数位转型需要具备哪些数据思维？ AI2.0时代又有哪些新商业思维？

数位转型（Digital Transformation）可说是近年来产业间最关注的焦点议题，尽管大部分的企业管理者都明白，想促使企业拥有突破性发展就必须跟上「数位转型」的脚步，但究竟该如何实践，让许多经营者相当困扰。 《AI2.0时代的新商业思维》一书传授企业如何走在竞争者之前，成为AI 2.0的数位先行者。

未来，AI 应用就像取得App 一样简单且随手可得，消费习惯跟着改变，迫使企业也必须改变，甚至必须走在消费者之前。

懂消费者的服务才是智慧化服务，不懂消费者的服务只是自动化服务，如何进行数位转型，才能真正迈向智慧化服务？

张荣贵有超过30年以上的软体开发经验，近年积极推动产业AI智慧应用发展。他特别将辅导上百家企业产业AI化的过程中，针对非技术背景的产业人士所遇到的难题，在本书中提供解方。从了解AI技术的思维、本质、特性、方法，再到应用于实际场景的作法逐一说明，全面建构AI的思维地图，协助企业数位转型，加速应变的脚步，进而创造新的商业模式，成为领先业界数位转型的先行者。

他从五个面向带领大家从了解AI思维到实际应用，全盘掌握如何真正做到人机协作，以及AI时代必须提前因应与具备的能力。

面向一：理解生成式AI 发展趋势与数位转型 科技发展与朝向以「人」为中心的方向正在进展，技术进展也促使产业数位转型，而转型背后正是AI 技术的推波助澜。

面向二：从人工智慧历史与思维看到转型的方向 从AI 发展历史轨迹看到的启示与人类具有伟大思维力量，正是因为这股思维力量才能造就技术应用发展力道，唯有理解背后的数据思维，才能真正发挥数位转型。

面向三：学习人工智慧技术思维 以TAMAM 架构看出AI 技术全貌，是产业人士学习AI 的有利工具。同时透过介绍AI 应用案例解析，运用TAMAM 架构来理解AI 科技的应用方法。

面向四：人工智慧管理思维与治理 理解如何让AI 技术落地，以及发展出生根于产业的AI 管理思维，并介绍AI 科技产生负面效果之解决方案的AI 治理观念。

面向五：提早因应人工智慧的影响 提出AI 对职能变革的观察，并建构一个AI 对职能影响的三大效应，让每一位职场工作者能看清问题本质，并及早因应。

本书希望能成为产业人士认识AI技术的基础概念书、思维书，及想学习AI人士的AI学习地图，从技术背后看到思维，发挥思维力量学习技术，为产业做出贡献。

本书以一张AI思维体系图来表示其关系，阅读本书不需要具备任何背景与先修知识，以日常经验就可以阅读与学习AI。内容涵盖AI发展、AI1.0及AI2.0技术与商业应用所需要的思维与观念。这里我要提出，一般谈思维大都指的是Thinking，而我认为不只如此，应该是指Mindset。唯有思维（Mindset）改变，才能有新视角来看AI世代的新思维。以下说明本书各章节表达的四大主要内容：

一、从AI历史看思维本质与AI触动数位转型 从AI发展历史轨迹看到的启示与人类具有伟大思维力量，正是这思维力量造就技术应用发展力道。科技发展朝以人为本进展，科技进展也促使产业数位转型，而转型背后正是AI技术的推波助澜。撰述内文包含第一章、第二章、第三章、第四章。

二、数据思维与学习与思维 大数据、演算法、运算力三道力量的齐发，造就AI发展环境，数据背后的数据思维才是转型的力量，学习技术基于的学习思维才是应用发展动力，一起来认识数据分析与机器学习的背后精神。撰述内文包含第五章、第六章、第七章。

三、人工智慧技术思维 介绍AI技术的构成与层次，以TAMAM架构来看AI技术全貌，分层次来认识AI，是产业人士学习AI的有利工具。也透过AI应用案例解析，以TAMAM架构来理解AI科技的应用方法。撰述内文包含第八章、第九章。

