原标题：张善政：未来产业关键是大数据，企业转型先从这三步做起
图片来源:摄影_王立恒
「未来的产业关键技术，大数据位居关键地位！」东吴大学巨资管理学院荣誉院长张善政今日（6日）参与SAS企业高峰会时呼吁，企业新兴的科技运用，都免不了需要大数据的辅助，其实20年前就有AI，但近两年才真正开始运用则是因为大数据的基础，累积了足够的案例做为机器学习的基础，再搭配现在GPU和TPU，实现了大量运算能力，最后再加上新演算法和技术，得以让AI有所进展。
他举例，自驾车会是未来的新战场，因为驾驶资料的数据是精进自驾车技术的关键，尤其台湾驾车环境特殊，有许多慢机车，发展自驾车也是很有机会，另外，工业4.0也需要大量的数据，许多高科技製造业，在设备上装感测器，监控震动、噪音、温度等数据，若发现异常，可以预先处理，防止无预警当机造成的损失。
不过，目前的大数据分析模式，大数据是由数据分析供应商掌控，张善政认为，其实企业会害怕资料落在数据分析供应商的手上，而洩漏商业讯息，因此，他提出一个新的模式，也就是让製造业自主分析大数据，若製造业不懂如何分析数据，供应商则可以提供谘询服务，但数据的主导权还是在企业的手上。
除此之外，张善政提供企业若要用大数据分析来推动企业转型的3大建议，第一，要从应用开始，先从企业有感的应用开始做，来说服高层，且应先盘点企业内部资料，才慢慢地完成整个基础建设，他也提醒，资讯部门不能单打独斗，可以争取业务部门的支持，一同投入解决企业的问题。
第二他则强调要边做边学，由于大数据分析的结果没有标準答案，一开始要先用常理判断，若不合理则要找到问题再修改。最后，他叮咛，台湾的企业不像国外较大规模的公司，可以自己完成大数据分西的软硬体层面，因此，企业要用合作的方式，建立共生的生态体系。
大数据的分析成熟后，若企业要从大数据创新应用到AI应用，他则建议，透过大数据创新应用，得到数据的洞察，企业获得专业知识后，将有用的数据透过AI技术，得到专业的知识，而这些专业的智慧又可以回到企业专业的知识库中，数据分析与AI的应用相辅相成。
目前企业导入AI的应用，依照SAS台湾总经理陈恺新的观察，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应用场景的工作为主，举例来说，高科技製造业就是透过影像辨识和机器学习等技术，来提升生产良率。
而目前台湾有较多实际採用AI技术应用的产业，陈恺新表示，台湾主要是高科技製造业、保险、银行和医疗业。其中，保险业目前比较少B2C应用，但是，其实保险业内部有许多流程和分析都是相当複杂，他表示，保险业者需要与客户持续互动，像是取得顾客健康资讯、日常生活行为、投资偏好等资讯，来制定保单的方案，包含保单类型、试算机制和理赔规则等，为了能提供客户最合身的方案，就得靠AI技术来解决多元且複杂的问题。
他举例，SAS利用深度学习技术辨识车祸现场的影像，确认车险理赔合理性，还会依据顾客健康情形动态调整保费等，这些都是新颖的应用。
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