因應智慧轉型與 AI 浪潮，中華電信與行動貝果（MoBagel）攜手舉辦「智慧轉型‧AI 數據分析創造商機最大化」線上研討會，與企業夥伴分享 AI 基礎知識、自動化機器學習知識，以及 AI 數據分析的商業應用案例。透過「AI 智慧分析雲」及自動化機器學習（AutoML）工具，讓不具備數據分析背景的員工，也能運用數據分析創造最大商機。
中華電信「AI 智慧分析雲」，加速企業 AI 數位轉型
中華電信大數據處科長官俊安指出：「中華電信希望成為各產業數位轉型的助力，利用中華電信過去在數據平台、數據分析及 ICT 的優勢，協助企業導入資料倉儲、分析平台，以及數據分析服務，用數據驅動提升營運效益，加速各產業的數位轉型。」
中華電信內部每天有許多數據分析的需求，為提升數據分析師分析建模的效率及效果，中華電信以行動貝果（MoBagel）的 AutoML 工具 Decanter AI 進行數據分析測試，發現不僅模型穩定度及精準度大幅提升，也可大幅縮短建模分析的時間。因此，中華電信除了內部應用 Decanter AI 外，還整合分析引擎及中華電信的技術和資源，開發出「AI 智慧分析雲」，幫助國內企業以較低成本啟動 AI 轉型。
官俊安形容資料科學家建模分析就像是專業單眼相機，要懂得調整光圈、快門、ISO才能拍出好照片，但「AI 智慧分析雲」可降低門檻，讓數據建模也能像傻瓜相機一般容易上手使用，並且獲得專業般的照片，企業無須投入重成本培養科學家及建置分析系統，就能以低成本及簡單的流程，作為導入數據驅動思維的第一步，加速應用 AI 進行數位轉型。
「企業千萬不要先花一年規劃 AI，反而要從小做起！」官俊安說，數據分析導入初期最關鍵的是擬定議題，分析規劃、蒐集可供分析的數據。運用中華電信「AI 智慧分析雲」的 AutoML 工具快速建模部署，執行 POC 驗證專案，企業只要能從小規模專案中獲得初步成效，後續就有投入 AI 數據分析的資源和動能。
逆勢突圍，用 AI 數據分析創造最大商機
行動貝果（MoBagel）共同創辦人暨執行長鍾哲民表示：「我們見到許多客戶受疫情影響，但危機反而是最好的轉機做數位轉型，例如零售品牌將實體轉換到線上，在未來的挑戰中有機會重新洗牌、奪得或鞏固領導地位。」
企業數位轉型最常見的挑戰是資料沒有數位化、蒐集數據和數據品質參差不齊，若企業蒐集的數據夠完整，最快數小時內就可以完成分析。行動貝果（MoBagel）提供 AI 數據健檢服務，協助企業診斷現有數據概況，幫助企業踏出導入 AI 的第一步 ，進而解決庫存、銷售、線上行銷等商業預測問題。
鍾哲民形容，「企業每天都會產生大量的數據，卻沒有讓數據變現的方法，數位轉型就像打造數據的水庫，協助企業蒐集數據，AI 數據分析則能把水變成商業黃金。」然而，數據分析並不需要所有的數據，關鍵在於先定義商業問題，才能蒐集對的數據。
AI 數據健檢正是讓企業確認對 AI 數據分析有價值的數據。自動化機器學習分析工具更是未來的趨勢，能加速數據分析建模、篩選演算法的過程，當數據品質好的時候，有機會做得比人還好、還快。
食品業預測未來 7 日出貨量
以食品業為例，冷藏品如牛奶、果汁、飲料等一直以過去經驗規劃出貨計畫，常會遇到備貨過多，導致保存期限短的冷藏品大量報廢，或者因備貨過少，來不及出貨被通路商罰款，再加上不同地區的出貨、通路、經銷商需求不同，很難透過統計分析決定適合的備貨量；行動貝果（MoBagel）透過 AI 分析食品業內部的出貨、訂單、商品資料，再加上日曆節慶的因素，預測冷藏品未來七日的出貨量，準度大幅提升，每日平均準度可達 90％，且因為不需要手動建模，每週都能加入新數據訓練模型，協助企業持續優化成果。
快時尚品牌預測電商每月銷售量
在快時尚產業中，因滯銷的過季商品會佔用庫存資金，平台長期缺貨則會讓品牌流失大量客戶，商品的供貨更加仰賴對市場需求的精準預測。此外，快時尚流行品推陳出新週期快，新品無歷史資料，預估舖貨量也是一大挑戰。使用自動化機器學習產出不同商品生命週期的特徵，並根據不同的商品分類方式快速嘗試建立模型，預測商品單款單色、各尺寸在電商平台未來的月銷售量。
導入 AI 兩大步驟：了解 AI、挖掘商業問題
實務上，AI 導入並非一次到位，從建置系統到人員、知識到位，都需要培訓與時間醞釀。行動貝果（MoBagel）希望企業能以數據驅動商業決策，並且內部能跨部門溝通，建立共識，用自動化達到更快、更好、更有效的商業預測結果。
建議有心要進行數位轉型的企業，鼓勵所有部門人員培養基礎的 AI 思維，建立全局觀念，再根據不同單位所需的能力，安排對應的技能培訓，挖掘在業務流程中能用 AI 解決的商業問題，才能達到完整的內外轉型。