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AI 2.0時代的新商業思維:透析AI運作原理,賦能AI數位即戰力,打造產業再升級的智慧應用

AI 2.0時代的新商業思維:透析AI運作原理,賦能AI數位即戰力,打造產業再升級的智慧應用

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內容簡介

1大模型 ×  3大要素 ×  3大趨勢,
啟動AI 思維,運用AI技術,融合商業經營,
不分規模大小,任何企業都能做到的數位轉型

  .企業亟思導入AI進行數位轉型,但究竟該從何處著手?
  .想善用數據發展新商模,但資金有限,企業該如何建立數據思維來發展非本業優勢?
  .AI生成更加容易,當有圖不等於有真相的時代來臨,AI還值得信任嗎?
  .當機器比你更會思考,你的職場下一步在哪裡?
 
  未來,AI 應用就像取得App 一樣簡單且隨手可得,消費習慣跟著改變,迫使企業也必須改變,甚至必須走在消費者之前。
 
  懂消費者的服務才是智慧化服務,不懂消費者的服務只是自動化服務,如何進行數位轉型,才能真正邁向智慧化服務?
 
  張榮貴博士有超過30年以上的軟體開發經驗,近年積極推動產業AI智慧應用發展。他特別將輔導上百家企業產業AI化的過程中,針對非技術背景的產業人士所遇到的難題,在本書中提供解方。從了解AI技術的思維、本質、特性、方法,再到應用於實際場景的作法逐一說明,全面建構AI的思維地圖,協助企業數位轉型,加速應變的腳步,進而創造新的商業模式,成為領先業界數位轉型的先行者!

  產業AI推動師張榮貴,從五個面向帶領大家從了解AI思維到實際應用,全盤掌握如何真正做到人機協作,以及AI時代必須提前因應與具備的能力。

  面向一:理解生成式AI 發展趨勢與數位轉型
  科技發展與朝向以「人」為中心的方向正在進展,技術進展也促使產業數位轉型,而轉型背後正是AI 技術的推波助瀾。
  
  面向二:從人工智慧歷史與思維看到轉型的方向
  從AI 發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量,正是因為這股思維力量才能造就技術應用發展力道,唯有理解背後的數據思維,才能真正發揮數位轉型。

  面向三:學習人工智慧技術思維
  以TAMAM 架構看出AI 技術全貌,是產業人士學習AI 的有利工具。同時透過介紹AI 應用案例解析,運用TAMAM 架構來理解AI 科技的應用方法。

  面向四:人工智慧管理思維與治理
  理解如何讓AI 技術落地,以及發展出生根於產業的AI 管理思維,並介紹AI 科技產生負面效果之解決方案的AI 治理觀念。

  面向五:提早因應人工智慧的影響
  提出AI 對職能變革的觀察,並建構一個AI 對職能影響的三大效應,讓每一位職場工作者能看清問題本質,並及早因應。

  閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識,只要以日常經驗就可以閱讀與學習AI。

專業推薦

  數位發展部
  黃彥男 數位發展部 部長
  胡貝蒂 數位發展部 主任秘書
  呂正華 數位發展部 數位產業署 署長
  林俊秀 數位發展部 數位產業署 副署長
  經濟部
  郭智輝 經濟部 部長
  楊志清 經濟部 產業發展署 署長
  邱求慧 經濟部 產業技術司 司長 
  學術界  
  許輝煌 淡江大學 學術副校長
  郭耀煌 成功大學 副校長
  簡禎富 清華大學 執行副校長
  廖弘源 中央研究院資訊科學研究所 所長
  產業協會
  余孝先 工研院 總營運長
  邱月香 全球數位產業聯盟協進會 理事長
  沈柏延 中華資訊軟體協會 理事長
  卓政宏 資策會 執行長
  曾國棟 中華經營智慧分享協會 理事長
 
 

作者介紹

作者簡介

張榮貴


  擁有30多年軟體開發經驗、具豐富AI / CTI / CRM 技術整合應用發展實務經驗,專精於 CRM 服務流程與服務架構之資訊技術整合,為企業服務提出完整智慧服務流程與資訊架構。其專長包括人工智慧、大數據、自然語言處理技術、客戶關係管理、客服中心營運管理、軟體工程、專案管理、公司經營等。現為人工智能公司董事長。

  近年專注於大數據與人工智慧技術,應用於 CRM 與客戶服務、顧客經營領域,發展AI智能機器人、虛擬助理、服務數據分析、法遵系統等智慧應用。2017年至今擔任中華軟協 AI 大數據智慧應用促進會會長,推動產業 AI 智慧應用發展,促使產業 AI 化、AI 產業化。

