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此並能對台灣產業創造出「高度客製化體驗」與「主動風險成本控管」之雙重價值，預期導入「弱AI」最具效益的產業包括精密製造業、保險業、銀行業及醫療業等領域。據IDC調查顯示，截至2018年，有75％企業將會至少有一項需仰賴AI或機器學習功能的應用，然人工智慧的領域廣泛，從知識建構、學習、創造、感知及機器人學等皆涵括在內，SAS全球商業智能研究與開發副總裁Stuart Nisbets昨（6）日在台出席SAS企業高峰會時指出，其實只要讓機器自主「學習」以仿效人類行為的重複型任務（大A），再加上一些智能（小I），也就是所謂的「弱AI」，就足以達到預先判斷及決策，讓企業透過自動化與最適化同時獲得高度的客製化體驗，及風險與成本管控，並藉此創新更多的商業策略。

SAS台灣總經理陳愷新則進一步指出，除了很早就已開始應用「弱AI」的銀行業外，精密製造業、保險業及醫療業，是目前SAS觀察在台灣最有潛力效益的領域。銀行業很早就已投注大A小I的應用，但陳愷新認為除了依客戶條件協助推薦投資組合外，在行銷層面還能透過客戶位址定位資訊、常通訊的族群及社群群路等資料，進一步掌握複雜的群體關聯度與信用風險等，甚至利用AI即時解析適時適地的推薦或推銷產品給客戶，亦或主動偵測詐欺、洗錢的可能性。保險業則是SAS看好成為AI應用的另一波新勢力。除了業者急欲取得顧客之健康資訊、投資偏好等等諸多日常行為，而須與其持續互動以維持高黏著的互動關係，同時降低付保風險外，保險產品與其營運機制偏屬高度複雜化的內容，如何提供最適客製化的商品，仰賴AI進行智慧分析的潛在需求大。目前SAS已提供利用深度學習識別車禍現場圖像來確認車險理賠的合理性，也有整合穿戴式裝置的「健康聯網」協助客戶依健康管理情形動態調整保費…等服務。(工商時報)

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