作者：黃品瑄｜政治大學科技管理與智慧財產研究所 113屆科管組研究生。
研究興趣：金融科技、數位服務、服務創新
“Only by mastering proprietary data, building feedback flywheels, and treating AI as a strategic core can companies evolve from mere tool users into long-term companions of their customers.”
生成式 AI：威脅與契機並存的時代議題
在短短兩年間，生成式 AI 從新奇實驗躍升為全球企業的共同議題。為什麼我們必須關心？因為它的衝擊已不再是單點應用，而是直擊產業的基本邏輯。過去需要人類投入大量創意與勞力才能完成的工作，如內容撰寫、程式開發、設計建模，如今都能透過 AI 在數秒內生成。這種「降本增效」固然令人振奮，但背後卻潛藏著挑戰：若人人都能輕易生產同質化成果，企業的差異化將快速消失，原本建立在專業門檻上的優勢也可能瞬間被商品化。換言之，生成式 AI 是一把雙面刃，既可能讓企業更敏捷，也可能讓競爭更加殘酷。問題的核心不在於 AI 本身，而在於企業能否把威脅轉化為優勢。
三層次實施模式：從門檻到優勢的進階之路
Level 1：採用現成工具
這是生成式 AI 的起點，也是企業能否存活的基本門檻。當 ChatGPT、Midjourney、GitHub Copilot 等工具逐漸普及，員工能用它們來撰寫文案、快速生成簡報、整理研究摘要、甚至優化客服回覆。這些應用雖不會立即帶來差異化，但能迅速提升組織效率。例如，行銷團隊可用 ChatGPT 在幾分鐘內生成十個廣告標語，再由人類篩選修飾；設計公司則可透過 Midjourney 先出草圖，讓設計師更快進入精修階段。顧問公司也開始利用Copilot，減少資料分析與程式撰寫的時間，把更多精力放在策略建議。這一層級的價值在於「提速」，不做將被淘汰，做了只是站穩基本線。
Level 2：客製化工具
進入第二層，企業不再滿足於通用模型，而是利用自身數據與專業知識，打造專屬 AI。銀行的「AI 私人銀行家」是一個代表性案例：透過歷史理財建議與客戶互動數據訓練模型，AI 可以像專屬顧問一樣，為不同客戶量身規劃退休、投資或稅務方案。同樣地，醫療產業也正在發展「AI 臨床助理」，讓 AI 參考院內病例數據與診斷紀錄，為醫生提供病歷摘要、檢驗數據比對與潛在診斷建議。零售業則能透過客戶購買紀錄與會員數據，打造個人化推薦引擎，不再依賴千篇一律的折扣推播，而是依照每位顧客的生活型態給予專屬優惠。這一層的關鍵，在於把「企業獨有的知識」轉化成「個人化的服務」，讓顧客感受到與眾不同的體驗。
Level 3：自動回饋循環
第三層代表著 AI 融入企業運作，並形成長期護城河。Chegg 的學習助理是經典例子：學生與 AI 對話過程本身就是回饋，AI 會根據學生表現不斷調整題目難度與教材內容，學得越久，助理就越了解學習者的盲點。遊戲產業也展現相似潛力：透過 AI 生成的 NPC（非玩家角色）會依據玩家行為不斷學習，提升互動真實感，讓遊戲體驗更具沉浸感。串流平台如 Netflix 或 Disney+，則可用生成式 AI 根據觀眾偏好調整劇情細節與推薦清單，再透過收視數據回饋持續優化，形成「內容越看越貼心」的正循環。專業服務業亦可受益：顧問公司能讓AI 撰寫研究報告初稿，顧問在修改的同時，其修正痕跡又成為 AI 的學習養分，逐步提升產出品質。這種自動回饋的設計，讓產品與服務隨著使用而不斷進化，進而建立其他公司難以追趕的優勢。
啟示：數據、回饋與策略的三重呼喚
讀完這篇文章，有三個訊息特別值得放在心上。第一，真正能構成長久優勢的，不是大家都能用的公開模型，而是你手上的獨特數據，以及你能否讓這些數據不斷循環回饋。就像是一口專屬的水井，別人或許能找到水源，但只有你能讓井水日日更新，越挖越深，成為別人難以複製的養分。
第二，生成式 AI 千萬不能被視為單純的工具。它不只是「輔助」，而是牽動企業的價值主張與顧客體驗。這意味著，決策權應該放在公司最高管理層，而不是單純交給資訊部門。當 AI 參與的不是技術細節，而是核心策略，企業才能在變局中站穩。
第三，追求 Level 3 的迭代飛輪，代表著企業能夠用全新方式定義自己。想像一間教育平台，不再只提供單次課程，而是透過 AI 隨著學習者的表現持續調整教材，陪伴學生一路成長；又或是一家銀行，不只是販售理財產品，而是透過 AI 私人銀行家不斷學習客戶習慣，隨時更新建議。當服務從「一次性的交付」轉變為「長期的陪伴」，企業與顧客之間的關係，也將被徹底改寫。AI 的時代，不屬於最快採用的人，而是屬於能最深刻將其融入顧客體驗的人。
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