「COVID-19疫情之後，雖然無法出國，海外業務拓展受阻，然而，受惠於疫情之後，AI視覺光學檢測AOI需求高漲，帶動另一波業績的高速成長」，偲倢科技創辦人兼總經理陳青煒表示，公司在視覺瑕疵檢測的起步比較早，累積豐富經驗，使得2021年業績較前一年大幅翻升數倍之多。偲倢科技AI技術前景深具潛力，募資計畫也成功先後獲得工業電腦龍頭企業等策略投資人青睞。 成立於2015年底的偲倢科技，創立之初即以開發自動化軟體出發，協助客戶降低自動化門檻。2017年至2018年短短兩年間，AI技術發展快速起飛，當時陳青煒觀察到在製造業自動化的過程中，產品瑕疵檢測是一個令企業相當頭疼的痛點，傳統作法用人工目檢耗時費力，且容易造成人為疏失，AI部署無法客製化，導致企業投入成本高昂。 搶攻AOI市場 AI光學瑕疵檢測成為成功落地應用項目 「AOI的缺口是瑕疵檢測，由於瑕疵無法明確定義，為符合客戶不能將有瑕疵的不良品流出去的需求，往往將良品打成不良品，導致過殺率往往很高，不僅墊高製造廠的成本，無形中造成資源的浪費」，加上因應產線人力不足的情況，製程自動化呼聲高，為陳青煒創造難得一見的商機。AI光學瑕疵檢測成為偲倢科技切入AI落地應用的重點。 累積近年在產線自動化的經驗，偲倢科技將客群鎖定在被動元件、連接器及半導體等三大產業，將蒐集的產線產品瑕疵資料建立成龐大數據庫，由於偲倢科技起步早，位居先行者的地位，持續將數據庫的資料進行優化，豐富的經驗對客戶的需求能很快掌握，收斂客戶的需求並提出解決方案。 偲倢科技運用視覺辨識、深度學習等技術，發展光學檢查AOI演算法，打造AI瑕疵檢測方案，準確率大於99。在具體效益方面，運用在半導體產業，過殺率可由平均5-8大幅降至不到3，而被動元件過殺率也可從5降至12，可為客戶省下近新台幣近3億元的支出，不僅減少人力資源浪費，更使得偲倢科技成為客戶永續智造的好幫手。 自2019年底爆發COVID-19疫情，改變全球生活及工作型態，疫情期間，由於避免人與人之間的頻繁接觸，製造業工廠自動化的需求大幅攀升，偲倢科技在業界做出好口碑，生意源源不斷上門，使得客戶數及營收翻倍成長。 致勝秘訣：跟著客戶腳步前進，永遠比客戶想得多 除了台灣之外，偲倢科技也將觸角延伸至中國及越南市場等台商聚集的市場，中國團隊預估從3、4人增加至10人，越南也希望有5人團隊貼近客戶進行服務。 「偲倢科技都是跟著客戶腳步走，客戶在哪裡，我們就在哪裡」，陳青煒接著表示，疫情雖然帶來AI自動檢測的另一波需求，但受到國境管制影響，出差不方便，海外市場部分需要駐地人員就近服務，包括諮詢診斷、AI導入、校調等，均需由專人服務。 偲倢的自動化軟體開發平台將已模組化的視覺檢測、運動控制、IO控制、AI分析等功能整合，再搭配人工智慧訓練軟體「AINavi」，一台散熱片檢測機即可完成多種檢測項目，且可持續訓練AI深度學習模型，進一步降低機台漏檢率並讓檢測質量更臻完善。藉由AINavi 與自動化整合已經可以滿足客戶需求的大部分功能，再依據不同業種，不同客戶的需求提供所需的小部分客製化服務，即可快速提供不同客戶所需的解決方案。nbsp 深獲策略投資人青睞 工業電腦企業、創投相繼投資 偲倢科技在製造業AIAOI檢測領域已闖出一片天，並受到策略投資人的青睞，2019年工業電腦龍頭企業策略性投資偲倢科技，將AINavi深度學習視覺檢測工具整合企業完善的硬體平台，雙方的合作結合出更完善的服務方案給客戶，創造「以大大廠帶小新創」的典範雙贏案例。 2022年2月偲倢募資再傳捷報，創投創新基金投資入股，原有大股東們也皆跟著再投資，偲倢科技順利完成Pre-A輪的募資，短期內將持續擴張業務，並在中國、越南站穩腳跟，未來計畫將建置包括被動元件、連接器及半導體產業領域的專家系統，深化領域知識及數據分析，為客戶創造更高的價值。 偲倢科技自詡為製造業的管顧公司，也就是透過顧問服務，診斷、導入、系統上線、人員訓練、模型優化、AI模型管理等，提供客戶最適切、最有價值的顧問服務。

