AI 對話式機器人(CHATGPT) 在企業中的多元化應用及其價值創造

 AI 對話式機器人在企業中的多元化應用及其價值創造

隨著人工智能（AI）技術的快速發展，AI對話式聊天機器人，如ChatGPT，隨著微軟WINDOW的導入，已經逐漸成為企業數位生產力工具中不可或缺的重要工具。這些先進的數位工具結合AI的應用，正開始改變企業運營與管理的方式，豐富了企業與客戶的互動，並為企業提供多元化的價值及創造更多潛在商業機會。

聊天機器人的企業應用

ChatGPT等對話式聊天機器人的應用範圍非常廣泛，涵蓋從基本的資訊回答到創意生成的不同層次。在最基本的問答應用層次，它們可以根據用戶的輸入內容，快速回答對應的的內容，為用戶提供即時且相對豐富的內容，甚至在經過對大型語言模型(LLM) 微調(FINE-TUNING)的訓練後，可以提供更為準確的資訊內容。這不僅提升了客戶服務的效率，也提高了客戶滿意度。 在更高層次上，對話式聊天機器人可以參與內容創作和決策支持。例如，在市場營銷領域，除了可以協助撰寫創意的廣告文案，分析市場趨勢，甚至提出創新的營銷策略。在人力資源管理中，它們可以協助進行招聘流程，篩選簡歷，甚至參與初步的候選人評估。 甚至，針對特定資訊分析與評估後，快速輔助撰寫特定內容的報告，例如專利技術資訊分析內容報告。 最令人印象深刻的是，對話式聊天機器人在創意生成方面的應用。從撰寫吸引人的社交媒體帖子到創作短篇故事和詩歌，它們展現了AI技術在藝術和創意表達方面的巨大潛力。 除此之外，更可以結合創意創新的方法工具，提高創意生成的品質和使用範圍。

內容的多元化價值 對話式聊天機器人創造的內容價值除了娛樂性（有趣）、內容豐富性（有料）和實用性（有用）之外，更具有啟發性，能夠激勵人們追求創新和個人成長。在教育領域，聊天機器人能夠提供客製化的學習體驗，幫助學生和專業人士學習新技能。

而且，更可結合AI工程技術，例如RAG(Retrieval-Augmented Generation)，可以增加資料庫內容的可靠性和及時性，對話式聊天機器人成為了提供最新行業資訊和趨勢的重要來源。進一步還鼓勵互動性，通過用戶參與和反饋，增強了內容的吸引力。

視覺吸引力、情感連結和原創性也是聊天機器人內容的關鍵價值來源。這些元素使得由聊天機器人創造的內容不僅信息豐富，而且利用對話式聊天的直覺式圖案創作(CHATGPT & DALLE3)，更容易輕易創造出視覺上吸引人，能夠與用戶建立更深層的情感聯繫的圖案，讓產品行銷視覺圖案更親切、更容易讓市場用戶接受。

結論

總而言之，對話式聊天機器人在企業中的應用展示了AI技術的多樣性和靈活性。從基本的資訊回答到創意內容的生成，聊天機器人不斷突破技術和創意的界限。同時，通過提供啟發性、教育性、情感連結和視覺吸引力等多元化的內容價值，聊天機器人必將成為了企業中不可或缺的資產。隨著技術的進步，我們可以期待AI 對話式聊天機器人在未來將帶來更多創新和價值。

2024©汪周禮@智合創新

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商業模式分析與商業模式開發：數位雙軸轉型─ 雙輪驅動企業成功的關鍵

商業模式開發和商業模式分析完全屬於不同層次的知識技能。

商業模式開發需要打造一條新的價值鏈，需要交代清楚商模價值的來源與最終流向。

 數位雙軸的關鍵─商模分析VS商模開發

根據商模分析與開發的實務經驗，讓我了解商業模式開發（Business Model Development）和商業模式分析（Business Model Analysis）涉及不同層次的知識和技能。

商業模式分析：主要涉及對現有商業模式的理解和評估，包括分析營運單位收入來源、成本結構、客戶群、價值主張、銷售渠道等要素，通常可以使用商業畫布，可以看成商業模式的一種核檢表(Checklist)。這種分析大部分依賴於已知系統的知識，如市場調研、數據分析、競爭對手比較等。這是一種較為直觀的過程，因為這些主要關注已經存在的商業模式結構，從系統角度來看，往往屬於一對一的分析。

