關於 精準行銷 6 大 心 法 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

導入 Appier 精準行銷，cama café 用 AI 為顧客量身打造天氣專屬咖啡！

新聞快訊
2021-08-24

【為什麼我們要挑選這則新聞】今年 5 月台灣本土疫情爆發，進入第三級警戒，也觸發商業模式的劇變，導入 AI、雲端成了企業數位轉型的大趨勢。成立於 2012 年的 Appier 是出身於台灣的獨角獸，也是唯一成功赴日 IPO 的台灣新創，它過去曾運用 AI 解決方案為家樂福、資生堂等品牌創造不少疫情新商機。這次我們來看看 Appier 怎麼在疫情下幫助 cama café 超越去年的營收？（責任編輯：陳宜伶）

以人工智慧（AI）與軟體即服務（SaaS）為核心的沛星互動科技（以下簡稱 Appier）持續協助企業化解不同類型的商業挑戰。有鑒於全球經濟模式自 2020 年起因應疫情進入新常態，實體零售業者在面對市場不確定性時也採取積極行動，強化自身的數位競爭力。

cama café（咖碼咖啡）2020 年年中便啟動一系列會員忠誠度提升計畫，並採用 Appier 解決方案，分析線上與線下數據，以實現自動化精準行銷，吸引對咖啡有不同偏好的消費者成為會員並且持續消費；而在掌握更全面的用戶輪廓與線上行為後，cama café 進一步完善其用戶旅程，提升會員訂閱數與轉換率，並利用 AI 模型和大數據發掘商業機會、強化商業決策。

截至目前 Appier 的解決方案已為 cama café 創下亮眼好成績：

網頁 / App 訂閱率提升 3 倍
站內應用程式推播 CTR 增加 4.5 倍
天氣推播 CTR 增加 2.2 倍

cama café 成立於 2006 年，為台灣知名連鎖咖啡品牌，商品涵蓋咖啡與茶類飲品、濾掛式咖啡與咖啡豆。基於會員所展現的高營收貢獻率、高消費忠誠度，cama café 於 2018 年 10 月推出 cama App，截至目前會員所貢獻的營收最高可達 6 成，cama café 陸續推出的咖啡豆訂閱制也適時滿足會員的個人化需求，獲得好評。

cama café 提前佈局數位策略，強化實體門市營收

今年五月，台灣受到新冠肺炎疫情衝擊，因全台發布三級警戒，前往實體門市消費的顧客人數大減；幸而 cama café 在去年就已提前預警，結合數位策略強化實體門市的銷售，因而在這波疫情衝擊下得以逆勢成長。根據 cama café 數據顯示，門市五月營收較去年同期提升 38.8%，自有電商平台（含訂閱制）的交易筆數成長 10 倍。

近年來 cama café 會員數量快速成長，然而會員的快速增長也讓行銷人員難以全面掌握用戶的輪廓與興趣，採取清晰且明快的行銷作為。具體而言，cama café 面臨的挑戰有兩點：

難以建立 360 度用戶輪廓：缺乏足夠的 IT 與資料科學資源與人才整合並分析大數據，全面了解用戶的興趣、交易與線上數位行為，建立全方位用戶輪廓，發掘更多的商業機會。

難以建立完整的用戶旅程：缺乏完整的用戶輪廓與自動化行銷工具，以跨渠道經營會員關係，在各個客戶接觸點精準投放行銷內容，最終提升會員訂閱數與轉換率。

運用 AI 模型、一站式平台實現精準行銷：cama café 會依天氣推薦適合的咖啡

基於 cama café 經營的型態與行銷目標，Appier 採取的做法是運用 AI 模型整合用戶興趣，並透過一站式平台實現精準行銷：

1. 部署 AI 模型，整合線上與線下數據分析用戶興趣：透過 Appier 特有 AI 技術，整合線下交易資料、線上網頁和 App 行為數據，豐富既有的 CRM 資料，建立 360 度的用戶輪廓。同時，行銷人員可以利用 AIXON 的「分析與區隔用戶 AI 模型」，客製化彈性訂定競爭者與異業合作之關鍵字，分析用戶興趣，制定以數據為導向的異業合作與線下通路策略。例如自訂卡通人物關鍵字並分析用戶喜好後，選擇用戶最喜愛且符合品牌形象之人物，作為異業合作洽談之決策依據；或自訂通路關鍵字並分析用戶喜好的線下通路後，驗證用戶最感興趣之通路，強化營運競爭力。