  ‧學歷
  淡江大學資訊工程學系博士

  ‧經歷
  程曦資訊整合股份有限公司共同創辦人
  中華民國資訊軟體協會常務理事暨 AI 大數據智慧應用促進會會長
  行政院 政府資料開放諮詢小組第8屆委員
  國科會 臺灣AI卓越中心(AICoE) 策略委員
  數位發展部 數位經濟發展諮詢委員會 委員
  東吳大學 法律學系 / EMBA 兼任助理教授
  工業技術研究院 人工智慧應用策略諮議委員會 委員


 
 

目錄

各界推薦
打造一把開啟智慧新時代的鑰匙 呂正華
將AI技術推展到產業的尖兵 余孝先
推動生成式AI發展的先行者 邱月香
進入對話商務的AI 2.0新時代 許輝煌
善用AI創造新的營運模式 曾國棟
AI崛起讓產業界重新認識軟體價值 廖弘源
七大思維學會做AI、用AI、管AI 簡禎富
產官學研專業推薦

作者序 ChatGPT世代必知的AI思維2.0

導讀 達成理想數位轉型指南 曾新穆

PART1 AI發展大躍進-掀起AI2.0的四波大浪潮
Ch1 ChatGPT 點燃全球AI 新風潮
Ch2 核爆級AI 的發展啟示
Ch3 AI 2.0 世代的機遇與挑戰
Ch4 AI 2.0 世代下的數位轉型思維

PART2 數據思維為主-激活數據改用創造新商模
Ch5 造就AI 2.0 的三大關鍵要素
Ch6 數位轉型從建立「數據思維」開始
Ch7 另類的AI 學習思維

PART3 從TAMAM 模型看懂AI 技術全貌-非專業人士必學溝通語言
Ch8 以TAMAM 模型建立AI 技術思維
Ch9 從TAMAM 模型看懂AI 智慧應用
Ch10 打造完整的AI 專案生命週期

PART4 建立可信任的AI 治理-不被AI 反噬,找到關鍵位置
Ch11 AI 可信任嗎?人類會反受其害嗎?
Ch12 保住工作大作戰,AI 2.0 職能大變革

謝詞 榮貴致謝

 
 

詳細資料

  • ISBN:9786267468524
  • 叢書系列:天下財經
  • 規格:平裝 / 368頁 / 14.8 x 21 x 1.84 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

作者序 ChatGPT世代必知的AI思維2.0

AI熱潮觸動產業變革,衝擊著每個人,人的職能也因此被迫改變,面對AI,我們應要怎樣來看待AI,學習AI呢?

2017年政府推動AI,提出「產業AI化、AI產業化」,才短短幾年已經落實到產業,應用AI來提升作業效率,AI產業亦已形成。但也因為AI應用發展影響層面廣大,開始在資安、隱私、公平、歧視、倫理、道德及安全層面上逐現問題。AI治理成為議題,AI也需要受約束,為AI應用建立規範,確保AI為服務人類而生。

2017年中華軟協成立AI大數據智慧應用促進會,榮貴擔任會長,開始AI推動之旅,跟政府機關、公協會、企業、研究機構及學校互動,了解產業需求、政府推力、學研能量,這三股力量合作促使產業快速成長。在實務推動過程也看到最根本的問題,懂AI的技術團隊跟產業人員之間的認知差距是很大的,很難相互溝通與理解。所以如何讓非技術或非資訊背景的產業人士,能夠了解AI的思維、本質、特性、方法,進而能夠思考運用AI來提升效率或創新商模,那產業發展的力道就會更大,這成為撰寫這本書的主要動力。

AI並非技術人員的專屬,而是一種推動產業轉型變革的科技力量與思維解放,每個人都要了解AI,正如現代人要學會開車,但不需要學會製造汽車。我們需要建構對AI的整體認識,在AI應用發展過程,能協助定義問題、描述問題、準備資料及跟AI技術團隊溝通,而不一定要學會做AI的艱深技術,這是本書的最大目的。

希望本書能成為產業人士認識AI技術的基礎概念書、思維書,及想學習AI人士的AI學習地圖,從技術背後看到思維,發揮思維力量學習技術,為產業做出貢獻。本書共有十二章,並以一張AI思維體系圖來表示其關係,閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識,以日常經驗就可以閱讀與學習AI。內容涵蓋AI發展、AI1.0及AI2.0技術與商業應用所需要的思維與觀念。這裡我要提出,一般談思維大都指的是Thinking,而我認為不只如此,應該是指Mindset。唯有思維(Mindset)改變,才能有新視角來看AI世代的新思維。以下說明本書各章節表達的四大主要內容:

會員評鑑

4.5
1人評分
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1則書評
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立即評分
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Lv.6
4.5
|
2024/10/09
企業在 AI 時代中該如何實現數位轉型?

