AI浪潮襲來，不少企業將其視為推動未來轉型的關鍵力，AI技術的發展為產業帶來更多創新，例如，在零售業，AI應用可以預測消費者需求，提供精準行銷，並改善顧客服務。在製造業，AI應用可以優化生產流程，提升產品質量，並降低生產成本；在醫療領域，AI應用可以減少醫事人員行政作業時間，協助疾病診斷，提升醫療品質。
在這個大規模拓展AI/ML應用的階段，可以常聽到發展AI訓練有三大要素：數據(Data)、算法(Algorithm)、算力(Compute Resources)，這些要素共同決定了AI模型的效能和效果，其中「數據」橫跨整個AI開發的生命週期，充足的數據資料量及有效的數據基礎建設，將是影響AI成敗的重要因素。
也可以說，企業的「數據策略」是發展AI應用前不可忽視的關鍵環節，導入AI和數位轉型一樣，企業應該以終為始，評估可行性與最終目標，而非盲目跟風推動AI。
數據孤島的挑戰與應對策略
以零售產業為例，「人、貨、場」是重要的商業元素，尤其跨門市、跨部門、跨系統的數據治理並不容易，當這些龐大的結構化、半結構化、非結構化數據無法整合互通時，企業便難以獲得全局性的數據洞察力，這不僅影響商業決策的準確性和效率，還限制了在大數據和AI應用上的潛力發揮。
數據孤島問題在其他行業同樣存在，如金融業，數據來自不同的系統和平台，往往無法無縫整合，這導致風險管理和客戶服務方面的挑戰。在醫療保健領域，患者數據分散在不同的醫療機構，缺乏統一的數據標準，使得診斷和治療的協同效應難以實現。
如何運用AI整合和管理全通路資料，打通不同渠道的數據孤島，導入以數據驅動的新零售模式？本文提供幾項建議：
- 整合技術與數據架構：建立統一的數據架構和標準，使不同部門和系統的數據能夠互相兼容和整合。利用先進的技術，如數據倉庫、數據湖和中介軟體，實現數據的集成和共享，提升數據利用效率。
- 數據中台與協作：建立數據中台，作為統一的平台來治理數據，促進跨部門和跨團隊之間的數據共享協作。透過標準化數據接口和集中管理，實現訊息流通和數據的高效利用。
- 流程創新與技術創新：AI的應用不僅限於技術層面，更應用於流程改進和重組。根據研究指出，企業利用AI進行流程創新，能夠提升3~7%生產力。這代表AI不僅能幫助企業從多樣化的技術中找出多元組合，還能應用於新技術整合並推動商業流程改進。
- 保護創新成果：企業在使用AI進行創新時，應考慮建立專門的部門來分析創新成果並尋找新的組合，保護發明並防止被其他企業迅速模仿並結合現有工作。
AI的廣泛應用可以協助企業跨越不同技術領域、重塑產品創新，並解決大數據所帶來的挑戰。根據緯謙科技多年與產業的合作經驗發現，大部分企業領導者雖然認同AI是帶動變革的必然驅動力，但在組織調整與文化上，並未隨著AI導入應用，調整相應的組織架構與流程。而單純導入AI工具並不足以帶來預期的效益，顯示企業在組織管理和文化變革上，還需投入更多努力。
在這個資訊爆炸的時代，「整合」是至關重要的概念。AI不僅在創新中扮演引導角色，更是一個潛力巨大的智慧管理工具。未來，讓我們一同迎接更多挑戰、探索AI與數據帶來的無限可能，迎接廣闊的創新視野！