2. 一站式管理多元渠道，輕鬆實現精準行銷：透過 AIQUA 行銷自動化的觸發推播，cama café 能無縫進行 App 內推播與一般網頁內推播，深度與用戶溝通，投放精準的行銷內容與之互動。同時針對雙 11 大型購物檔期，多渠道、多波段設計用戶旅程，並客製化設計「倒數計時」網頁內推播吸引用戶加速購買，強化轉換率與訂閱數。根據觸發推播的概念，cama café 也利用網頁發送「天氣推播」，透過 AI 精準預測用戶位置，客製化推薦用戶適合當日/當地天氣之飲品，連結Google地圖，強化線上與線下 OMO 串聯，增加用戶到實體通路購買飲品之意願。

cama café 行銷團隊表示：「cama café 致力於提供最真誠的咖啡賞味體驗。從一顆生豆到一杯咖啡，以最透明的製作流程，端出杯杯國際級的咖啡。與 Appier 合作更能精準地與用戶做溝通。透過 AIQUA 顧客互動行銷平台不但能精準預測分眾、自動推進行銷活動，增加行銷團隊效率；運用 AIXON 資料科學平台還能將門市線下數據整合，結合線上行為數據及用戶資料，讓行銷團隊能快速了解用戶輪廓以制定商業策略並採取行動，讓 cama café 更快速實現數位轉型！」

附圖：圖一：配合當季活動，cama café 深度與用戶溝通，以提升會員忠誠度，圖片來源：Appier
圖二：cama café 利用 AI 制定以數據為導向的異業合作策略，圖片來源：Appier
圖三：透過 AI 精準預測用戶位置，客製化推薦適合該天氣之飲品，圖片來源：Appier

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/24/cama-cafe-appier-martech/?fbclid=IwAR2-iJn1rv7NNV8Rsx6iNV8nFP-uWMmZn5JU5CnaD8eBNoER3FLxbMO9SnY

讓對手無法抗拒的商業模式

對手？當大家還在對比 PChome 與 momo 的優勝劣敗時，momo 已經連續兩個月營收突破80億台幣，那是時速 60 公里與 140 公里的差距，PChome 恐怕連 momo 的車尾燈都看不見了....

豈料，momo 總經理谷元宏不經意間講了一句：「我們的對手是小七。」

小七年營收 1,680億台幣，PChome 年營收 438.7億台幣，根本不是一個量級，長期以來，我們觀眾們恐怕都表錯情、會錯意了。

沒錯，連 momo 自己都不把 PChome 當作對手，所以當初 PChome 與蝦皮的那場驚天地、泣鬼神的大戰，最後是在詹先生的捶胸頓足下英勇落敗。

也就在那場大戰期間，momo 直線加速的奔向另一個量級，根本不理會那些優惠、折扣、免運的噱頭，既不撒錢也不灑狗血，全心全意的照顧 1,026萬個會員，啥，這麼龐大的會員？是的，而且貢獻了 momo 92%的營收，這種忠誠度、黏著度簡直讓人瞠目結舌！

momo 是怎麼做到的？如果說在網路電商界要找出對手，大概只有 amazon 可以堪比，這一點也不誇張，momo 的小而美給了我們台灣企業非常棒的啟發。

PChome 與蝦皮之爭，打的是資源戰、消耗戰，上過《蘭徹斯特法則》的企業家們都知道，這種打法完全不利於中小企業，因為這是第一法則的打法：

1. 以量取勝 (機率戰)：各種優惠、折扣、積點、免運等措施。

2. 在大市場征戰 (廣域戰)：以大市場的思維來打，而忽略了台灣屬於小而精耕型市場。

3. 大打廣告 (遠距戰)：各種鋪天蓋地的行銷與廣告。

相反的，momo 的作法則是第二法則的打法：

1. 在競爭者少的市場上求勝 (一對一單挑)：有趣的是，momo 是以物流到貨時間為目標，與時間競爭而非以某個企業為對象。

2. 在狹小的區隔中求勝 (局部作戰)：這部分 momo 發揮得淋漓盡致，令人歎為觀止。

3. 慎打廣告，操作細膩的溝通 (肉搏戰)：momo 沒有參加 PChome 與蝦皮的戰局，也沒有大打廣告，她聚焦在精準行銷與配送上，細膩到每一個環節都不放過。

總結來說，momo 的成功有八個關鍵.... 嗯，說來話長，我們就長話短說，8月14日(六)我會在《企業實戰營》裡分享，有興趣的朋友請點選下方連結，我們週六線上見～