曾經待過中小型電商，深知電商一人當三個人用的艱辛，太米科技創辦人兼執行長黃子豪及共同創辦人兼營運長李宜庭決定運用AI技術來解決所有電商人的行銷難題。太米科技針對時尚電商的個人化推薦SaaS 軟體即服務，協助中小型電商解決行銷成本不斷上升以及大量數據卻不知道該如何使用的問題，同時提高轉換率及客單價，堪稱時尚電商業的AI最佳助手。 一直以來，如何提升轉換率都是各家電商的重大難題，而像Google以及Facebook都會收集使用者瀏覽紀錄，以便投放使用者感興趣的訊息或是廣告，但一般中小型電商並沒有這樣的資源及人力，來建構資料分析的系統或工具。 公司定位：中小型電商的行銷技術團隊 利用AI 建立自動化行銷 2016年成立的太米科技，創業初期即以成為「中小型電商的行銷技術團隊」為出發點，希望藉由數據分析及個人化推薦服務協助電商解決轉換率低、顧客留存率低的難題。「我和Daniel指黃子豪都待過中小型電商，我負責品牌、行銷和設計工作，他包辦後端系統、專案管理及開發上線等，幾乎每個人都身兼數職。」她倆人深知電商業者的痛點，決定幫助中小型電商，開發自動化行銷系統，開發個人化推薦服務的SaaS，協助行銷資源匱乏的中小型電商。 透過AI技術分析消費者的購買偏好，給予個人化推薦服務 透過 AI 技術分析每一位消費者的購買偏好，並在後台留存消費者數位足跡，進行數據分析，有別於過往推薦系統以客群分類的方式，太米科技是針對每一個獨立個體的風格喜好來做個人化的商品推薦，以達到精準行銷之目的。 李宜庭強調，太米科技的個人化推薦服務有兩大功能，一、做網站的個人化推薦；二、與email、簡訊及聊天機器人chatbot等行銷管道作串接，發送個人化優惠訊息。 當消費者進到官網，根據消費者輪廓與喜好，在每個頁面都可以提供不同商品的推薦，個別商品在不同的網站頁面也有不同的推薦系統，每位消費者進入網站後都能享有個別差異化、不一樣的消費體驗。 太米科技運用深度學習Deep leaning的AI技術，將消費者透過各項裝置，分析消費者在線上購物的各種接觸點行為，透過數據化所有消費者使用行為來建構消費者輪廓。 例如，A是消費頻率高的消費者設定為VIP貴賓，其偏好莫蘭迪色系、蕾絲材質、高領款式等都被記錄下來並標籤化，當A在瀏覽店家網站時，網站便會針對A的這些購買偏好標籤，推薦相應的商品，另外也可以設定客製化優惠以及彈跳視窗，或是透過手機簡訊、email等方式，將客製化訊息傳送給客戶，每位客戶收到的優惠訊息都不盡相同，卻是符合他她需求的產品。 現階段太米科技客群鎖定包括男女服飾、鞋包配飾、美妝等時尚設計等個人化色彩濃厚的產業，許多客戶在導入個人化推薦服務之後，成效十分顯著。例如，巴黎萊雅 L'Oreal Paris 集團旗下美妝品牌植村秀，專營高效膚產品及潮流彩妝品與專業化妝工具等，經導入太米科技的服務後，大幅提升轉換率達3倍之多，營收成長18倍，可見成效之優異。 另外，知名服飾業iRoo，在官方網站安裝個人化推薦系統，同時整合Line、Chatbot等數位行銷管道，轉換率也從11倍大幅提升至5倍以上，單月營收增加21。 收費模式採訂閱制，大型企業則可針對其特定的功能需求，以專案收費計價方式。整體客戶使用後的成效，平均至少達成轉換率3倍，以及平均客單價也有2倍的成長。 新客群》繼服飾美妝後 推進導入生活家飾產業 儘管在電商市場整體營業額攀升的趨勢下，讓個人化推薦服務推廣成效亮眼，然而受到疫情影響，非民生必需品的時尚產業業績受到衝擊。