分享企業如何運用 AI 轉危為安。
百工百業擺脫缺工挑戰，Day 1 精神企業樂於擁抱 AI
AWS 近年積極協助企業擁抱 AI 展開雲端數位轉型，超過 80% 新創獨角獸、90% 的富比士 AI 50 強公司皆在 AWS 上建構可全球擴充、安全、高可用的服務。針對台灣市場現況，Matt Yang 與眾多企業主交流之後，發現各產業不約而同面臨缺工議題，因此各產業的第一線希望透過 AI 擔任感知判斷的大腦，驅動各行各業的應用場景，降低例行作業、提升工作效率。這些願意在 AI 革命之中找到自身定位的企業，往往有一個共同的特質，就是如同當年貝佐斯投入電商事業時，寫下著名的「Day 1」宣言：永遠保持第一天的創業精神。這股精神依然在 AWS 內部傳承至今， AWS 全力支持 AI 幫助員工創新，至今有 17 套生成式 AI 應用給員工使用。而 AWS 的客戶除了共享 Day 1 創新精神，他們之所以願意選擇 AWS 合作，也是看準 AWS 在 AI 領域的持續投資。AWS 投資 AI 有許多面向，其一是攜手新創業者 Anthropic，先後挹注合計 80 億美元希望讓 Anthropic 專注在前沿科技的研究，讓 Anthropic 的 Claude AI 模型可以在 Amazon Bedrock 上面，提供給全球更多客戶使用。
AWS 企業專刊重磅出爐，蒐集台灣多家成功轉型案例
不同產業對 AI 的需求不同，自然落地的場景也有差異。從航空巨頭到製造先驅；從金融龍頭到科技先鋒，AWS 希望讓全世界了解到，原來不同產業導入 AI 的情境可以如此多元。於是，AWS 蒐集中港台多家企業成功案例分析，藉由梳理成功心法精髓，成為企業主必讀的最強商業密技。
這本專刊當中有許多台灣知名企業羅列其中，其中，大家每天都會使用的「中華電信」案例讓人眼睛為之一亮，因為在非常短時間內，他們就運用了 AWS 推出三個 AI 應用。剖析中華電信展開 Cloud First 轉型策略之後，利用 AWS 的 AI 資源快速建立內部的生成式應用專案。第一個是利用整合 Amazon Bedrock 的 Titan 基礎模型和 Stable Diffusion XL 的文字轉圖像技術，建立內部虛擬英語教師，可應用到零售互動、產品銷售展示環節。第二個是與 AWS 的生成式 AI 創新中心合作，引入資料科學家經驗驅動生產式 AI 模型，加速開發團隊效率。第三個則是鎖定「生成式 AI 行銷助手」，透過 Amazon Personalize 工具識別客戶偏好，進而生成個性化訊息推薦給不同的客戶。這本手冊還有蒐集例如資安領域龍頭的趨勢科技、開放硬體網路設備領導者的智邦科技，還有你我可能都光顧過的餐飲產業代表：金色三麥。金色三麥分享他們最初遇到的痛點，就是需要龐大人力去蒐集網路顧客的評論及回饋；另一個是因應 ESG 希望降低食材的浪費，希望有效預測原物料的進貨量，有助於提升永續評分的表現，實際節省食材成本。於是，金色三麥首先導入 Amazon Bedrock 平台的 Anthropic Claude 3 大語言模型，讓系統能在短短三到五分鐘內自動判讀 Google Map 上的評論語意找出關鍵意見，以及同時洞悉競爭對手近期是否推出新菜色或舉辦的活動，快速梳理每個月多達 3 萬則的客戶訊息。至於食材方面，金色三麥選用 Amazon Forecast 時間預測序列服務模型，有助於做出精準的銷量預測與採購建議。也因為透過 AI 優化人員配置，讓寶貴人力轉往第一線服務崗位，客戶滿意度提升之外，也讓食材供應的掌握更為精準。
AWS 引路兩種合作模式，邀請更多企業踏上 AI 之旅
AWS 這本專刊有收錄 15 家企業案例（電子版），跟其他一般刊物不同地方在於，這是一本搭配漫畫設計的讀物，也因為由關鍵評論網企劃中心協助規劃，以媒體編輯的觀點重新撰述，大幅增加可讀性，非常適合所有對 AI 有興趣的人收藏。這本專刊有幾項特色，包含可讀性高、企業主讀了會有感，而且看完會想 take action 甚至持續吸收各案例的心得，將創新的元素擴散到自身工作領域。
至於想踏出 AI 實驗之旅的企業，有哪些方式與 AWS 合作？Matt Yang 分享兩種路徑，第一種是還不清楚自己可以怎麼利用 AI，解決哪些營運層次的問題。針對這類客戶，AWS 能提供方法論、創新工作坊、策略顧問等資源，協助客戶找出使用 AI 的場景、規劃出需要投入的資源項目，以及期望達成的業務目標，先有聚焦後再推進到下一個階段。至於第二種路徑，屬於客戶相對清楚知道藉由 AI 來解決明確的營運痛點。針對這類需求，AWS 可以提供三種層次的資源，第一層是使用 AWS 發展兩款用來訓練生成式 AI 的晶片（AWS Trainium、AWS Inferentia）藉此獲得強大的算力。第二層提供 Amazon Bedrock 資源，讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能。第三層則是可以善用 AWS 既有模型資源，例如開發助理 Amazon Q，讓客戶快速打造端到端的服務場景。AI 確實成為一股風口，鼓勵更多秉持 Day 1 創業精神的創新者及企業老闆，在 Web 3 時代 AI 將是輔助創新的最佳工具，現在就開始嘗試 AI 吧。
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本文章內容由「Amazon Web Services (AWS)」提供。
