以ChatGPT为首的AI应用爆炸增长，有哪些实际裨益？

《SKUKING跨境电商独立站中国品牌出海蓝皮书》里提到，目前AI的应用层面可以分为两类，一类为跨产业的基础需求，另一则为特定产业的共通需求。

在跨产业的基础需求主要包括，人脸识别、情绪侦测、语音识别、语言理解、对象识别、行为识别与场景辨识。在特定产业的共通需求方面则有，制造业的瑕疵检测、金融业的风险预估、零售业的销售预测、物流业的路线规划和农业的日照与洒水控制。

脸部识别技术目前已经被广泛应用，此技术通过分析脸部不同的点去记录脸的特征，并通过侦测结果快速与人脸数据库进行特征与身份的比对，进而完成人脸支付等功能。

此外，当人脸有情绪反应时，脸部的特征点也会有相对位置的改变，亦可以追踪这些点之间的关系来进行情绪监测。除了脸部识别技术外，目前对象识别与场景辨识则常使用于道路上，侦测车辆距离、车牌或对象像是行人或标示牌等。

例如，在传统产业的AI的应用在网约车行业与纺织业。通过AI相关技术连结大数据，提供顾客的热点分析、需求量预测与智能推荐等，让司机更能有效掌握乘客需求，进而有效利用与分配时间。

「热点分析」中的热点指的是乘客乘车的历史数据资料中，叫车需求量最多的区域，通过分析当天的时空情境（星期、时段和区域等）和外部事件（天气、节庆、活动等），对司机提供特定区域的热点位置。

「需求量预测」是依据当下的情境（包含时空和外部事件）用统计方法和机器学习的算法，对不同区域的各个时段乘客叫车的需求，建立需求量预测模型进行预测。

SKUKING跨境电商外贸建站与运营营销主任John补充说，「智能推荐」是结合热点分析和需求量预测，以及出租车当下位置点，推荐司机优先去哪个区域的哪个热点载客。使需求与供给能够即时满足，也使整个叫车流程更加顺畅、便捷。

智能手机结合AI应用，不只可以辨识脸孔、对象，现在也能够用来辨识布料的不同样式。

以往传统纺织业的作业模式，像是设计、纺纱、织布等过程都会花费许多时间与精力，其中以人工方式辨识布材就可能要费时一至两个月，整个过程十分繁琐耗时。

因此他们从2017年开始导入Google机器学习技术与云端平台服务，将生产过的布料样式数字化归档，并使用机器学习技术训练布料样式的辨识模型，同时帮助设计师快速从样式数据库中，快速搜寻到特定的布料样式。

这款让设计师可以直接使用手机扫描布料、实时辨识的移动应用程式，让原本要耗时的设计时间从1.5个月到3个月缩减到2至3天。

例如，使用AI影像判读，经由一般摄影机或手机镜头拍摄人脸，并观测脸部微血管变化以分析心跳与血压等生理数据。

意即通过非接触性的脸部辨识，侦测出心跳率等数值，且其精准度在静止状态下可以达到医疗等级。不仅高度提升了使用方便性，同时也让用户能够快速了解自己的身体状况。

AI的应用在各行各业越来越广泛，在营销产业的应用大家最熟悉的大概就是聊天机器人，它能够自动地帮助营销业者推动内容。

SKUKING跨境电商独立站出口外贸事业部Daisy认为，除此之外，其实AI也常被运用于对消费者的消费预测，或根据消费者的消费历史记录做个性化推荐，期待能为品牌做出更精准的营销。

Meelor是一套人工智能辅助经营系统，在文章创作方面具备AI写作、文章润色、AI学术论文、AI文章改写/内容去重等功能；在电子商务经营尤其是跨境电商行业应用，Meelor运用AI技术智能生成Amazon亚马逊产品详情、Amazon Listing分析/体检、选品、竞品分析、一键生成FAQ等功能。