太米科技營收比重大部分來自於時尚設計產業，在疫情期間，消費者逛網站只看不買，整體服飾業電商業績下滑3成左右，為了分散營運風險，太米科技自2022年起，將服務客戶領域拓展至風格鮮明、質感類型的家居沙發、生活用品等。 至於為何不將客群拓展至3C產品李宜庭分析，3C產品著重在性價比及品牌力，例如蘋果電腦有一群忠誠度高的果粉，不容易動搖其購買行為，但服飾、美妝及生活家飾品著重在個人化特色、品味與風格，例如，服飾具備快速、短期的「快時尚」趨勢，產品每周更新速度快，並有季節性特性，3-5天可更新一次做個人化推薦；而美妝，包括彩妝與保養，顧客的忠誠度及回購率高，最適合推薦及主動發送優惠訊息。妝容與穿搭代表個人品味，因此，此兩產業在個人化推薦上可以相輔相成。 「要將企業導入個人化推薦的進程加快，就需要建立SOP」，李宜庭接著說，太米科技藉由將推薦服務導入時尚設計產業的經驗，建構起服務流程SOP，以利快速複製成功經驗，預計下半年就能快速導入生活家居等產業。 新商模》建立以消費者為核心的新型態行銷模式 現階段太米科技客戶數已突破2000家，代表性客戶包括巴黎萊雅、BLUE WAY等國際知名時尚品牌，未來仍將是場鎖定在海外，朝香港、新加坡及美加等地區發展。 太米科技挾成功將推薦系統導入時尚電商產業的經驗，獲得投資人的青睞，於2021年獲得國內外加速器投資太米科技，募資金額達新台幣7,000萬元，使得人力、規模得以擴充。未來的計畫將整合投資人的資源，建立以消費者為核心的新形態行銷模式。 太米科技共同創辦人兼營運長李宜庭

2021年5月，因本土COVID-19疫情大爆發而採取禁止內用的禁令，讓餐飲業猶如進入寒冬，生意慘澹，經營面臨困境。然而，也有餐飲業者化危機為轉機，積極進行數位轉型，導入線上點餐、外送平台系統、建立顧客會員系統等，有效降低庫存與提升銷量。成立甫一年的新創公司-智能演譯則扮演餐飲零售業的轉型顧問，蒐集並串聯、分析消費者消費行為數據，提供餐飲零售業最佳解決方案。 智能演譯創辦人李奇翰擅長於網路行銷跟網站建置，隨著AI技術不斷演進，他畢業於台灣人工智慧學校AIA北部二期經理人班，有感於大量的網站銷售數據跟行銷分析數據可以協助企業提升競爭力，同時降低營運成本，因此，與台灣人工智慧學校校友一同成立智能演譯公司，希望運用會員資訊開始蒐集更多第一方資料，協助客戶建立顧客視覺化資料分析，並找出相關銷售商機。 鎖定餐飲與零售業 智能演譯協助店家運用AI轉型 「台灣有非常多的中小型餐飲店，我們希望可以協助這些中小型餐飲店，使用簡單的雲端服務跟社群工具，比方說像是Line，開始收集建立會員資料系統，並且收集相關消費數據，建立不同消費者的行為模型，」李奇翰接著表示，初期將鎖定餐飲與零售業，藉由不同的消費行為分析，以協助店家進一步提高客戶到店頻率及用餐或購買頻率，並降低食材準備成本。 智能演譯的AI服務主要特色 受到疫情陰霾未解除影響，已嚴重衝擊實體商店業績，智能演譯也協助實體商店，建立電商網站或是購物商城，將實體與虛擬的消費資料結合，提供360度的OMO消費者分析，並且可針對不同的消費者發送行銷訊息，減少傳統行銷因為大量、無差別撒網方式，造成客戶將商家列入黑名單或是封鎖Line的行為產生，也提高了消費者願意點擊及購買意願。 李奇翰指出，智能演譯的AI服務具備以下特色： 1使用LINE結合會員系統 2利用QR Code取代會員卡 3提供LINE線上訂餐訂位 4運用AI分析消費者個人喜好 5根據消費者行為與喜好發送優惠券。 運用Line點餐資訊可以了解消費者的種類、口味、哪個時段、點餐頻率等消費者行為，找出同一族群的消費者，進行歸納分析，作為一對一客製化行銷之重要參考依據。