生成式AI是近年來熱門的全球議題之一，然而除了廣為人知的ChatGPT可與人對話、聊天或進行文書處理外，其實生成式AI在企業的應用尚有更高的價值可進一步深掘，從提高效率到創造創新商業模式，將逐步改變各行各業的運作方式。

生成式AI是什麼？生成式AI的概念及優點

生成式AI的英文為Generative AI（簡稱GenAI或GAI），是AI的一種類型，由基礎模型（大型AI模型）驅動，根據提示中提取的標準，來分析大型資料集，並透過學習大量現有數據，來創建符合使用者需求的全新內容，其範圍包括：

▉文字生成：例如創作文章、資料分析等。

▉圖像生成：例如生成圖片、圖表、圖像編輯等。

▉音樂生成：例如創作樂曲、音效等。

▉影片生成：例如製作動畫、特效、影片內容等。

另外，生成式AI（GAI）還能針對目標用途調整基礎模型，只需以少量的範例資料就能完成基本的訓練工作。

生成式AI的核心技術

生成式AI（GAI）運作原理是依賴龐大的數據和複雜的演算法，結合以下3大核心技術生成新的內容：

▉機器學習（Machine Learning）

機器學習的模型會自動從數據中學習到特定的規律，並基於這些規律推斷和預測新數據。

▉深度學習（Deep Learning）

深度學習是指針對多層（或稱作「深度」）神經網絡來捕捉和模擬複雜數據的特徵，而神經網路是深度學習的基礎技術，能夠根據不同的模型設計處理數據。

深度學習對於生成式AI（GAI）所生成的內容是否有足夠的細節和逼真度有很關鍵的作用，例如GAN（生成對抗網絡），即是訓練兩個神經網路（鑑別網路和生成網路）相互競爭對抗，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。

▉大型語言模型（Large Language Models，LLM）

大型語言模型用於理解和生成人類語言，其參數幾乎皆為十億以上，因此訓練模型需要龐大的數據量，例如GPT-3 的訓練數據量相當於160個維基百科。

生成式AI（GAI）依恃這些技術，不僅能識別或分析數據，且具有創建內容的能力，可透過學習大量數據，生成創意與實用價值兼具的內容，且可在無需人工干預的情況下自我訓練，再輔以一些人工微調使其更符合實際需求。

生成式AI的優點

生成式AI（GAI）具備以下主要優點，使其成為企業數位轉型的利器：

▉提升效率：自動化創建內容，減少繁瑣工作。

▉降低人力成本：減少人工干預，降低操作成本。

▉具有強大的學習能力：能從大量數據中快速學習，並根據需求生成創新內容。

▉客製化功能：根據不同使用者需求生成符合特定要求的內容

尤其當今企業面臨快速變動和大規模缺工的環境下，生成式AI（GAI）能有效提升生產力，成為數位轉型的關鍵推動力。且在2024年的「台灣CEO前瞻大調查」，已有超過5成台灣CEO認為生成式AI（GAI）是首要投資要點。

生成式AI在企業中的應用

生成式AI（GAI）能學習人類語言、程式設計語言等複雜的主題，且具備以下四大功能產出各種形式的內容，來解決企業需求：

▉製作内容

▉提供摘要

▉探索資訊

▉自動執行作業

如此便利又豐富的功能讓生成式AI（GAI）的應用益發廣泛，涵蓋製造、醫療、教育、金融、藝術設計等各行各業，應用效益主要體現在自動化、高速化與準確性上。

製造業適合生成式AI（GAI）發揮的6個應用領域包含：

▉供應鏈／進銷存

解讀ERP、SCM、CRM等數據資料，匯入BI（商業智慧）找出數據洞察（如Amazon Quicksight雲端商業分析服務），管理預測訂單、庫存、備料。

例如BMW運用生成式AI（GAI）優化供應鏈庫存，透過Amazon QuickSight做商業洞察，將相關數據生成出視覺化圖像，供地區銷售團隊進行佈局決策。而adidas也運用生成式AI（GAI），讓工程師透過人機介面對話，就能從知識庫中找到答案。

▉生產製造產線

利用影像／圖像分析來揀選分類產品，或協助倉儲理貨。

▉設備管理

搭配機聯網／物聯網（IoT）採集數據，確保設備的各項數值維持正常，減少失效運作的產值損失以及設備故障帶來的損失。

▉品質及設備穩定度控制

運用圖像辨識檢驗製成品的外觀，或監測機器運作時的聲波圖型，來判斷是否有異常風險。

▉開發設計

生成出符合自客戶需求兼具專利技術的設計圖。

▉產品週期

建立模型來預測產品生命週期，避免錯誤開發以減少浪費。

此外，亦有專家指出，生成式AI（GAI）適合在「知識與決策中心」和「永續管理」上發揮所長，可針對環境、安全、衛生進行監控預警，亦能在控制優化中達到為企業節能減碳之效。

如何快速導入生成式AI？

許多企業希望能引入生成式AI（GAI），根據Google〈給高階主管的生成式AI指南〉的建議，企業可依以下步驟進行：

1.確立特定領域

2.選擇職務角色

3.決定資料來源

4.組成專門團隊

5.設定目標

6.與專門團隊合力設計提示

7.建立使用者體驗和使用者介面

8.向更多使用者開放

9.擬定LM營運計畫

10.擴大應用實例範圍

企業在導入生成式AI（GAI）時，首先要釐清哪些場景流程或工作領域最需要透過生成式AI（GAI）來提高效率，並針對流失率高或招聘困難的工作職位，讓人員可透過生成式AI（GAI）協助減輕繁瑣工作，將心力轉移至更具策略價值的事務上。

