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許多中小企業在面對AI轉型時，常常感到力不從心，這可以理解，畢竟「中小企業AI轉型困境與解方:缺乏資源、專業人才怎麼辦？」確實是擺在眼前的一大難題。 資金有限、找不到適合的人才，甚至連足夠的數據都難以收集，這些都是轉型路上的絆腳石。
別灰心！其實解決方案並非遙不可及。 許多政府單位都有提供相關補助，善用這些資源能有效緩解資金壓力。 此外，開源AI工具也是一個不錯的選擇，它們通常具備完善的功能，且能大幅降低導入成本。 如果企業內部缺乏AI專業人才，不妨考慮與特定領域的AI顧問合作，借力使力。 他們能提供專業的諮詢與技術支援，協助企業更有效地導入AI。
依我多年的經驗，中小企業在AI轉型初期，最重要的是選定一個明確且可行的目標。 可以先從優化現有流程開始，例如利用AI進行客戶服務的自動化或生產流程的預測性維護。 逐步累積經驗，才能在AI轉型的道路上走得更穩健。
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這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 善用政府補助，減輕資金壓力： 積極關注並申請各級政府提供的AI轉型相關補助計畫，例如經濟部中小及新創企業署的「30人以下中小企業數位轉型培力補助」。 準備完善的申請資料，爭取資金支持，降低導入AI的成本。
- 從開源工具和雲端平台開始，降低技術門檻： 採用TensorFlow、PyTorch等開源AI工具，或Hugging Face提供的預訓練模型。 擁抱Google Cloud AI Platform、AWS AI services、Azure AI等雲端平台，按實際使用量付費，無需一次性投入大量硬體設備成本。
- 尋求外部專業顧問或與大專院校合作，解決人才短缺問題： 與AI顧問公司合作，獲取客製化的AI轉型方案和人才培訓。 或者與大專院校合作，共同開發AI解決方案，並透過實習計畫儲備人才。
中小企業AI轉型困境：資源窘境下的突圍策略
對於許多中小企業而言，AI轉型並非易事，其中最大的挑戰之一便是資源的匱乏。相較於大型企業，中小企業在資金、技術、人才等方面都處於劣勢，這使得他們在AI轉型的道路上舉步維艱。但資源有限，並不代表中小企業就應該放棄AI轉型的機會。實際上，只要策略得當，中小企業也能在資源有限的情況下，成功導入AI，實現企業的數位升級。
資金短缺：精打細算，讓每一分錢都花在刀口上
預算有限是中小企業在AI轉型過程中經常面臨的困境。高昂的AI技術授權費、硬體設備成本、以及專業顧問費用，往往讓中小企業望而卻步。面對這種情況，中小企業需要更加精打細算，將有限的資金投入到最關鍵的環節上。
- 善用政府補助：政府為了鼓勵中小企業進行數位轉型，通常會提供相關的補助計畫. 中小企業可以積極關注這些補助計畫，並準備完善的申請資料，爭取政府的資金支持。例如，經濟部中小及新創企業署就推出了「30人以下中小企業數位轉型培力補助」，協助小型企業培訓員工數位技能，搭配軟體應用，提升生產力與競爭力. 台北市政府產業發展局也推出「台北市中小企業數位轉型導入計畫」，提供最高新台幣20萬元的輔導經費。
- 採用開源AI工具：開源AI工具不僅免費，而且功能強大，是中小企業降低AI導入成本的有效途徑. 例如，TensorFlow、PyTorch等開源框架，提供了高度的客製化彈性，讓中小企業可以根據自身的需求，打造專屬的AI解決方案. Hugging Face則是一個很棒的資源，提供了大量的預訓練模型和數據集，可以幫助您快速構建AI應用。
- 擁抱雲端平台：雲端平台提供了彈性的AI服務，中小企業可以根據實際使用量付費，無需一次性投入大量的硬體設備成本. 此外，雲端平台還提供了豐富的AI模型和API，讓中小企業可以快速地將AI應用於各種業務場景中. 常見的雲端平台包括Google Cloud AI Platform、AWS AI services、Azure AI等。
- 從小規模試點：不要一開始就追求全面的AI轉型，而是選擇一個或兩個具體的業務場景，進行小規模的試點。透過試點，企業可以驗證AI解決方案的可行性，並積累經驗，為後續的全面導入奠定基礎。
技術能力不足：借力使力，尋求外部支援
AI技術的複雜性，使得許多中小企業在缺乏專業人才的情況下，難以獨立完成AI轉型. 面對這種情況，中小企業可以考慮以下幾種方式，獲取外部的技術支援：