我想是這本書的主軸。之所以說是新商業思維,是因為結合了數據思維與商業思維;特別是在 AI 時代,數據思維就是各種應用的基礎,重要性只會有增無減。

書中不僅深入解析了 AI 技術的運作原理,還提供了具體的實踐策略和成功案例,幫助企業從數據思維出發,利用 TAMAM 模型全面應用 AI 技術。

此外,書中也強調了 AI 治理與管理的重要性,這是為了確保技術應用的負責任和可持續性。

對於無技術背景,且希望在數位轉型中取得競爭優勢的企業和個人來說,我認為這本書值得一讀。

...

首先,數據思維是 AI 應用的基礎。

數據思維也是企業進行數位轉型和 AI 技術應用的起點,強調數據的收集、分析和應用;這和我在《高勝算的本事》中的觀點是一致的,只不過我更側重在數據思維的培養與應用上。

在這本書中,強調了數據思維為數位轉型提供了必要的數據支持,並且是 TAMAM 模型中技術和算法部分的基礎。企業需要培養數據驅動的文化,才能充分發揮 AI 的潛力。

關於數據,我們應該有三個認知:

一|高品質的數據是成功應用 AI 的前提。
二|有效的數據治理策略,能確保數據的準確性和可靠性。
三|在前兩個前提下,透過數據分析可以挖掘出潛在的商業價值,支持決策。

...

其次,數位轉型是企業在市場中保持競爭力的關鍵。

數位轉型,是指企業通過應用數位技術來改變其營運模式、業務流程和客戶體驗,以提升競爭力;不僅能保有競爭力,也能帶來效率提升和創新機會。

數位技術,也包括 AI 技術的應用。

現在企業所談的數位轉型,其實可以說是企業應用 AI 技術以提升競爭力的過程,涉及從數據收集到 AI 應用的全流程實施。

數位轉型有賴於數據思維來驅動決策和創新,這也是為什麼有許多企業在推行數位轉型多年後,現在開始愈來愈重視數據思維的養成。

此外,也需要 TAMAM 模型提供的技術框架來實現數位轉型;而 AI 治理與管理,則是確保數位轉型過程中的技術應用是負責任和可持續的。

如何利用 AI 技術創造新的商業模式,藉此提升企業競爭力,是企業在數位轉型過程中不容忽視的挑戰。

...

再來,有效的 AI 治理與管理能夠防止負面影響。

AI 治理與管理,是對 AI 技術的應用進行規範和管理,確保其在企業中的負責任應用。

有效的 AI 治理與管理不僅能夠防止 AI 技術帶來的負面影響,也能確保其安全性和可靠性。包括三個方面:

一|技術選型、團隊組建和項目管理,確保 AI 技術的順利落地。
二|做好風險管理,識別、評估和應對 AI 技術應用中的風險,確保其安全性。
三|處理 AI 技術應用中的倫理問題和法律合規,確保其負責任應用。

AI 治理與管理,需要數據思維來確保數據品質和治理,並且在數位轉型過程中起到保駕護航的作用。

...

最後,TAMAM 模型提供了全面的 AI 技術框架。

包括技術(Technology)、算法(Algorithm)、方法論(Methodology)、能力(Ability)和模組(Module)

這個模型有助於企業全面理解和應用 AI 技術,提供一個系統化的指導框架。

一|技術:理解 AI 技術的基本原理和發展趨勢。
二|算法:掌握常見的機器學習和深度學習算法,並應用於實際場景。
三|方法論:提供從數據處理、模型訓練到結果評估的全流程方法論。
四|能力:強調企業和個人需要具備的數據分析能力、技術實施能力和創新能力。
五|模組:介紹 AI 技術的模組化應用,提升業務效率和創新能力。

TAMAM 模型中的技術和算法部分,有賴於數據思維來提供高品質的數據支持。而方法論和能力部分則為數位轉型提供了具體的實施路徑,並且在 AI 治理與管理中提供了技術選型和風險管理的指導。

...

這四個關鍵構成了一個完整的 AI 應用和管理框架。

其中數據思維是基礎,數位轉型是目標,AI 治理與管理是保障,而 TAMAM 模型提供了具體的技術路徑和方法。
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