李奇翰強調，現階段數位行銷成本很高，若獲客之後沒有分類分群，優惠資訊亂發，容易被消費者封鎖，轉換率越來越低，之前投資的行銷預算都將白費。 AI結合MarTech優勢 提供專屬客製化服務 智能演譯雖然是一家成立將近一年的新創公司，但在未來公司的發展策略上，李奇翰希望藉由MarTech結合AI的優勢，先協助目前最需要數位轉型的餐飲及零售業，快速地進入數位轉型的第一階段，建立會員資料及收集消費者數據，之後再協助這些公司進入到數位轉型第二階段，分析及使用這些消費者數據資料，提供專屬的客製化服務。 李奇翰表示，台灣MarTech市場，仍有相當大的發展空間。多數公司認為在網路上打打廣告就是所謂的MarTech了，或是認為將網站資料與廣告轉換率結合，每天看看GA報告Google Analytics就是有在進行MarTech了，但他認為，上述情況僅止於行銷數據的收集及分析，並無整合至企業銷售跟管理層面。實際上，數據收集完之後，還需要整合、分析，同時針對個別的商業情境加以運用，這才是真正的MarTech應用方式。 智能演譯創辦人李奇翰在AIGO論壇分享智慧零售經驗 至於多數企業認為只要有數據，用AI演算法分析就能解決所有的問題，李奇翰建議，企業對於數據要有正確觀念，一、不一定要大數據，小資料AI演算法也能發揮大功效；二、資料是逐年累積的，蒐集資訊要了解目的及需求何在，數據蒐集之後要找出其關聯性，也就是說，先將使用情境及想要解決的問題定義好，蒐集資料、分析資料、運用機器學習找出還沒發現的銷售機會，才能開始提供行銷應用建議。 「運用科技進行數位轉型成功關鍵，不在於技術問題，而在於觀念，AI不是仙丹，服用完就見效，AI比較像是保健食品，必須持續服用以協助調整企業體質」，這是李奇翰的體悟。他同時提及，客戶經營上有8020法則，到底20客群如何定義VIP客戶的定義又是如何企業欲分析哪些問題拆解哪些資料必須層層抽絲剝繭，將上述問題一一釐清，這是「下水道的基礎工程」，地基打得穩，上頭再多蓋幾層樓都沒有問題。 經濟部工業局AI出題解題競賽 共創企業與新創雙贏局面 智能演譯曾協助國際知名餐飲連鎖品牌鼎泰豐參與經濟部工業局AIGO「出題解題」競賽，了解幾乎所有餐飲業皆有備料多少的困擾，很多時候客人來多了，備料不足、來少了，造成食材浪費，因此能預知每日來客數對餐廳而言就變得十分重要，智能演譯建議可以透過AI根據天候、店面地點、特殊節日如情人節、母親節等、特殊時間父母慶生、結婚紀念日等數據關聯性分析，預估來客數量，預計可提高達8成以上的準確率，有效運用AI解決餐飲業者的困擾。 餐廳消費者服務流程圖 李奇翰指出，「產業出題、新創解題」能幫助企業和AI新創找到共同的目標，也解決新創拿不到可使用資料的困境，透過媒合企業端提供去識別化的資料，讓AI新創將演算法落地實證應用，企業數位轉型也能得到解方，共創雙贏局面。 在疫情之後，數位轉型關乎企業的生死，餐飲零售業應如何挑選AI公司及導入步驟現擔任經濟部工業局AIGO智慧零售教練及多家AI顧問的李奇翰坦言，數據分析若沒有對AI有一定程度的了解及實際導入的經驗，可能對於專案執行上失敗的機率就會很大，以零售業來說在AI專案公司的選擇判斷上，最好能選擇有實際導入AI專案或是自己有經營過電商經驗的公司較佳。 建議餐飲零售業將AI導入的原則與步驟則是：如果企業問的題目太大就需要持續拆解，因為不同的問題，蒐集資料的方式自然不同，經過顧問的協助一層層拆解之後，再運用依據使用情境下蒐集的資料來進行分析，自然能獲致所要解決問題的答案，等到找出一定的準確度之後可以再運用遷移式學習，逐一解決類似的問題。 展望未來，智能演譯期許自己能成為台灣在餐飲及零售業的台灣AI公司第一品牌，運用簡單實用的方式協助餐飲及零售業實際將AI落地，提高台灣產業的競爭力