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title: "AI 課程講師 Jared：推動產業智慧化的實戰推手"
date: "2025-09-05T00:00:00+08:00"
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summary: "聚焦進出口貿易、零售與媒體三大場景，強調「可落地」與「可量化」的導入路徑"
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![Jared Liang](image_1.webp)

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在數位轉型的浪潮中，許多企業坦言「知道 AI 很重要，卻不知從何下手」。AI 課程講師 Jared 受訪時表示，破解之道是把抽象技術轉化為有步調的管理工作。他說，企業應先鎖定最痛的工作情境，明確描述要解決的問題與期待成效；接著把零散資料梳理乾淨，讓來源、欄位與權限有一致規範；再挑選與目標相符的模型與工具，先讓一個可維護的版本上線，之後以短週期回顧持續調整，讓系統在真實業務中逐步變好。「這是一條能走得久的路，而不是一次性的技術展示，」他強調。

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Jared 補充，關鍵在於讓第一線同事先感受到改變：時間被釋放、錯誤率下降、流程更順，AI 的價值就會被看見。與其一次追求大而全的方案，不如先交付一個看得見的成果，再把方法向外擴散。他提醒，任何導入都應回到問題本身，用清楚的成效去說話，包含投入與產出的對照與持續驗證，讓團隊有共同語言與節奏。「AI 不該只是口號，它必須在現場產生可被量化的改善，」Jared 說。

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<!-- ### 從問題到成效：AI 導入四步驟
在數位轉型的浪潮中，不少企業仍停留在「知道 AI 很重要，卻不知從何下手」的階段。AI課程講師 Jared 提出的解方，是將看似遙遠的人工智慧技術拆解成一套可執行的路徑。他歸納出四個核心步驟：場景—數據—模型—迭代。

Jared 認為，企業不必追求「一次導入所有技術」，而應該先找到最具痛點的場景，從小規模試點開始。接著，透過數據整理與清理，建立適合的模型，再透過反覆迭代與檢驗，讓 AI 工具逐漸融入日常流程。這樣的方式，不僅能降低員工的抗拒感，也能讓投資報酬率變得更具體可見。

「AI 不該只是概念或口號，而要真正成為能解決問題的工具。」Jared 強調。 -->

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### 進出口貿易：AI 讓通關更快更準
在全球化的進出口市場中，企業最常面臨的挑戰是文件繁瑣與流程冗長。錯誤的資料輸入，不僅會造成延誤，甚至可能帶來高額罰款。

Jared 提到，**自然語言處理（NLP）** 可以快速閱讀並理解報關文件，協助企業降低人工審核的錯誤率。同時，建立「規則庫」能幫助不同國家或地區的通關規範即時更新，縮短作業時間。

更進一步地，AI 模型能針對市場需求與運輸成本進行預測。例如：當系統預測某一航線的貨運費用即將上漲，企業便能提前做出決策，避免不必要的支出。再加上異常偵測機制，AI 還能主動提醒物流延誤或可能的法規風險，讓管理層能即時調整計畫。

「過去依賴經驗的決策，如今可以由數據和模型來輔助，這對貿易公司來說，是一種全新的競爭力。」Jared 說。

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### 零售產業：數據打底、推薦與庫存同步進化
零售業是與消費者最貼近的產業，而 AI 正在悄悄改變顧客的購物體驗。Jared 指出，導入 AI 前的第一步，是整合所有數據，包括 POS 系統銷售紀錄、線上購物行為與會員資料。這些數據，就像建築的地基，沒有打穩，後續的應用都會失去效果。

在此基礎上，企業能建立更細緻的顧客分群，並根據購買習慣進行精準推薦。例如：常購買嬰兒用品的家庭，可能會需要尿布、奶粉的組合優惠；而年輕客群則更偏好時尚單品與快閃活動。

