企業4.0的關鍵在於是否可透過AI創造企業第二條成長曲線，也是驅動企業未來十年能否成功轉型、持續成長的核心能力。AGP是精誠資訊跨集團橫向整合AI+計畫中的子計畫，AGP的角色便是作為學界創新的AI專案與企業客戶介接的橋樑，讓應用可以更快地落地到各個行業應用領域之中。
數位化浪潮正在加速企業推動改革，愈來愈多的企業開始轉向人工智慧（Artificial Intelligence，AI），透過新興技術將快速增長的資料轉化成可成為決策的有效情報，藉以創新業務模式，提升用戶體驗。這股AI浪潮來得猛烈，Gartner研究總監呂俊寬指出，AI已然來到了高原期，「十年前我們很難找到10個與AI相關領域的運用，但十年後，我們將很難找到10個沒有運用到AI的技術。」
若無意外，AI很可能成為企業往後十年創新變革的基礎，根據Research and Markets發布的調查預測，2025年全球人工智慧市場將可望達到1,906億美元，包含大數據增長、雲端應用與服務的普及以及智慧型虛擬助理（Intelligent Virtual Assistants）需求增加都是主要驅動因素。
精誠資訊AI+ Generator Program（AGP）營運長蔣居裕觀察，這幾年AI確實受到大幅關注，不過相關應用才正要開始落地。而精誠資訊成立AI+ Generator Program的目的，就是加速AI落地應用，「AGP是精誠資訊跨集團橫向整合AI+計畫中的子計畫，AGP的角色便是作為學界創新的AI專案與企業客戶介接的橋樑，讓應用可以更快地落地到各個行業應用領域之中。」
他解釋，台灣有許多新創公司現正投入AI研發，其中有不少是育成中心、加速器或孵化器培育的對象，而且也已經完成產品開發，他們面臨的困境主要來自於市場拓展，由於缺乏行銷經驗，因此在擴展市場的過程中頻頻遇到挑戰。
「多年以來，精誠資訊累積了龐大的客戶群，這些企業往往也有AI的需求，這時便可以搭橋介接，不管新創團隊的解決方案適用在某個特定行業或是通用領域，精誠資訊都很容易從中找到對方的目標對象，並且與之交流。」蔣居裕指出，透過居中橋接不僅增加精誠資訊在客戶端的價值，針對某些具有潛力市場的落地應用，也可進一步爭取經銷或代理權，三方共贏。
結合AI生態夥伴鎖定行業應用
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| ▲精誠資訊AI+ Generator Program（AGP）營運長蔣居裕指出，精誠資訊以致力成為企業應用情境AI化最佳夥伴為目標，主要聚焦金融、零售、餐飲、製造以及醫療等五大行業應用，提供各式不同產業需求的AI方案。 |
企業的數位資訊發展歷程，從1.0的網路化、2.0的行動化，到3.0的雲端化，一路發展至今已然即將邁向企業4.0。成為企業4.0的關鍵在於是否可透過AI創造企業第二條成長曲線，也是驅動企業未來十年能否成功轉型、持續成長的核心能力。對此，精誠資訊結合50家AI生態夥伴、50位資深主管與外部專家、AI+ Lab運算平台等配套資源，2018年預計將促成10個團隊成功與行業客戶配對，協助台灣AI新創打下更好的商業基石。
蔣居裕提到，AI有許多不同的應用面向，而且會更接近使用者端，在企業中的使用者並不只限於IT人員，而是向外擴展，例如賣場經營人員。「換句話說，AI方案所要銷售的對象很可能不是IT人員，當IT只是協助的角色時，預算的決定權就不在IT身上，而是使用者身上，這也是為何精誠資訊會將AI鎖定在行業應用領域市場的原因。」
致力成為企業應用情境AI化最佳夥伴為目標，精誠資訊主要聚焦金融、零售、餐飲、製造以及醫療等五大行業應用，提供各式不同產業需求的AI方案，例如整合本地資料庫的在地化的語音語義分析智能語音客服、理財機器人；結合市場情報支援訂單決策的智慧製造；整合零售業迎賓、帶位、導購的服務型機器人；智慧語音定位服務「打了沒」，讓消費者一個動作，即可做到訂位確認與出餐準備、並整合資料庫做好熟客管理同步完成等等，從使用體驗出發，為企業客戶與個人用戶帶來美好的使用體驗，讓 AI 技術轉化為看得見、做得到、用得上的行業應用。
產業應用策略有別金融業先導再接手
隨著深度神經網路（DNN）、GPU以及大數據發展，AI愈益成熟，應用情境也跟著大幅起飛，但蔣居裕觀察，不同的行業所擬定AI策略並不相同，他舉例，金融產業多半會有資料科學家，但資料科學家卻不一定熟悉AI相關的技術與演算法，而且大數據分析所採用的演算法與人臉辨識、語音辨識的演算法迵然不同，換句話說，企業必須要有新的人才策略，但人才尋求不易，因此初期會先採用外部供應商所提供的AI方案，再慢慢接手部份的應用。
「以語音辨識而言，口語的口音、用詞、領域術語等，很難由一家金融公司自行解決，因此，會優先評估供應商方案以加速進入市場，在這個過程中，金融業也會邊看邊學，熟悉了之後，再評估是不是要招聘人才將這些服務接手回來。」他繼續說明，醫療業由於有許多醫療影像資料，同樣也很適合AI應用，但醫療業傾向產學交流，因此精誠資訊也有另一專案，稱為2020學術對接計畫，目標是產學對接，找20個學校的AI專案，每個專案最高贊助20萬，施行下來總共收到了30份提案，成果相當不錯。「其實，台灣不乏醫療與資料結合的科系，例如成大、陽明都有資訊工程系，研究的能量一直不錯，而且從業界的角度來看，這些研究與市場需求是吻合的，只是如何市場化與商品化，這需要產學磨合，才能被市場所用。」
就技術層面來看，AI可分為應用AI以及訓練AI，例如人臉辨識或語音辨識都是典型的訓練AI，但是光有辨識引擎並不足以實現落地應用，還需要軟硬體整合才能在客戶端運作，而這個部份則稱為應用AI，蔣居裕指出，精誠資訊攜手合作夥伴，將同時滿足企業應用AI與訓練AI的需求，「軟硬體整合原本就是精誠資訊的強項，目前精誠資訊也廣招百位AI人才投入，針對部份沒有投入人力部署的訓練AI，將會與原廠一同合作助力企業落地實現。」