為實現提升工作效率和價值的目標，企業需確定資料來源，並依所選職務角色的應用實例來運作生成式AI（GAI）模型。完成後亦可透過日常使用和反饋進行微調，並逐步擴大應用範圍。最終，將應用實例拓展到更多領域，達到全方位的效益提升。

生成式AI快速入門，從選擇大語言模型開始

許多企業運用生成式AI（GAI）來解決最常見且費時的問題，而80%的製造業將監控機器設備視為重點，若能減少意外停機情況、改善作業模式，並盡可能增加資源用率，將能大幅提升效益。

在導入生成式AI（GAI）的過程中，技術可行性（適當的軟體和硬體設施）和成本效益是兩大關鍵因素。企業若想要快速導入與應用生成式AI（GAI）或顧慮成本、人力等不足，亦可直接使用大型語言模型（LLM），在成本與時間上的門檻較低，可為企業減輕壓力。

有鑑於此，具有多年服務各行各業的經驗的鼎新數智（原「鼎新電腦」）亦著手AI模型的建置，將生成式AI（GAI）技術整合到各作業系統，以開源商用模型作為基礎模型，將自行搜集的產業領域知識、專業術語為素材，微調出一個鼎新大模型。

再運用不同領域知識，訓練出不同領域與功能的小模型，以外掛模型的形式，來搭配鼎新大模型，強化對特定領域的能力。

每一款模型有自己設定的目標與應用場景，企業在選擇模型時，要根據實際需求綜合考量數據資源、預算規模、時程規劃、人才配置以及性能要求等多種關鍵因素，並注意數據來源和品質，讓數據資料正確且多元豐富，執行時也要依狀況靈活調整，降低落差與變動影響，讓模型能更準確地貼合企業需求。

生成式AI工具衍生各種數智員工，助企業降本提效

鼎新數智（原「鼎新電腦」），針對企業既有的ERP、BPM、HRM、BI等各系統，以生成式AI（GAI）技術，依各應用場景推出各式具有知識萃取、智能出勤、設備監控、一鍵生單、協助決策、差旅報銷、報表分析、成本檢核等等能力的AI數智員工，以減少人力介入，提升效率及正確率，解決企業痛點。

生成式AI集結資訊化為企業知識資產

BPM系統中的資訊多為非結構化資料，且將工作流程分為不同節點，各部門所產生的資料文件也各自散落難以查找，往往使後續執行相關運用有所缺失，或是無法進一步提煉或重組其價值，但這些資料文件皆為企業知識資產，著實可惜。

而BPM數智員工的「知識萃取」功能便是運用AI賦予BPM系統歸納總結能力，延伸現有系統附件功能，結合系統權限控管，讓存在既有流程中的文件，提取成為知識，且方便查找與問答，且從附件摘要出總結及注意重點事項，供管理者審核參考，提升工作效率。

延伸閱讀：生成式AI賦能打造數智員工，重塑企業流程助提效

訂單多又雜，生成式AI一鍵生單

企業常見的變更交期、急單、取消訂單等狀況，單據修改彈性變大，一單多版的機率也提高了，以傳統由人員逐筆填入生產計劃資訊的方式，耗時費力又易錯，訂單變更後也無法即時通知生管人員進行調整，這樣的落差可能會影響生產及出貨效率，造成企業損失。

「生單助理」即是應用在繁雜多變的訂單上，以及其他相關的採購單、發票收據、車票憑證等等單據，將大量文件登打的繁瑣作業，用AI取代人工，在接收圖檔辨識內容後，提取文字生成格式，校閱內容核對資料，生成與儲存ERP單據，提升效率也同時降低錯誤率，以加快業務流程。

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AI隨機應「辨」即生單，四大能力快速整頓各式單據

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生成式AI的未來發展

生成式AI（GAI）替代人員執行許多重複性和繁瑣的任務，讓人員能夠轉移從事更具創造性和戰略性的工作；它亦可提供數據驅動的洞察，幫助管理層做出更明智的決策，可說是企業上下皆適用。

而在ESG議題上，生成式AI（GAI）應用能協助數位轉型和淨零轉型的雙軸整合，一來提升效率並開創新商業模式，二來達到碳排放盤查及減碳目標實現永續發展。例如跨國知名品牌西門子（Siemens）、奧迪（Audi）用生成式AI（GAI）識別供應鏈中ESG脆弱的環節，並尋找替代供應商。而生成式AI（GAI）亦可建立ESG預測模型，檢測供應鏈異常情況或風險熱點，主動警示以降低衝擊。

資策會產業情報研究所（MIC） 在「2025 年資通訊產業趨勢預測」中，提到AI科技的快速演進驅動人機協作邁向高度自動化，AI代理（AI Agent）的演進，更將大幅降低一般人的創新門檻。

延伸閱讀：AI Agent以AI代理創新生產力，顛覆企業運營模式

生成式AI（GAI）在企業中的應用正在快速發展，衍生出愈來愈多不同領域的能力。企業在導入生成式AI（GAI）時，需選擇適合的模型與應用場景，並結合完善的系統設計與流程優化，才能將生成式AI（GAI）的應用價值最大化。未來企業將更依賴這些數智員工來提升營運效率、降低錯誤及風險，甚至進一步開創新的商業模式，實現永續發展的目標。

馬上體驗鼎新的METIS上的Agent數智員工

https://lihi2.com/PIhup

參考資料：Google、數位時代、DIGITIMES、CIO Taiwan、遠見雜誌、數位時代、preface