人工智慧與機器學習

1990年代，「流程再造」一度成為企業追求效率的熱潮，但因缺乏適當的技術支持，最終未能如願。然而，人工智慧的崛起為這一願景帶來了全新契機。若企業能善加利用這項技術，將有望大幅優化流程，擴增獲利。

不少公司會利用線上實驗來測試與改進新的構想。然而公司往往只有數據專家有能力這麼做，導致線上實驗僅局限於少數項目。若要提高創新的速度與範圍，勢必要讓產品、行銷、銷售部門的所有員工都有能力進行實驗。本文介紹一整套完整的解方。

如果AI這麼先進，為何很多想運用AI制定預算的公司仍面臨困境？人類還是必須全程參與嗎？本文進行一項實驗，探討在預算制定流程中何時該依賴 AI。結論是 AI 可以也應該取代人類執行戰術性任務；但在策略領域中，人類的參與和洞察力仍然不可或缺。

AI的能力愈來愈強大，但矛盾的是，不論是消費者還是員工，很多人都不願使用AI。這對於組織轉型和營收成長都構成重大的挑戰。作者詳細剖析這種抗拒心態，並指出具體的應對策略。

「改善」是豐田生產系統的關鍵字，也是流程改造的典範。它的原則是員工賦能和持續改進。在AI的助攻下，優秀的企業會將員工放在流程改造的核心，透過員工和AI的互動，一步步推進變革。本文以豐富的案例說明，「改善」如何結合AI與員工，在各個產業推動真正的流程轉型。

流程管理做得好，生產力就會提高，但問題是，企業很難將AI大規模融入流程管理，因此很難運用AI的威力，大幅改進流程。本文提出七大步驟，協助企業結合AI和流程管理，提升業務績效。

企業在導入生成式AI時，經常不知道該從哪裡開始。解讀與分析「顧客聲音」是一個簡單又有效的方向；「顧客聲音」就是來自不同管道的顧客反饋，例如語音、訊息或社群媒體評論。生成式AI能夠快速處理這方面的數據，協助提升顧客滿意度，進而帶動業績增長，讓企業迅速看到實際成效。

企業要如何從科技後段班，一個華麗轉身，就把最新AI科技玩得爐火純青？對於受到高度監管、攸關人命的醫療產業來說，這個轉身尤其困難。本文以一家醫療保險公司為例，說明它如何透過7大原則，找出自己的轉型之道。