AdMarTech Talks 行銷思維

  從「策略力」、「客戶力」、「技術力」與「商業力」四個面向，審視轉型AI-Ready能力： 1. 經營策略升級 • 重新定義 AI 階段（The "3A" Pitch）：   從Automatic（自動化）→ Agentic（代理型）→ Actionable（洞察型） 三階段，審視企業AI程度。 • 從執行到策略發展：   AI 的價值不侷限取代人力，而是從「執行端」移動到「規劃端」與「策略端」，協助企業內部擬定發展策略。 2. 解決執行痛點 • 解決「數據孤島」與「工具碎片化」： 許多客戶擁有龐大數據卻無法變現，未來的重點是跨系統（CRM, ERP, CDP）的流程整合，而非單純的工具堆疊。 • 具體的 ROI 效益：資料提供了非常有力的成功案例數據，例如「居家先生」透過 CAAC AI 每月節省 160 小時客服工時；「國泰健康管理」處理了 70% 的例行來電。 3. 技術賦能效率 • AI Agent（代理人）能力： 未來重點是「任務導向型 AI」，能自主規劃、跨系統執行任務（如自動結案、潛客篩選）。 • 內容資產化： 生成式 AI 不應只是產出文案，而是建立企業的「內容資產庫」與風格指南。 • AI-to-AI 的溝通準備： 未來是消費者的「個人 AI」與品牌的「企業 AI」對話，如何讓內容能被消費者的 AI 搜尋並優先推薦（從 SEO 轉向 GEO - Generative Engine Optimization）。 4. 開創新商模 • 全通路整合（MAAC + CAAC + DAAC）：   資料展示了行銷（MAAC）、客服銷售（CAAC）與數據（DAAC）的生態系整合。相行銷客服與 CRM、CDP結合，打造「獲客到留存」的完整閉環。 • 數據驅動決策（Enterprise Brain）：   最終目標是建立「企業大腦」，讓數據直接驅動行動，提供「即時商業洞察」的 Analytics 模組將成為高價值的增值服務。

 根據《2025十大AI關鍵技術與趨勢》報告，以下是其中的10個重點摘要： 邊緣AI (Edge AI) 將AI能力部署在本地設備上，即時處理數據以降低延遲，增強數據隱私。應用於工業自動化、智慧城市、智慧醫療等。 虛假訊息檢測 (Disinformation Checking) 使用深度學習技術識別深偽內容，防止虛假訊息傳播，特別應用於媒體和網路安全。 企業大型語言模型 (Enterprise LLM) 企業自建大型語言模型（如BYOG）以降低數據洩露風險，用於內部知識管理和員工支持。 數位孿生 (Digital Twins) 將實體物件數位化，進行模擬和預測，廣泛應用於製造業、智慧城市和醫療領域。 AI增強開發 (AI-Augmented Development) AI輔助軟體開發，能提升生產力並減少錯誤，應用於自動化測試和軟體開發。 人工智慧代理 (AI Agent) 自主代理系統可替代人類執行任務，用於自動化客服、推薦系統和數據分析等。 混合式AI (Hybrid AI) 結合雲端和邊緣計算，提供即時數據處理，應用於智慧交通和醫療等領域。 6G與低軌衛星 (6G/Low Earth Orbit Satellite) 提供高速低延遲的網路覆蓋，推動遠端操作和物聯網發展，應用於智慧城市和緊急通訊。 大型語言模型部署優化的系統整合 (LLMOps) 管理和優化大型語言模型運行，確保服務穩定，適用於金融和電子商務等領域。 AI信任與風險管理 (AI TRiSM) 強化AI模型的安全和可信度，確保合規性並減少偏見，適用於金融和醫療領域的風險管理​ (2025十大AI關鍵技術與趨勢) 。 這些技術為各產業數位轉型提供了強大的支持和創新潛力。 圖片來源：網路