「我不希望AI（人工智慧）是貴族才能享受的服務。」MoBagel（行動貝果）共同創辦人暨執行長鍾哲民說，「可能跟我以前是老師有關，喜歡把高科技的東西普及化（鍾哲民2008年就開始在台大、政大、資策會開設App設計課程，是第一波投入開發教育App的老師）。」但為什麼說AI像是貴族才有的服務？
鍾哲民舉例，金融業者若想打造一個偵測防洗錢的AI，至少需要5個團隊才能達成：資料科學家負責抓資料與建模型、工程師串接資料庫和清洗資料，還需要金流、基礎建設及系統團隊。「中小企業哪來這麼多人？很多我們接觸的公司連IT（資訊科技）人員都沒有，不然就是只負責修電腦，AI對他們來說是很遙遠的名詞。」
為達成AI普及化的目標，MoBagel產品Decanter AI與8ndpoint就是協助企業導入AI的平台。鍾哲民說明，2個產品差別在action（動作）：Decanter AI更像是BI（Business Intelligence，商業智慧），提供具備數據科學家、資料分析師的企業，就AI預測找尋進一步洞察；8ndpoint則鎖定一些應用場景，如數位廣告、補貨預測，直接告訴使用者該進行什麼動作。而兩者共通點是，使用者無需寫任何程式碼，只要按照系統要求搜集並導入資料，就能走上AI之路。
省下大筆成本，製造業、廣告業都需要AI
2016年，MoBagel入選日本軟銀創新計畫（SoftBank Innovation Program），將業務拓展至日本時，也看到和台灣企業一樣的問題。雖然兩相比較，日本的狀況好一點，因為當地企業很愛搜集資料，但是早期還是用Excel記錄，過程很繁瑣、痛苦。
「我們想找一個不需寫程式，就能導入AI的方式。」MoBagel的解決之道是：人負責AI做不到的事情，讓AI去做它們擅長的事情，也就是分析與預測。
鍾哲民指出，人做得比AI好的，就是「定義問題」，必須能將商業痛點轉換成AI可理解的問題。 假設零售業者想解決「毛利很差」的商業痛點，經深入探討，待解決的問題可能是「庫存過高」，這時再導入數據給AI分析、做銷量預測，就可以調整進貨量，甚至避免熱銷品缺貨。
MoBagel的一位中國客戶（食品製造業）旗下某類冷藏飲品保鮮期僅7～14天，運送需全程保持低溫，過期只能銷毀。該客戶的採購經理利用Decanter AI進行銷量預測，導入了進貨、銷貨、存貨，以及外部的節慶、天氣、通路促銷活動等數據，搭配生產端和補貨端的配合，每年省下近1.26億元人民幣（約新台幣5.4億元）成本。
也有案例是客戶將8ndpoint用於數位廣告領域，達到預算砍半或效果倍增的效益。鍾哲民形容，「買廣告跟買股票有點像，投一筆錢進去，看市場反應。剛好關鍵字對了或搭上什麼話題，就會大爆發。」
不過像是Facebook或Google廣告平台提供的參數動輒上百個，若用人力去觀測，不容易趕上變動劇烈的廣告狀態。導入8ndpoint後，系統會讀取廣告投放的歷史資料，再依產品類別找尋外部關鍵字與搜尋趨勢來建立模型，「廣告投手們甚至不用自己抓數據，AI就會提前告訴你廣告的周期到了，不用再投入廣告費了。」
免寫程式的數位工具，讓人人都是工程師
目前在導入MoBagel產品的企業裡，內部操作人員很多都是非IT人士。鍾哲民認為，「運用這類數位工具的能力，有一天會跟用Excel、Word一樣成為必備技能。」且基於現實考量，企業及工作者也必須朝這個方向發展，主要原因是「台灣很缺寫程式的人才，不只要跟外商搶，在國內也許還要跟台積電比拚，中小企業或傳產不容易找到適合的人才。」
隨著企業導入AI、運用高科技的需求有增無減，鍾哲民提出幾點建議：
首要之務是搜集資料
「資料量一定會是未來企業競爭的壁壘，而且是早做早享受，晚了花錢都不一定買得到資料。」舉例來說，要做庫存優化，最好要累積3年的出貨、銷貨、庫存等數據。規劃投資報酬率
企業在導入AI時，必須提前規畫投入資源的ROI（投資報酬率），「先知道目標才有方向，不是招募人才、買了雲端或軟體再來想要做什麼，這都是空談。」培養定義問題與溝通能力
培養人才具備定義問題的能力，這也是短期內AI無法取代的價值。與此同時，在界定、釐清問題時，經常需要跨部門、跨上下游溝通，因此，溝通能力也會是人才培育的關鍵。
對鍾哲民來說，AI早就不再只是一個想法，而是很務實的工具，「利用Low-Code／No-Code的數位流程，讓AI不只是大企業專屬，而是人人都可以用的工具。」
本文授權轉載自《數位時代》，作者：陳君毅，原文標題：免寫程式，也能從數據挖寶！MoBagel助百家企業導入AI，不怕找嘸IT人才，責任編輯：吳佩臻、張庭銉