四、人工智慧的治理与影响 说明怎样让AI技术能落地与生根于产业的AI管理思维及AI科技产生负面影响解决方案的AI治理，也介绍台湾与国际AI法规的趋势发展。最后提出AI对职能变革的观察，并建构一个AI对职能影响的三大效应，让大家看清问题本质与因应之道。

本书提出AI的历史思维、数据思维、学习思维、技术思维、管理思维、应用思维、转型思维，来涵盖做AI、用AI、管AI的基础概念建构，期望本书能够带给大家对于AI的正确认识与启发思维的力量，开启我们更宽广的思维，关心产业发展，专注产业脉动，感受未来来到的加速。 AI会持续发挥力量与进步，期待AI科技对人类带来更多福祉，也期待本书对于AI思维的介绍，让您对于未来科技发展都能正确认识与应用自如。

以下为精选书摘：

随着第四波人工智慧热潮的兴起，愈来愈多的产业将资金投入到人工智慧的研究当中，自第三波热潮开始，人工智慧走出实验室，并在各个不同的产业领域，如生医、金融、农业、制造业等大放异彩。然而，人工智慧并非万灵丹，仍有其限制，除了需仰赖大量数据之外，如何对数据做正确且有效的解读，也是各个企业正面临的问题。

对于希望将人工智慧导入自身企业的管理者而言，若对人工智慧及数据分析相关知识没有基本的认知，很可能会对AI技术有所误解，进而造成误判，无法实现期待的成果。

当我们认识到数据如何运用分析技术来应用，而数据应用的背后必须要建构正确的思维，从解决问题出发来收集数据、处理数据、运用数据，就是「数据思维」，先累积营运数据，探求数据的应用，再完善数据收集。

2001年麦塔集团（META Group）的分析员道格．莱尼（Doug Laney）指出大数据有三个特性：资料量（Volume）、数据输入输出的速度（Velocity）与多样性（Variety），合称「3V」。而之后出现第四个「V」，不同机构有着不同的定义，像是真实性（Veracity）或价值（Value）等。而我们更建议读者，从数据价值（Value）来看待数据，因为我们认为，数据价值的重要性高于其他3V，且是3V价值的综合展现，将数据价值发挥，才能为企业创造价值。

要知道如何使用资料，首先必须要了解资料来源为何、资料型态是什么，才能够从中找到对应的技术以及方法，去做数据分析和数据视觉化的呈现，并将这些资料的价值找出来。

但千万不要以为有了资料就开始迫不及待的进行分析。更重要的是，我们必须知道想要解决什么问题？从解决问题的目标去找寻能用的资料，再从资料中找寻答案，这才是正确使用资料的第一步，也是数据思维很重要的一步。

当我们拥有数据，就应该思考如何去运用，让这些数据除了对营运有所帮助外，更要进一步思考企业的未来发展，或是为目前的主业之外创造可能的机会与价值，这些可说是非主业的黄金，而这些黄金甚至可能比主业还值钱。 数据运用除了思考与主业相关的营运外，更重要的是思考能否创造出「非主业的黄金」，我们可以从「数据效用」、「数据驱动新商模」两个角度来思考。

「数据效用」是让企业对于数据有更多运用的思维；「数据驱动新商模」，则是藉由累积大量的数据或服务平台，转换为数位资产，成为可使用的资料或提供新服务，提供给有需求的用户。以这两个角度来建构与思考数据运用，就是数据思维的最佳应用。 （摘自本书第6章）

拥有30多年软体开发经验、具丰富AI／CTI／CRM 技术整合应用发展实务经验，专精于CRM 服务流程与服务架构的资讯技术整合，为企业服务提出完整智慧服务流程与资讯架构。其专长包括人工智慧、大数据、自然语言处理技术、客户关系管理、客服中心营运管理、软体工程、专案管理、公司经营等。现为人工智能公司董事长。

近年专注于大数据与人工智慧技术，应用于CRM 与客户服务、顾客经营领域，发展AI智能机器人、虚拟助理、服务数据分析、法遵系统等智慧应用。 2017年至今担任中华软协AI 大数据智慧应用促进会会长，推动产业AI 智慧应用发展，促使产业AI 化、AI 产业化。

出版社：天下杂志 出版日期： 2024/09/25