日期：2021/8/14
時間：
》上午10點-下午3點，商業模式
》下午3點-5點，實戰演練
》晚間6點-8點，分組諮商

報名請上【希望學院大小事】https://lin.ee/zHqcvXT
小秘書貞儀會在線上回答您的問題～

銀行如何提供超級個人化服務？百人數據團隊靠AI打造中信腦

為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋，中國信託採取的對策是走入AI與大數據，更為發展AI應用訂下3大KPI，來掌握研發資源的最適化；今年，中信更成立數據治理委員會，希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題

文/李靜宜 | 2021-06-10發表

「透過科技力，來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權，用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。

3年多前，中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向，並成立了數據研發中心，要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人，到現在已擴大為百人團隊，更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工，更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。

中國信託的經營策略是，顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢，中信採取的對策是走入AI與大數據，來作為轉型的利器。不只要轉型，王俊權表示，中信更希望透過AI與大數據，孵化出不同於以往的經營模式。

「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向，在各業務線上，都能將既有的經營方法加上AI，來提升效率與效能，更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務，往下推動AI。

王俊權解釋，中信的策略是，從最小且最有把握的項目開始，所以，透過AI來優化既有的經營方式，是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後，下一步，中信就能將AI技術進一步平臺化；有了平臺之後，就能將AI技術全面導入到銀行。

走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段，AI已經落地到中信的金融場景，也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示，中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」，希望透過AI幫助組織轉型，最終期待是要用AI提出顛覆的想法，創造新的經營模式，他透露，目前已有幾個專案正在進行中。

依循著CTBC+AI這項大主軸，中國信託打造了「中信腦」，定調3條研發路線： 電腦視覺、自然語言處理（NLP）、機器思考，也成立了3大實驗室，聚焦研發6大AI應用核心，包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看，則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今，中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。

第一類應用場景的AI，中信稱為「營銷經營+AI」，囊括個人化推薦、需求預測，目的是協助增加收益，並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到，像是推薦引擎專案，中信金控整體客戶數有1,100多萬戶，產品與通路又多，需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷，預測顧客未來的金融需求，才能進一步推薦。中信也將這類預測技術，應用到金融商品的預測，比如房價預測、股市預測、匯率預測等。

「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景，包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程，希望用來協助內部提升作業效率，來減少作業成本，最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前，中信內部有多項端對端的流程數位化專案，像是個金、法金、AML（反洗錢）、HR等業務，都有導入AI來優化既有流程。

最後一類場景的應用是「風險控管+AI」，則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核，來改善內部作業效率，減少風險的損失。比如，王俊權提到，前年底，中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺，這個AI反洗錢專案的成果，後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。

王俊權表示，3大實驗室所負責的6大AI核心，就是沿著這3大類應用分頭進行，其中，因為銀行面對數位化的壓力較大，所以，又以銀行為應用主力，再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司，如投信、台灣人壽、中國信託資融等。

自行培養AI研發能力，更訂定3大AI管理KPI

AI發展策略上，中國信託除了自主研發，也會與廠商協作。不過，這兩種策略該如何拿捏，中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示，最後的判斷依據是，「金融業需要的核心能力，中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力，則盡可能用市場上的解決方案，來加快回應市場的時間。」

舉例來說，銀行業使用分析模型並非新鮮事，AI技術與傳統統計回歸最大的不同是，能夠處理大量非結構數據，像是人臉、電文等資料，可是，這些數據機敏性較高，如果銀行不能自行掌握技術，而需委外，王俊權認為，第一個問題就是，銀行創新的保密性較弱，再者，廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料，有時也有法遵問題。

尤其，金融業對個資的管制嚴格，非結構化資料很難離開金融業，但是，在臺灣，許多AI技術原廠來自海外，對於銀行來說，整體應用或導入的彈性都相對較低，這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。

中信在AI應用發展策略，更訂出3大關鍵績效指摽（KPI），作為研發資源最適化的參考。王俊權表示：「對資源有限，需求無限的單位而言，研發的管理是一大關鍵。」首先，中信不會輕易增加AI生產線，因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以，「AI生產線的管理」是第一項KPI。