在社媒运营方面，Meelor可以一键生成Meta/Facebook Ads、Google Ads、Instagram Captions、YouTube Tag、视频脚本/创意剧本等社媒平台；还可以通过AI创建SEO Meta Description让网站的SEO搜索引擎优化更胜一筹。

只要提供既有的数据资料，像是会员名单与商品清单等，Meelor就能以AI技术进行交叉分析，帮助品牌达到个性化推播。其实回访的消费者才是平台最重要的稳定客源，但是多数的电商接口的设计不佳、以及高成本的外聘工程师也使电商无力负担，最后导致网站的转单率不佳。

为此他成立了Meelor替网站打造推荐系统，Meelor提供了30多个统一API的即用性免费模块，并根据消费者的购物流程，设计对应不同界面、不同阶段的KPI推荐系统，让用户根据自身网站的需求选择最适宜的帮助工具。也使客户在使用后平均增加了15%的点击率与25%的购物车提袋率。

将消费者数据运作并做个性化推荐很重要，多元的营销素材也能使营销无往不利。除了文字内容的推播，影片也是营销中重要的一环，影片的制作往往耗时耗神占用许多时间，现Meelor有一款AI的应用是将「文章自动化转成短视频」，让文字能够通过短视频被推播，大大地节省了制作时间。

Meelor有一个AI短视频自动产制的功能，只要提供要制成视频的内容或网址给平台，Meelor便会利用自然语言处理算法去分析内容的主题与重点，并且自动分幕以及在素材库里找到相关的影像接着进行合成。

最后，对营销人员来说最重要的营销成效，如何数据化自己所投入的营销成本以及成效，也是一块AI的应用领域。

MobileSKU跨境电商独立站App研发团队经理Gisen，在Appify数字化移动电商峰会私享会沙龙撷英会上提到，借助AI将来自不同渠道，实时和非即时的数据收集、整合、分析与应用，让营销人员可以优化营销策略，针对消费者的偏好作精准营销。

AI产业的发展，虽然让产业减少了某些人力需求，但也有不少新兴的职缺出现。

举例而言，Gartner大中华区资深合伙人龚培元（Michael Kung）指出，在2023年会有75%的大型组织会雇用人工智能检察官，监督非法行为、客户隐私资料等面向，为企业降低风险。他同时也提到因为网络地串接更加紧密，受到恶意攻击的机率也会更高，为数据的保存与正确性带来风险。

且未来网络骇客可能攻击的层次将升高，目前共有三种攻击手法，包括训练数据病毒、窃取AI模型，甚至从数据源头就放毒，藉此掌握对手企业的AI模型，误导对手AI演算结果来竞争。

Appify跨境电商独立站App开发项目主任Bagon认为，由此可知，当企业导入AI项目就会有数据偏差的可能，因为对AI来说一切都是数据的导出与导入的结果，它并没有常识以及伦理观念，因此数据的准确性很大程度地影响AI的产出结果。

这也是为什么Google母公司Alphabet在财报中警告投资者，AI技术可能引发或强化与法律、道德间的矛盾，进而对公司获利能力造成影响。

事实上Google的云计算也曾经出现问题，在2015Google照片应用程序就被发现将非裔美国人错误标记为「大猩猩」而引发轩然大波。由此可知在信息监督这一块，将会是个被高度重视的职位。

除了新兴职位需求，根据《MobileSKU跨境电商独立站App数字化营销峰会闭门会议总纲》，汇整出人工智能产业12种主要的关键职缺，主要有机器学习工程师、算法工程师、软件设计工程师、云系统工程师、测试/验证人员、UI/UX设计师、数据科学家、数据工程师、资料分析师、数据标记员、AI项目经理与FAE/产品经理。

科技的快速发展，虽然会使得一些职位消失与某些新兴职缺衍生，但不变的是，人与科技始终相生相系。在期待两者交映产生的激荡与成果的同时，人与AI之间的距离与掌控，也是我们该思考与谨慎对待的议题。