數據，已然成為企業最具價值的重要資產，與此同時，所積累龐大數據量的應用挑戰將日漸升高。在 CloudMile 萬里雲 YouTube 節目【大咖來熱線・科技面對面】第四集，與 Elastic 獨家揭露數據治理策略要點與應用實例，全方位協助企業開創數據潛能新價值！
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現今，網際網路資訊量每日皆呈爆炸性增長，加上讀者習慣日漸模糊且難以預測，甚至趨於全面性數位化，不論傳統報業、新聞機構乃至自媒體，導入生成式 AI 進行創意製作早已刻不容緩，而該如何在數位時代中突圍與轉型，將成為媒體產業應對全面變革的首要課題！
大咖來熱線，第五集，邀請到時報資訊資訊科技部資深總監 陳易成（Roger Chen）與 CloudMile 萬里雲技術副總陳曉煒（Michael Chen) ，剖析生成式 AI 將如何為時報資訊引流千萬流量，從情境、效益到隔閡，全方位揭露解方與做法，並延伸至企業生成式 AI 之於媒體產業的未來應用發展，以堅韌 AI 實力提升企業數位新效能！
對談內容摘錄：
1. 回顧生成式 AI 問世前，媒體產業於內容編輯與商業效益中遇見何種痛點？
Roger：新聞撰寫，不僅是一門精細藝術，更是一個龐大的工作挑戰；在傳統新聞撰寫常碰到三個問題，第一，新聞類別多元，專業新聞人對於不同類別皆有其制定的標準作業流程與撰寫方式，而這將造成整體網站新聞調性難以統一，第二，撰寫方式差異，時報資訊的新聞提供管道涵蓋實體報章與線上數位網路，而針對不同讀者族群，同議題撰寫方式亦大不相同，第三，媒體人經驗落差，時報資訊擁有資深及資淺的媒體人，在經驗程度上大多存在些許落差，總言之，於新聞網站上維持高度穩定品質，是時報資訊先前所遇到的首要痛點。
2. 2024 年底 GPT-4 版本推出，CloudMile 將如何協助跨產業企業導入最適的 AI 應用？
Michael：CloudMile 針對跨產業提供三類⽣成式 AI 企業應用，第一，內容生成，誠如 Roger 先前提到，不同人對文字內容皆具不同標準，且隨著科技日漸民主化，帶動文字內容的標準逐漸提高，因此文生圖、圖生文即可幫助新聞記者或編輯快速生成具吸引力的標題，並拆分其中文字形成文章或段落，吸引更多讀者，第二，推薦機器人，針對零售或電商產業，其擁有大量的用戶習慣、購買紀錄或歷史瀏覽紀錄等資料，因此可利用 AI 降低購物車的空置率，以提高效率並精準提供用戶想要的商品，第三，企業知識管理平台，在注重資安的前提下，將問題提供給知識管理平台，僅需透過自然對話及可取得正確內部資訊，以滿足員工搜尋及獲取內部資料時的效率；此外，CloudMile 亦提供 GenAI 教育訓練工作坊，Professional Service Team 將協助學員了解現存問題，並延伸至提示詞或中間程式撰寫時的優化。
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3. 時報資訊在導入生成式 AI 後，於新聞內容編輯有何正面影響或效益？
Roger：隨著 AI 不斷演變與創新，時報資訊經常碰到現有 AI 應用準備落實時，更強大且更符合需求的模型亦隨之誕生，而在企業人力有限的狀況下，將難以追逐 AI 的快速發展；近期，時報資訊導入 CloudMile 生成式 AI 解決方案，讓我們可以更快速的將生成式 AI 應用在新聞領域，對此，我們發現幾個有助於提升內部效率的狀況，第一，大幅提升資深媒體人的內容整理與撰寫效率，第二，縮短資遣媒體人於組織內的經驗落差，並提高 20% 新聞點閱率，第三，新聞報紙已 100% 由 AI 進行內容疏理，第四，原生網路記者透過 AI 生成具吸引力的新聞標題，以大幅增加讀者觀眾的文章黏著度！
4. 隨著 AI 逐漸普及各產業， CloudMile 將如何運用生成式 AI 於實際商業場景？
Michael：誠如 Roger 所提及，當企業開始導入生成式 AI 時，將可明顯感受到降本增效、提高盈利及用戶增長！而 CloudMile 曾協助新加坡某知名大學導入生成式 AI 應用，第一，當教授提供學科考試題目時，在 AI 不直接提供學生答案的基礎下，修改成由 AI 引導學生獲取題目解答， 以避免 AI 的錯誤依賴同時亦提高其掌握程度，第二，當每年學期初註冊入學時，學生皆會向校務人員詢問宿舍需求、地點等例行訓問情況，而為避免高頻率且高容錯率的實體詢答，即導入聊天機器人回覆學生問題，有助於提升回覆準確率達 90% 以上，以大幅降低校務人員的業務需求與行政負擔。
5. 未來，時報資訊將如何與 CloudMile 持續優化生成式 AI 的應用效益？
Roger：其實在 AI 導入後並非等於告一段落，而是需要透過不斷的優化與調整，其中，需定期觀察數據，以確認其是否符合所設立的多項檢視點；未來，時報資訊亦將持續發展 AI 應用，以優化企業內部的客服與生產流程，再者，因時報資訊擁有過往豐富的新聞資料，包含文字、圖片及影音等，將開始透過 AI 做完 RAG（擷取增強生成）後，再提供給內部媒體人有效運用被低估的知識素材，最後，因時報資訊擁有龐大的財金資料庫，我們想把新聞、產業價值鏈、公開上市櫃資料做成大型的 AI 資料庫，比如說當我們已知台積電上漲，除檢視其財報資料外，還可同時知道上下遊有沒有競爭廠商，以達到更全面的財金視角與洞察。
6. 近期，隨著 DeepSeek、s1 等尖端推理模型橫空出世，CloudMile 將如何應對生成式 AI 的未來發展？
Michael：不論接下來 AI 如何發展，皆須仰賴其運作的重要動能『資料』，且良好的資料需具備「完整性、唯一性、一致性、準確性、有效性、即時性」六大特性，雖其難以做到，但亦正是完善 AI 的必要前提，再者， AI 已從最初的大型語言模型（Large Language Model，LLM），發展至具語音、影片、圖片等多模態學習，但於處理速度上要求高效率正是其困難所在，而未來，AI 將從工具應用類逐漸演化至內容消費，橫跨遊戲、電商、媒體、虛擬支付等，將會出現越來越多 AI 應用，此外，為面對 AI 的取代威脅，創造力與觀察力要求將大幅提高，重點亦不再是具體技術如何運用，而在於有沒有更多想法滿足客戶並提供情緒價值，這將是面對 AI 崛起的關鍵因應。
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CloudMile 萬里雲成立於 2017 年，為亞洲領先的人工智慧與雲端服務供應商。團隊專注發展人工智慧技術，以實踐 AI 成為企業成長動能為己任。CloudMile 萬里雲為全台首家取得 “Google Cloud 生成式 AI 專業認證”，協助企業建構完善 AI 生態系，從資訊安全、技術支援、生成式應用到客製化教育訓練，並透過多元合作夥伴鏈，結合客戶數據及各應用優勢，打造以數據為基礎的 AI 商業智能。歡迎聯繫 CloudMile 萬里雲，由專家為您諮詢 AI 應用。