庫存管理也是零售商頭痛的環節。AI 能根據歷史銷售資料與季節性需求，預測熱銷商品，提醒企業提前補貨。同時，也能指出哪些商品有積壓風險，幫助業者減少庫存壓力。

更重要的是，AI 還能改善顧客服務。智慧客服系統能即時回答消費者疑問，減少等待時間；而智慧導購則能在線上或實體門市中，根據顧客的偏好給予個人化建議。這些改變，最終都會反映在轉換率提升與顧客滿意度的增長上。

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### 媒體產業：AI 讓內容更快、觀眾更近、營收更穩
媒體產業正處於前所未有的轉型期。從新聞產製、影音製作到廣告投放，AI 幾乎滲透到每個環節。Jared 分析，首先是在編採流程中，AI 可用來生成多版本的標題、新聞摘要，甚至進行即時翻譯，幫助媒體更快地將新聞內容傳遞給全球受眾。影音部分，AI 則能自動完成剪輯與字幕生成，大幅縮短後製時間。

在運營層面，AI 透過讀者行為分析，能判斷何時發布文章、在哪些平台曝光效果最好，讓內容觸及率最大化。至於商務模式，AI 同樣帶來變革。廣告主可依據 AI 分析出的讀者輪廓進行精準投放，而會員制媒體則能藉由 AI 建立動態定價模型，針對不同用戶提供差異化方案，提升收入來源。

「媒體的本質是內容，但營運的核心是觀眾。AI 讓媒體能更懂觀眾，這才是未來競爭的關鍵。」Jared 說。

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### 從試行到標準化：讓 AI 走進每天的工作

談到導入 AI 的真正難處，Jared 並不避諱直言：「**技術反而不是最大問題**。多數專案卡關，其實是卡在治理。」他口中的「治理」，包括資料使用權限怎麼分級、誰能動到模型、版本如何迭代，以及 KPI 要如何與既有流程對齊。「如果沒有這些共識，AI 很容易變成一次性的示範秀，過了發表日就沒人管。」

Jared 給出的處方是明確的三段路徑，但不是照本宣科的流程圖，而是**會動的管理節奏**。他建議企業先從**小型試點**起步：選一個痛點明確、數據可取得的場景，例如報關文件審核或客服常見問答。「試點的關鍵不是把模型訓練到多漂亮，而是用兩到三個清楚的指標——像是錯誤率、處理時間、滿意度——去驗證它是不是有『實際價值』。」

當試點跑出成果，第二步是**擴散**。Jared 形容這是「把成功做成模板」的過程：把資料欄位定義、權限設計、回訓週期、監控儀表板都整理成套件，複製到相鄰部門或相近流程。「擴散不是一股腦全部上，而是按『相似度』排序。越像的先複製，邊複製邊調整。」

最後一段是**標準化**。這意味著將 AI 納入組織的固定機制：模型有版本歷史，資料有存取紀錄，權限有審批流程，績效指標會被定期檢視。「標準化讓專案不再綁在某個團隊或某位工程師身上，」Jared 說，「**工具換了、成員換了，流程照樣跑**。」

為了讓節奏不走樣，Jared 建議採取**季度檢核**：每三個月檢視一次模型表現與業務指標是否一致，並將回饋納入下一輪迭代。「這個檢核不像審計那麼硬，而是讓 AI 和業務彼此拉齊。當你能持續回答：它現在為什麼有用、下一季怎麼更好，AI 就不會只是一個『專案』，而會成為企業文化的一部分。」

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### 從講師到引路人：帶企業跨出 AI 第一哩路

從進出口貿易、零售業到媒體產業，Jared 的觀察揭示了一個共通點：AI 的價值不在於技術多先進，而在於能否真正解決問題，並產生可量化的成果。 在他的課程與顧問實務中，AI 不再是遙不可及的高科技，而是幫助企業提效、降本、創新的實用工具。這場由 AI 驅動的轉型浪潮，正在各個產業全面展開，而 Jared 的角色，正是那個帶領企業跨出第一步的引路人。