- 與大專院校合作：大專院校擁有豐富的研究資源和專業人才，中小企業可以透過與大專院校合作，共同開發AI解決方案。此外，企業還可以透過實習計畫，吸引優秀的學生加入，為企業的AI發展儲備人才。
- 尋求顧問公司的協助：AI顧問公司擁有豐富的行業經驗和專業知識，可以為中小企業提供客製化的AI轉型方案。此外，顧問公司還可以協助企業進行人才培訓，提升員工的AI技能。
- 加入產業聯盟：產業聯盟通常會定期舉辦技術交流活動，讓企業可以瞭解最新的AI技術發展趨勢。此外，聯盟還可以提供資源共享平台，讓企業可以共同解決AI轉型過程中遇到的問題。
- 利用開源社群：開源社群彙集了大量的AI開發者，中小企業可以透過參與開源專案，獲取技術支援，並學習最新的AI技術. 此外，企業還可以將自身的需求提交到開源社群，尋求開發者的協助。
數據缺乏：從現有數據出發，逐步完善數據基礎
數據是AI的基礎，缺乏足夠的數據，將嚴重影響AI模型的準確性和可靠性。對於數據儲備不足的中小企業，可以考慮以下幾種策略：
- 盤點現有數據：首先，企業需要全面盤點現有的數據資源，包括客戶資料、銷售紀錄、生產數據等。透過盤點，企業可以瞭解自身在數據方面的優勢和不足，為後續的數據採集和整合奠定基礎。
- 建立數據收集機制：如果現有數據不足，企業需要建立完善的數據收集機制，例如導入CRM系統、建立線上問卷等。透過這些機制，企業可以持續地收集新的數據，擴充數據庫。
- 購買或租賃數據：對於某些特定的業務場景，企業可以考慮購買或租賃外部數據。例如，行銷公司可以購買市場調查數據，以提升行銷活動的精準度。
- 數據清洗與整合：收集到的數據往往存在格式不一致、內容錯誤等問題，企業需要對數據進行清洗和整合，確保數據的品質。
總而言之，資源匱乏是中小企業在AI轉型過程中面臨的共同挑戰。然而，只要策略得當，中小企業也能在資源有限的情況下，成功導入AI，實現企業的數位升級。關鍵在於精打細算地利用資金、借力使力地獲取技術支援，以及逐步完善數據基礎。 透過這些方法，中小企業可以克服資源的限制，在AI的浪潮中找到屬於自己的位置。
中小企業AI轉型解方：人才荒？ 建立AI團隊攻略
中小企業在導入AI時，經常面臨人才短缺的困境。沒有專業的AI團隊，如何將AI技術落地應用，進而提升企業競爭力呢？別擔心，本段落將提供中小企業建立AI團隊的攻略，協助您克服人才荒的挑戰。
一、 認清AI人才需求：盤點技能缺口
首先，中小企業需要明確AI轉型的目標，並根據目標盤點所需的AI技能。常見的AI人才需求包括：
- 資料科學家：負責數據的收集、清洗、分析與建模，從數據中挖掘有價值的資訊。
- 機器學習工程師：負責將機器學習模型部署到實際應用中，並進行優化與維護。
- AI應用開發工程師：負責將AI技術應用於產品或服務的開發，例如聊天機器人、圖像識別系統等。
- AI基礎架構與運維人才：負責AI系統的基礎架構建置與維護，確保系統的穩定性與安全性。
- AI資安倫理與治理人才 負責AI系統的資安風險控管，確保AI應用符合倫理規範。
- AI商業與戰略人才 負責評估AI技術導入的商業價值，制定AI發展策略。
中小企業可以先從核心業務出發，找出最能利用AI提升效率或創造價值的環節，再根據這些環節的需求，精準鎖定所需的人才類型。不必一開始就追求建立一個完整的AI團隊，而是逐步擴充，更能符合中小企業的實際情況。
二、 多元招募管道：廣納各方人才
中小企業在AI人才招募上，可能難以與大型企業競爭。因此，需要開拓多元的招募管道，才能吸引到合適的人才。
- 校園招募：與大學或研究機構合作，透過實習計畫或專案合作，提早鎖定優秀的AI人才。
- 線上社群：在LinkedIn、Facebook等社群平台上，加入AI相關的社團或社群，發布職缺訊息，吸引對AI有興趣的人才。
- 人才推薦：鼓勵內部員工推薦身邊的AI人才，提供推薦獎金，提高招募效率。
- AI招聘平台：OpenAI 計劃於明年推出 AI 招聘平台 “OpenAI Jobs Platform”，以協助企業更精準的媒合 AI 人才。
- 外部顧問：尋求外部顧問的協助，不僅能獲得專業的AI知識，也能透過顧問的人脈網絡，接觸到更多潛在的AI人才。
三、 彈性用人策略：外部合作與顧問諮詢
除了正職員工外，中小企業還可以考慮以下彈性用人策略，以解決AI人才短缺的問題:
- 專案外包：將特定的AI專案外包給專業的AI團隊或公司，例如數據分析、模型建置等。
- 顧問諮詢：聘請AI顧問提供諮詢服務，協助企業制定AI策略、評估AI方案、培訓內部員工等。
- 產學合作：與大學或研究機構合作，共同開發AI專案，讓學生或研究人員參與其中，同時為企業培養AI人才。
- 開源工具：利用開源AI工具降低AI應用門檻.