「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到，資源有限狀況下，應該分配多少資源，投入短期的落地變現，還是長期的亮點顛覆，「是一種決策的藝術。」過去，中信希望AI可以迅速擴大到各單位，所以，王俊權採取80／20法則，將80%的資源用在短期落地變現，讓大家有感，保留20%在真正創新的研發。不過，他表示，這個比例每年或每季會進行調整，要讓研發資源投入到需要的地方。

第三項KPI則是「核心複用的比率」，也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊，每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前，中國信託共有6條AI生產線，以及20幾個AI落地應用的專案，他提到：「平均每條AI生產線，有3～4個核心複用。」未來，更希望將每個AI核心，擴大到金控內各個應用，所以，要盡可能提升核心的複用，他對團隊的期待是，能提高到兩位數的複用率。

他進一步舉例，3年前，中信導入工研院智能文審技術，來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明，像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年，中信將文字辨識應用，複用到分行的場景，上線AI票券辨識服務，在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票，來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間，及提升作業人員登打的產能。

目前，中信已做到一張支票上的7個要件，包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號，都能夠用AI辨識。王俊權提到，中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術，通通導入支票辨識上，「這就是一種AI核心的複用」。此外，為了持續優化辨識正確率，中信更導入AI反饋機制，內部自己發展出標記功能，來改善標記效率，長期目標是達到9成的辨識正確率。今年，中信預計將該AI應用擴大到22家分行。

中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用，王俊權坦言：「人臉辨識技術，對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘，可是力道不足。」不過，若能結合防偽能力及數位流程，可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考，如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心，交錯組合來打造遠端核身相關應用。

金融業需緊跟科技的腳步，轉變為自身的競爭力，才能在指數型成長的趨勢下，站上領先地位。AI與大數據，正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長　王俊權

推動超級個人化服務，中信靠大數據建立5大行銷策略

「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據，1.9億筆的非金融數據。更可觀的是，疫情期間，顧客更加喜歡使用數位服務，每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此，中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通，顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數，更是高達16億次。

「中國信託的數據含金量很高，因此，全都要採集起來，作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到，光在2017年到2018年這段期間，中信內部就採集了大量數據，來建立360度客戶全景標籤。即便，當時各個單位已有自己的全景標籤，中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。

有數據來了解顧客，銀行就能出手，中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求，提供超級個人化服務。王俊權表示，中信策略是運用AI與大數據，透過個人化溝通方式，來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法，落地到銀行的「艱困區」，若在艱困區測試後有成效，再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能，另一方面團隊也會比較有信心。」

在推動超級個人化服務，中信採取了5大行銷策略，並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通；第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動，王俊權透露，今年底將從人工轉為全自動化，用AI生成銀行與顧客行銷的文案。

選擇對的時間，則是第三項策略，比如，當外幣跌到一定數值時，跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性，就能在此時發送推薦資訊給顧客。

第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品，他提到，中信已有不同產品的預測模型，能預測未來3個月或1周後，該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷，來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動，即便是賣同一項產品，不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。

王俊權認為，不僅不要過度叨擾顧客，更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至，目標是做到自動化行銷，他透露，目前正在建置平臺的階段，除了要能自動採集數據，更要自動反應顧客下一步的預測，讓銀行出手可以更快，或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點，甚至，讓每次出手後的反饋可以更為即時，來推動多波段行銷。

成立數據治理委員會，優先梳理2類數據

「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說，海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式，王俊權如此說著。

因此，今年中信銀行成立了數據治理委員會，由總經理親自主持，各個業務單位主管都參與，「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言，今年是試行階段，但中信已經注意到這個趨勢，而且必須往這方向走。

中信在數據治理特別強調「以用為治」，去年，更研究了全世界數據治理做得較好的企業，比如，數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言：「對中信而言，數據治理既然是一場長期抗戰，就必須明確為何而戰。」

由於資源有限，中信在數據治理的戰略，優先從兩類業務來推動，第一類是不能犯的錯，這類資料的處理一旦犯錯，銀行容忍度很低，如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者，王俊權表示，若沒有好的數據治理標準，業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向，也希望從小開始，慢慢擴大到全行。

經理人小檔案

王俊權

中國信託銀行數據暨科技研發處處長

學歷：臺灣大學國際企業研究所商學碩士

經歷：早年在美國矽谷的科技公司做美股分析，回臺後陸續待過4家銀行，主要負責風險管理；2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長，2018年兼任數據研發中心最高主管；現為中信銀行數據暨科技研發處處長，兼任中信金控數據主管

附圖：中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權　（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk

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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～

我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。