採用人工智慧的好處是將人類從大量的工作中解放出來，讓人們專注在高價值的工作，在這股AI熱潮之下台灣廠商現階段多處於摸索階段，關鍵將在於如何利用過去產業優勢，並結合在地化與差異化的策略找到最佳的切入點以布局未來。
麥肯錫(McKinsey)報告指出，未來銀行將有三分之一的工作為人工智慧(AI)等技術取代，且最近幾年就會發生。主因是能模仿人類思考的認知技術應用或機器已經夠便宜，銀行可部署以促成交易或其他資本市場業務操作。採用人工智慧的好處是將人類從大量的工作中解放出來，讓人們專注在高價值的工作，譬如從事研究、產生新想法或客戶服務。
近期當紅的理財機器人就是一個顯著的例子，機器人可以理性分析所有的數據與資料，而且不受到人性弱點的影響，做出最正確的判斷，投資效率比人類還要出色。對產業而言，人工智慧是以軟體為主的一項技術，硬體需求並沒有大幅提升，在這股熱潮之下台灣廠商現階段多處於摸索階段，還不知道要怎麼切入人工智慧領域。
切入智慧服務專業「預測」
人工智慧幾乎在各行各業都可以發揮，但是台灣企業規模相對較小，要投入建置大型AI平台或運作產業生態系都不太可能，也很難跟現有已投入的大廠競爭，趨勢科技資深研發副總周存貹直言，台灣廠商大多存在硬體思維，是現階段還找不到切入點的主因，既然大廠投入的領域不適合台灣，業者在構思發展重點時就要從在地化與差異化的角度思考。
台灣長期重硬體輕軟體，但並不代表台灣就沒有軟體人才，周存貹認為，智慧應用是台灣廠商的機會，一般而言，智慧應用有兩種：做人工智慧給別人用與拿人工智慧來自己用。而台灣的智慧應用機會就在預測(Prediction)，把預測包裝成應用以找到客戶，應用需要甚麼樣的Dataset、Algorithm、Model以找到技術，建立商業模式創造雙贏，並持續改善流程或服務品質，優化預測的準確性。
金融預測如前述的理財機器人，就是一個適合的智慧應用，周存貹說明，台灣有專業高素質的金融人才、完整的資料庫，不需要規畫工廠、製造硬體，生態圈若做起來，別國不容易超越，也可全球化，相關服務包括：投資組合、股價走勢、詐騙防範、信用評等、金融客服、新聞分析等，並期許台灣可以發展成為高度專業的預測之島。
中文語意分析具差異化
另外，中文堪稱是目前最困難的主流語言之一，中文字數量超過2萬字，同義字多，詞的數量更難以統計，隨時都有因時代發展、流行文化而產生出的新詞，同義語更是一個大麻煩，根據一個非正式的統計，在淘寶網上形容到貨很快，一個意思共有多達3,600餘種說法。自從智慧語音助理2016年崛起之後(圖1)，語音辨識、語意分析就變成AI投入的熱門議題。
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| 圖1 2014~2017年智慧語音助理出貨量 |
資料來源：The 2017 Voice Report by VoiceLabs(1/2017)
因此，工研院資通所開發中文語音助理技術(圖2)，副組長張振魁說，該技術功能包括：音樂/廣播、關鍵字搜尋、提醒、購物清單、發送Line訊息、天氣、鬧鐘、查時間與自訂語音指令。其中，因應中文語意的複雜，特別納入自訂語音指令功能，所以喜歡將開門的指令訂為「芝麻開門」也可以。
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| 圖2 工研院可程式化智慧語音助理功能 |
此外，還可以客製化指令內容，例如：結合行事曆與email提醒、結合雲端硬碟與線上購物、結合家電與照明控制等；張振魁解釋，該技術也支援文字指令。同時發展異質串聯與複合邏輯運算平台，可依不同顧客族群需求，快速組裝整合跨業(各種生活服務業)及異質(不同品牌IoT)的後端平台，以滿足大量顧客期望。並透過複合式邏輯規則，對應實際應用情境，以達成使用者客製化指令需求與彈性使用模式。
支援AWS SPOT、Google Preemptible競標機制，張振魁解釋，該可程式化語音助理技術整合IaaS競價伺服器機制，包括AWS、Google IaaS、優化執行序部署與換手機制、優化VM需量預估與緩衝引擎、擴充執行緒健康監視與管理、擴充VM動態競標引擎，預計可以降低70%雲端租賃成本。
無論是在地化的預測服務或是中文語音助理技術，皆是從在地化與差異化原則出發，國內廠商可以發展的應用，相信除此之外還有很多深具潛力的應用，無需與國際大廠競爭，又可以享受高毛利，只要提早布局，並深耕技術與發展適合的產品/服務，就能在AI浪潮中站上浪頭，搶占一席之地。