AI商機：從導入流程、產業應用、商業實務案例，解析AI跨界創利模式

業界專家教你一流企業都在用的AI變現術 公開產業轉型必備的實戰KNOW HOW 解析產業 × 事務導入生成式AI的變革與成效 精準掌握大熱潮中的商業應用獲利策略 想在商業領域運用生成式AI， 但卻不清楚需要哪些知識與實務技巧嗎？ 本書由來自4位金融科技、通信工程、物理學與專案顧問的第一線業界專家， 藉由分析AI發展的脈絡，建立一套通用的生成式AI導入開發流程。 可以透過本書掌握事業化的實踐手法、了解活用生成式AI的實戰技巧。 將生成式AI視為商業上進擊的企業夥伴， 提升業務效率與生產力、為事業注入附加價值， 創造前所未見的效益與收益，讓產業AI化不再遙不可及！ 點出各產業這樣運用生成式AI可省下多少工時 [廣告業]　若89%的業者使用➤每月可減少160萬小時 ‧數位廣告的創意製作 ‧數位廣告的目標鎖定 ‧數位廣告的營運最佳化 [餐飲業]　若5%的業者使用➤每月可減少140萬小時 ‧機器人接待與多語言應對 ‧預測來客人數與自動下單 ‧新人培訓 [不動產業]　若50%的業者使用➤每月可減少540萬小時 ‧自動生成物件說明文 ‧不動產估價 ‧顧客管理與諮詢受理 （上述皆以日本2023年的資料推算） 分析不同工作內容採用生成式AI可帶來的優勢 ‧文件製作── 用商談紀錄生成AI協助業務策略制定 ヾ提升作業效率、ゝ提升作業品質、ゞ有助於事業成長 ➤可應用在業務、行銷支援領域 ‧供應鏈管理── 以自動化價格談判AI支援供應鏈最佳化 ヾ降低談判成本、ゝ提升談判的品質、ゞ建立與供應商的雙贏關係 ➤可應用在金融、法務、事業管理領域 ‧軟體開發── 加速開發流程的生成式AI程式設計 ヾ提升開發週期的效率、ゝ程式碼品質提升、ゞ顧客滿意度提升 ➤可應用在IT、軟體開發領域 ‧顧客應對── 透過生成式AI預約管理系統，擴大長期客戶群體 ヾ業務流程效率化、ゝ提升顧客滿意度、ゞ擴大顧客的群體 ➤可應用在服務、顧客支援領域 書中在第一、二章將以深入淺出的方式 解釋生成式AI對人類及社會造成的影響， 以及說明AI的發展脈絡、運作原理與能力。 第三章從AI系統提供者的角度出發， 說明AI開發的基本流程、組織體制的建立與伴隨的風險。 第四章依廣告、零售、教育、醫療、運輸等產業 模擬出AI運用在不同產業能提升的生產力與節省的時間。 第五章則是從文件製作、創意製作以及軟體開發等用途分類， 說明各種商業流程的生成式AI應用步驟與優勢案例。 第六章又更進一步，以各企業在藥物研發、行銷宣傳、 腦訊號重建等不同領域的實際應用案例， 列舉出全球的頂尖企業如何用AI創造全新價值。 而在最後一章分成「短期」、「中期」與「長期」 來說明生成式AI未來的發展趨勢，帶動產業創新與變革！ 從中掌握導入AI商用模式需要的知識與實務 ✔ LLM（大型語言模型）的技術關鍵 ✔ AI導入與運用的實務技巧 ✔ LLM主要業者的策略 ✔ 各產業與不同用途的生成式AI應用案例 ✔ 生成式AI的趨勢 【商品特色】 ☆本書特色☆ ‧以大量事例配合分析圖解，輕輕鬆鬆就可以具體理解抽象知識 ‧將生成AI套用在不同產業以及不同作業流程上，明示AI SOP如何派上用場 ‧站在來自不同領域頂尖專家的肩膀上，俯瞰現況、遠眺趨勢 【作者簡介】 ■作者介紹 荻野調 Ph. D.（Ogino Shirabe） 於哈佛大學研究所取得Computer Science的碩士學位，以及東京大學研究所工程學博士學位、一橋大學研究所MBA。20多歲時，曾在Sony等企業參與多項新事業創立，並擁有高達500億日圓規模的事業重整經驗。30多歲在住友系與伊藤忠系的創投公司任職，負責國內與海外的投資。