商業模式開發：這是一個相對更為複雜的過程，涉及創建新的商業模式或對現有模式進行調整與的改變，除了改善價值來源，更仰賴創造不同的、新的價值來源。因此開發商業模式不僅僅是分析和理解一個商業模式，而是涉及創造價值、打造新的價值鏈、識別新的收入流、創新價值主張和建立不同的市場定位。

這需要所謂的“超系統”知識技能，包括創新思維、系統思維、戰略規劃和跨領域知識整合。在開發新的商業模式時，需要考慮如何創造和捕獲價值，並明確定義價值的來源和流向。根據觀察，成功的數位產品技術服務，往往需要至少3~7種不同的商業模式支撐。

簡而言之，商業模式分析更偏向於解構和理解現有模式，而商業模式開發則涉及創造和實施新的或改進的模式。兩者都是商業策略的重要組成部分，但所需的技能和思維方式有所不同。

數位雙軸驅動企業成功

現今快速變化的數位商業環境中，企業要想獲得成功和持續發展，理解並掌握商業模式分析（Business Model Analysis）和商業模式開發（Business Model Development）這兩項核心能力至關重要。

雖然這兩者都是商業策略的重要組成部分，但它們在目的、焦點、方法和所需技能方面有著本質的差異。

商業模式分析：現有商業模式的深度解讀

商業模式分析主要關注於理解和評估一個企業的現有商業模式。

這個過程涉及到對企業的收入來源、成本結構、客戶群、價值主張和銷售渠道等關鍵要素的深入分析。這類分析往往借助於諸如商業畫布這樣的工具，以系統化的方式來檢視和評估各個組成部分。

在這一過程中，市場調研、數據分析和競爭對手比較等知識技能發揮著重要作用。這種分析有助於企業明確自身在市場上的定位，理解自身的競爭優勢和劣勢，並根據這些洞察做出相應的策略調整。商業模式分析的直觀性和具體性使其成為企業評估和優化現有運營的關鍵步驟。

商業模式開發：創造和實施新價值模式的藝術

相較於商業模式分析的具體和直觀，商業模式開發則是一個更加複雜和創造性的過程。它不僅涉及對現有商業模式的調整和改進，更重要的是創造全新的價值來源和建立新的價值鏈。

在這一過程中，創新思維、系統思維、戰略規劃和跨領域知識整合等“超統”知識技能發揮著至關重要的作用。

商業模式開發的核心在於如何創造和捕獲價值，形成完整的價值鏈，並根據價值鏈整合現有資源，並快速進入市場獲取價值。因此，這些過程，這不僅僅是對產品或服務本身的創新，更包括如何通過新的方式來接觸客戶、提供價值和獲得收益，特別是在數位時代，如何整合新興科技創造複合商業模式，更是至關重要。

例如，在數位產品技術服務領域，成功的案例往往依賴於多種商業模式的綜合應用，如訂閱模式、廣告模式和結合AI科技的數據銷售模式與AMS(after market services)和CRM(customer relationship management)等等。

數位轉型中的商業模式革新

在數位雙軸轉型的過程中，商業模式分析和開發扮演著關鍵角色。數位轉型不僅涉及技術的改變，也涉及商業模式的創新和調整。企業需要透過有效的商業模式分析來理解如何利用數位技術優化現有模式，並透過商業模式開發來探索新的數位機會和創造新的市場價值。

相互補充：分析與開發的協同效應

商業模式分析和商業模式開發在多個方面有著本質的不同，但在實踐中彼此是相互補充和相互依賴的。

從一方面來看，有效的商業模式分析為商業模式開發提供了堅實的事實與資料基礎和有價值的深度資訊洞察。再由另一方面來看，創新和針對性的商業模式開發往往能夠帶來新的市場機會，促進企業的持續成長以及隨科技的發展適應市場變化。

