AI是一個21世紀的新興名詞，目前也有許多公司開始在使用。這次格博行銷顧問公司舉辦的講座活動，是希望能夠讓大家了解2020年人工智慧的趨勢，以及如何將它應用在行銷上，並且帶動業務成長。
延伸閱讀：《利用人工智慧提升數位行銷的4種方法》
格博品牌行銷總經理 Richard 分享如何將 AI 科技應用在行銷上的具體概念
格博品牌行銷 總經理 Richard：別擔心職務被AI取代，你將有更多時間，做高價值的工作。
主辦單位介紹：「格博品牌行銷顧問公司」是由一群來自各國的專業人士所組成的顧問團隊，在B2B品牌行銷策略發展領域擁有多年的專業經驗。
AI有什麼商業價值呢？
對於使用AI 來解決商業問題的公司，通常他們使用的很大的原因是AI可以帶來新的觀點與更佳的資料分析，同時AI使得更多的生產、執行過程效益化與自動化，使員工可以做更多的增值性工作（value-added jobs）。
那麽什麼是 AI ？而AI 如何帶來商業效益呢？
AI是指將簡單的數學模型應用於複雜資料群集的過程，亦可以說是以電腦去模仿人類的智能，以處理那些對於人類來說過於複雜的運算或資料分析。其中AI包含了機器學習，讓AI在執行時能夠同時於經驗中學習以改善成效。
在 AI 的商業應用類別裡，有四種是最常被應用到的。首先，觀察消費者的消費習慣並推銷相應產品，這是Amazon 在使用的。再來，對於廣告投放的媒體等有更好的掌握。以及監控社群媒體的輿論發展，還有追蹤線上與線下的促銷。
AI 對於零售業者也是個機會。物聯網（Internet of things, IoT）意即讓所有能行使獨立功能的普通物體可以有互通網絡，舉例而言 Amazon 的智慧管家 Echo 、 Google 的智慧眼鏡 Google glass 以及 鴻海的類人型機器人 Pepper 都是物聯網的應用。
以下列舉幾個 AI 目前有的程式運用：
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Yelp ： 透過圖片去識別食物。Yelp的機器學習演算法，讓員工在分類圖片時更有效率。
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Pinterest ：透過機器學習，讓他們在對消費者的「內容發掘」以及「推薦演算」上，有很大的成效。
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Facebook ：透過 chatbot 與消費者溝通，節省人力溝通成本。
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Twitter：AI會實時評估每條推文，並根據各種指標對它們進行「評分」
自然語言的處理 – 商業應用 （sentiment analysis）
雖然很多資訊已經被數據化，但還是有很多高價值的內容存在於新聞、論壇等當中。因此當消費者開始在Twitter和Facebook上抱怨產品，公司監測輿情是很重要的一件事。
透過語意分析，可以截取出其中的情緒資訊。
例如，“披薩很棒，但服務員真糟糕！”在上述情況下，文本被分成多個子句，並對每個子句的極性和情緒進行了評估。因此，以前的文字變成了這樣的樣子：
“克勞斯”：“披薩很棒”
“心情”：“生氣”
深度學習 (deep learning)
深度學習指的是機器學習的一個子集，其演算法是是啟發自人腦，能夠從大量的資料中學習。很類似我們的經驗學習法，重複的執行任務並且從中學習與改善。
其中人臉辨識、病患導向的醫療使用與個人化影音推薦系統，都是深度學習的領域。病患導向的醫療使用使得醫生更能精準投藥；個人化的影音推薦系統讓觀眾更能找到自己有興趣的內容。
AI 在商業上的應用
AI可以用來作為產品的價格監測，尤其是那些瞬時波動的數據，更是需要AI來替我們時刻掌握價格動向，並分析消費者輪廓，去預測他們何時會想要掏錢買賬。像是Airbnb觀測房價與Skyscanner 觀測機票票價。
AI文案寫作技能目前也在研發當中，Open AI透露其已創建了一個稱為GPT2的AI文案生成器，由於它太精確了，因此該公司目前不願發布，擔心它的濫用會造成假新聞的產生。另一個AI文案應用是 Narrative Science 這間公司， 一般的新聞都是真人撰稿，而他們使用「報導機器人」，即透過AI 幫忙撰稿，去報導當地的一般新聞不會去報導的領域。而這其實就是AI的可看之處 — 在一些我們人力未及的領域，去創造與實踐。
延伸閱讀：《假新聞後，假資料潮來了》
機器學習與銷售
機器學習是指AI透過之前的資料與經驗去找到運行的法則，在辨識出其運算模式後，AI可以創造出一組演算規則來用它做預測。
知道客戶流失與續訂的傾向對於提高客戶生命週期有很高的助益，分析一系列因素以了解哪些客戶將流失或離開與將續約的客戶，是AI和機器學習最有價值的應用之一。
對於銷售員來說，他們倚賴著舊的資訊與經驗，現在他們可以透過 AI 對所收集的資料的洞見，區分受眾與發展新的銷售模式。
AI 與工作
在工作方面，可能有些人會擔憂AI 會取代掉一些人力工作。的確，像是能夠高度被預測的工作，像是零售業的業務可能會大幅地被自動化，會計師的工作亦然。但有些工作是高度人性的，就具有絕對優勢的像是治療師、諮商師與警察等，不易被取代。
延伸閱讀：《人力資源產業即將瓦解，從業人員該何去何從？》
關於AI 的討論議題
雖然AI 乍聽之下有許多好處，但是還是有些議題值得被拿出來探討。像是在隱私方面，AI的臉部識別功能，這些關於臉的資訊都是私人資訊，是否會被外洩都是被質疑的。此外，談到自動駕駛汽車，若它遇到道德議題，像是兩邊都有人只是數量不同，它要如何控制也是一個問題。同時這些AI索取得的資訊，到底是歸屬於誰，誰具有所有權？都還待我們找出答案。但無論如何，這波AI 的趨勢已經勢不可擋。
如何著手開始呢？
由Michael Porter 的表格，歸納出三點企業可以使用的3種通用策略：
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成本領先：成為低成本生產商，像是使用自動化生產等
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差異化：使用AI 了解客戶需求，在客戶重視的方面（如質量）做到最好
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專注：為少數客戶量身定制產品，專注在利基市場
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