曾與美國一流的創投公司Sand Hill Road合作，投資數十家矽谷與以色列的企業，並推動這些獨角獸企業透過M&A與IPO等方式成功退出投資，期間亦結識了被微軟收購成為Bing的Powerset的創辦人，以及HDMI始祖的Silicon Image創辦人等天使投資人。40歲時期在聚逸（GREE）領導事業開發部與子公司建立全球性的事業，並參與Yahoo╱KDDI等企業的策略聯盟，投資遊戲公司以及從事新事業建立與出售等相關工作。之後以創業家的身分，創立了AI×Finance的新創公司，向銀行、證券業等金融機構以及政府機關提供AI引擎與AI服務，並在日後將該事業出售。50歲後於大型顧問公司與事業公司，帶領生成式AI特別團隊，負責技術發展與專業形象塑造，除了累積技術方面的認識與實務技巧外，亦推動了生成式AI的產品化與服務化。 大學時期，適逢第二次AI熱潮，也因此對AI產生興趣，並在哈佛大學留學期間透過學分交換制度，向當時在MIT執教的「AI之父」馬文明斯基（Marvin Minsky）學習。憑藉著研究主題加上超過30年在AI的研究、開發以及事業化經驗撰寫本書。 曾任Fintech協會理事（2016～2020年），現為雲端與AI表現技術檢定的考試委員（2021～至今）。 小泉信也（Koizumi Shinya） 於早稻田大學研究所取得工程學碩士學位。曾在大型通訊公司參與大規模網路建構、雲端基礎的Web應用開發以及AI技術驗證等工作，具備多項專案與管理的經驗。之後於Deloitte Tohmatsu Consulting LLC參與多項專案，包含負責資料分析平台的建構，以及結合AI與公共區塊鏈的應用程式開發。自2023年起，擔任結合生成式AI的業務流程改革專案（App開發）的系統架構師兼團隊負責人。目前擔任Deloitte Tohmatsu Consulting LLC生成式AI技術團隊的負責人，著有『給工程師的Web3開發入門』（Impress出版）等。 久保田隆至 Ph. D.（Kubota Takashi） 2011年於東京大學研究所取得物理學的博士學位，在博士課程期間，於歐洲核子研究組織（CERN）參與新型加速器探索新粒子的研究，負責建構探測器與最初期資料的物理分析。曾獲得高能物理研究獎（2011年）與日本物理學會年輕學者研究獎（2012年）。取得學位後，赴墨爾本大學擔任研究員，持續進行基本粒子物理研究。除了在2012年CERN發現Higgs粒子研究中做出貢獻外，期間也數次獲得澳大利亞研究委員會（Australian Research Council）的競爭型獎金，藉此展開自身的研究計畫。2018年回到日本後曾任職於多家專業機構，並於2021年加入Deloitte Tohmatsu Consulting LLC，目前在生成式AI特別團隊中帶領LLM技術驗證團隊。 大塚貴行（Ootsuka Takayuki） 曾在通訊業從事新事業開發，負責手機定位資訊服務與住宿預定網站的企劃與開發。隨後在廣告代理公司創立點數行銷部門，成功拓展點數會員網站的委託管理與自家媒體的聯盟行銷事業。在人力資源廣告公司擔任媒體策略部門主管，參與日本最大規模的醫療與照護求職網站的新創專案，並在非正規就業市場相關的綜合研究所，發表多篇與聘雇議題相關的研究報告。2022年加入Deloitte Tohmatsu Consulting LLC的CSIO Office，負責建構人事諮詢服務的人力分析（People Analytics）基礎系統，以及擔任應用生成式AI的業務流程改革專案（App企劃）的負責人（現職）。 出版社：台灣東販股份有限公司 作者：荻野調、小泉信也、久保田隆至、大塚貴行 ISBN／EAN：9786264375764