實務上，重視創新的企業應該同時重視這兩方面的能力！

商業模式分析幫助企業瞭解自身的優勢和劣勢，同時識別市場機會和威脅。而商業模式開發則使企業能夠利用這些洞察來創造新的價值和增長點。透過這種雙輪驅動的策略，企業可以更有效地應對市場的挑戰和機會，從而達到長期的成功和可持續發展。

小結

商業模式分析和商業模式開發是現代企業產品技術服務商模戰略規劃中不可或缺的關鍵兩部分，其各自具有獨特的重要性和價值，並在推動企業成長和創新方面發揮著關鍵作用。特別在數位雙軸轉型的過程中，對於任何希望在變化莫測的市場環境中保持競爭力的企業來說，有效地整合商模分析與商模開發的策略將是數位轉型成敗關鍵之所在。

在數位轉型的時代，企業要想保持競爭力，就必須將現有營運方式有效整合商業模式分析與開發。這不僅關乎理解現狀，更關乎創造未來。通過這種雙輪驅動的策略，企業不僅能更有效地應對市場挑戰，還能抓住數位時代的新機遇，實現長期的成功和可持續發展。

#商業模式 #商業模式分析 #商業模式開發 #數位轉型 #雙軸轉型

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[TRIZ創意發想] 探索未來AI技術的三大基石：無限算力、無限資料與完美模型

 [TRIZ創意發想] 

探索未來AI技術的三大基石：無限算力、無限資料與完美模型

現今這個科技日新月異的時代，我們正見證著人工智能（AI）和數位科技的飛速發展。這些進步背後有三大關鍵支撐點：運算速度、數位資料以及演算模型。這篇文章將以假設的角度，想像去除這三大關鍵限制，也就是在算力無限大、資料無限大以及完美演算模型的情境下，探討這三大要素及其對未來技術發展的意義。

無限大算力：技術的加速器

無限大的算力是指能夠快速處理和分析大量數據的能力，數位運算不受算力限制，或是算力強大到完全可以滿足現有情境。隨著雲端運算、分散式運算和量子運算等技術的發展，我們正朝向這一目標前進。

無限算力可以加速從氣候模擬到金融市場分析的所有過程。然而，這也帶來了運算需要大量能源與冷卻資源方面的能源消耗和發展可持續性的挑戰。

無限量資料：知識的海洋

數據是現代數位科技的石油。從社會生活中的社交媒體到支撐企業商業運行的物聯網，數據資料正在以前所未有的速度指數生成。無限量的資料為人工智慧技術的機器和深度學習模型(Machine Learning & Deep Learning)提供豐富的學習資源，加速了演算模型的發展，從而提高準確性和泛化能力下的應用範圍。然而，這也帶來了資料使用、傳遞與保存上的隱私、安全和品質的問題。

完美模型：智能的巔峰

完美模型是指能夠在任何情境下都提供準確結果的AI模型，滿足情境改變的需求。這需要不僅僅是大量的數據和強大的算力，還需要創新的演算法和模型設計。然而，這是一個極具挑戰的目標，涉及到技術、理論和倫理的多個層面的跨領域整合發展。

 

三大支柱之間的相互影響

這三大要素彼此之間存在著密切的相互依賴和影響。無限的算力可以加速資料的處理和模型的訓練。同時，豐富的資料資源是推動模型發展的重要因素。而高質量的模型則可以更有效地利用這些資源，從而提升整體系統的性能與使用範圍和應用效果。

 

未來趨勢：三大基石如何塑造未來

根據前面的內容我們可以知道，這三大要素將共同塑造數位科技發展的未來趨勢，並有著不同層面的影響，這些影響包括：

1. 全球化與地緣政治：全球化趨勢將促進計算資源和數據的共享，但也受到地緣政治的影響。
2. 永續發展與環境影響：隨著技術進步，對能源效率和環境影響的關注將增加。
3. 消費者行為與市場需求：技術進步將引領消費者行為和市場需求的變化。
4. AI倫理與社會責任：在AI的設計、開發和應用中，伦理和社会责任将成为不可或缺的部分。 5. 技術普及與教育：教育和培訓的調整將對應技術的普及，以培養未來所需的技能。

6. 安全和隱私挑戰：隨著技術的發展，安全和隱私將成為更加複雜的挑戰。

 

可見未來的科技風格

未來科技的發展將呈現出一種超現代、前瞻性的風格。我們可以期待看到更多融合了動態數字元素、顯示屏、全息和擴增實境元素的互動式設計。這些元素不僅反映了技術的進步，增加了更多應用想像空間，當這些科技深入社會大眾後，更預示著社會和文化將隨著數位科技的轉變而開始轉變，例如平台經濟後，出現的網紅經濟與網紅引發的社會現象，逐漸將數位文化嵌溶至當代社會文化中。

 

總結

可以預見到，無限大算力、無限量資料和完美模型是構築未來理想科技發展的三大基柱，這三大基柱所打造出來的AI技術應用，將持續加速推動新的創新機會，無可避免的，同時也帶來風險和挑戰。隨著這些技術的進步，我們將見證一個更智能、更互聯和更可持續的世界的誕生。

在這一過程中，我們必須注意平衡技術進步與倫理、社會責任和環境可持續性之間的關係。隨著全球化、永續發展、消費者行為、AI倫理和安全等因素的共同作用下，未來的科技發展將是多元、動態且更加複雜。

或許這就是未來科技的景觀——一個由無限的可能性和挑戰共同塑造的世界。在這個世界中，無限大算力、無限量資料和完美模型將是我們探索未知、推動創新和實現夢想的關鍵。

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利用CHATGPT開發創意想法 - TRIZ4AI_ AI 研究與產業發展方向探索

利用CHATGPT開發創意想法

 

題目：利用CHATGPT結合TRIZ系統創新思考術 開發創意想法
創意想法主題：AI 研究與產業發展方向探索

 

TRIZ創新工具應用前端 ─ 識別問題

 

識別問題的目的在於建立具有價值的問題模型，更進一步地，讓根據問題模型的解決方案，如果無法取得目標上的成功，就算是失敗，也能具有相當的參考價值，藉此有機會創造出更符合目標底層意義上的成功方案。

  

基本流程：

[初始問題現象分析 ─> (定義問題 ) ─> 初始系統分析 (內部初始系統/外在標竿系統) ─>資源分析─> 挖掘問題因果鏈分析 ─> (重新定義問題 ) ─> 問題模型]

 

在TRIZ系統創新的應用領域中，為了要讓解決方案的更有價值，因此如何讓解決系統問題的方案符合發展趨勢的問題模型，在深入挖掘問題與建立問題模型之前，也就是一開始的初始系統分析後，會使用包括資源分析的工具。

 

透過資源分析找出限制來源種類與特徵，這對建立正確的問題模型非常重要，畢竟創新種子一開始，就是從突破環境土壤層層限制下，逐漸存活下來。

 

換個角度看，只要我們能找到限制，運用反向思考，根據系統工具，就可以判斷系統資源限制的大小，決定創新的難易程度。

在TRIZ系統工具中，這一塊比較偏向系統理想性(Ideality)的概念。

 

AI核心：資料、算力與演算模型

 

為了能夠更清楚AI發展趨勢，因此我在這邊使用AI 三大基礎架構的概念，也就是，數位資料、硬體算力與軟體模型(演算法)的巨觀角度來觀察發展限制，從發展限制中，根據資源與競爭現況，尋找最適合的發展目標。

 

基於上面的概念下，使用CHATGPT結合TRIZ系統工具，針對AI發展方向從SWOT、交互作用分析、價值(重要性)、限制與可行性多種角度，與CHATGPT對話以嘗試挖掘更多有趣的想法。

 SWOT探索：

發現：這個分析表格描繪了理想狀態下 AI發展的主要優勢、劣勢、機會和威脅。我們可以更容易看到，在算力、資料和模型的發展過程中，我們需要平衡這三者之間的推進力道與相關的挑戰和風險。

無限假設探索：

發現：每個要件的增強都會提升其他兩個要件的發展。

重要性探索：

發現：在不同的應用情況下，三大要件的重要性會彈性改變因此，平衡這三者的發展，可以有效提升AI的價值。

限制探索：

發現：或許我們可以從限制來探索短期、中期與長期的AI研究與發展策略。

可行性探索：

發現：根據可行性評估的內容或許可以協助產業找出發展方向。

 

短評：根據CHATGPT的輸出結果，判斷完滿演算法最不可能實現，而無限算力相對可能實現。

當然，以上這些內容僅供參考。畢竟，真實情況的發展，往往出人意料之外，這也是創新迷人之處。

補充：

當然如果要更完善的發展一個策略，光憑SWOT並不足夠，可以加入更多管理與策略分析工具，例如PESTELE分析，包括全球化和地緣政治影響、永續發展與環境影響、消費者行為變化、AI倫理和社會責任、技術普及與教育與安全和隱私挑戰等等多重競爭的巨觀角度觀察多重視角分析。

結論：
AI LLM - CHATGPT(GPT4) 結合現有方法與工具的應用，完善了知識領域的概念創造與知識傳遞的效率，雖然提升知識經濟發展，但也加速知識競爭的層次，可能會讓知識經濟朝向M型化結構的方向發展，加大知識應用上的能力隔閡。

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投入培訓的因緣

投入培訓因緣

2008年在JABIL工作時候，集團領導們為了提高研發對專利的認識，特別找小弟去做講師培訓，由於那時候還完全沒有培訓經驗，因此當時的人資大頭特別找一位英國留學回台的人資主管，召集內部管理層做了一次JABIL台灣集團內部的兩天培訓課程(Train The Trainer, TTT)，方便拓展並完善企業內部培訓工作。後來也順利完成第一次對內部研發的專利檢索相關培訓，結束後獲得滿堂研發給予的熱烈掌聲長達10多秒，解鎖人生第一次培訓成就。

有一就有二，後來因為迴避設計小有成果，2009年時候，人資主管又找我做了三天的TRIZ內部培訓，由於當時還沒有累積足夠的TRIZ知識，2010 才學完所有TRIZ工具，教材內容缺乏足夠的案例對應到豐富的TRIZ工具，因此整體成果自然不如預期。

2011年朋友介紹下完成了TTT二級課程，突然覺得打破了當時自己培訓教材準備的認知天花板，到現在那本厚厚的教材都還保留者，堪稱經典培訓參考指南。

2012年在一位國立大學教授介紹下，參加行政院人才培育計畫成為培訓講師，雖然開始認真準備相關內容，不過認知有限，效果差強人意，只能當作練功。

在2015年1月發表TRIZ應用於軟體專利布局迴避設計成功案例之後，演講邀約突然爆增，由於成功案例也已取得專利權，在取得當時公司老闆破格同意後，在不影響公司營業秘密的情況下，於是便開始公開分享案例，同時磨練準備教材與培訓的功夫。

由於這一次公開分享獲得市場重視，隨後的分享也引起廣大的關注，讓小弟在TRIZ領域的知名度瞬間爆增，從一個默默無名的工程師變成領域開拓者，不過當時還沒有如今清晰的體認，一直到2018年開啟第三次創業後，才開始覺察到當時爆紅的程度，例如三年內在未做任何行銷動作情況下竟然收到超過50間大小企業的培訓邀約。

隨著成功案例的增加，分享的內容深度也越來越專業、廣度也越來越大，從解決高難度的技術問題、新產品開發需求挖掘、專業領域的技術挖掘、專利挖掘、創新式專利迴避設計、專利布局、商業模式分析的評估與開發設計，進一步到開發生態系，讓我可以站在多種不同應用角度的關鍵點觀察不同領域的發展趨勢。

生成式AI的爆發性成長，讓過去案例的內容價值，可以快速地從培訓內容無痛切換轉變成專案工具，成為更有價值的生財工具，創造更多更有效率的應用模式，更有效率的協助個人或企業開發出更多的創新能力。

從上面的發展過程中體會到，培訓知識與經驗雖然很重要，而實際案例經驗可以有效彌補培訓技能不足的缺陷，若沒有一定程度的培訓知識，就難以順利傳遞知識內容。這就像是一個不會創新的人教你如何創新，和一個會創新的人不懂如何教創新，但，如果兩者都能滿足，剩下來的問題就在於知識內容強度太高而容易曲高和寡，這就像是在蘋果智能手機還沒出現之前，要如何讓使用功能手機的社會大眾理解智能手機效能優於功能手機一樣。

相信未來生成式AI教育工具的深度發展，將會克服此一難題。

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