- 雲端平台：運用雲端平台提供的AI服務，降低建置成本與技術門檻。
這些彈性用人策略，能讓中小企業在有限的預算下，獲取所需的AI專業知識與技術支援，加速AI轉型的進程。中小企業也可以考慮參加政府提供的AI人才培訓補助計畫，降低人才培育的成本。
四、 內部人才培養：提升員工AI技能
除了外部招募外，中小企業也應重視內部人才的培養，提升員工的AI技能。
- 提供AI課程：鼓勵員工參加AI相關的線上或線下課程，學習AI的基礎知識與應用。
- 舉辦AI工作坊：定期舉辦AI工作坊，邀請專家分享AI的最新發展與案例，激發員工對AI的興趣與創意。
- 鼓勵跨部門合作：鼓勵不同部門的員工跨部門合作，共同參與AI專案，學習彼此的專業知識與技能。
- 建立學習激勵機制：建立學習激勵機制，鼓勵員工獲取AI人才完訓證書，如：專業技能加給、考覈升遷制度、線上學習獎勵等，塑造正向的學習氛圍。
- 在職培訓：針對現職員工，提供AI應用能力培訓，使其能將AI工具應用於日常工作。
透過內部人才培養，中小企業可以建立一支具備AI知識與技能的團隊，為企業的AI轉型奠定基礎。
中小企業AI轉型困境與解方:缺乏資源、專業人才怎麼辦？. Photos provided by unsplash
中小企業AI轉型困境：數據不足？ 破局關鍵與實用策略
中小企業在AI轉型過程中，經常面臨數據不足的挑戰。缺乏足夠且高品質的數據，會嚴重影響AI模型的訓練效果，導致應用成效不佳。不過，數據的缺乏並非不可破，只要掌握正確的策略，中小企業也能有效克服這個難題。
一、數據蒐集：從內部到外部，多元管道並進
數據是AI的基礎，沒有數據，AI就無從發揮。中小企業應積極開闢多元的數據蒐集管道，從內部數據出發，再逐步擴展到外部數據。
- 內部數據：
(1) 交易紀錄：銷售數據、訂單資訊、客戶購買行為等，有助於瞭解市場趨勢和客戶偏好。
(2) 客戶資料：客戶基本資料、聯絡方式、互動紀錄等，可建立客戶畫像，提供個人化服務。
(3) 營運數據：生產數據、庫存數據、物流數據等，有助於優化流程、降低成本。
(4) 設備數據：機台運作數據、感測器數據等，可用於預測性維護，減少設備停機時間。
- 外部數據：
(1) 開放數據集：政府開放數據、學術研究數據等，可作為模型訓練的補充資料。像是 GitHub 匯集了多個優質的開源數據集，涵蓋農業、交通等多元主題。Microsoft Azure 也有提供公共數據集資料庫，供開發人員用於原型設計與測試使用。
(2) 社群媒體數據：分析社群媒體上的討論、留言、評價等，瞭解消費者對產品或服務的看法。
(3) 行業報告：參考行業研究報告、市場調查數據等，掌握產業趨勢和競爭情報。
(4) 網路爬蟲：利用網路爬蟲技術，抓取網路上的公開資訊，擴充數據來源。
二、數據清洗與整合：確保數據品質
蒐集到數據後，並非就能直接使用。未經處理的原始數據，可能存在錯誤、遺漏、重複等問題，影響AI模型的準確性。因此，數據清洗與整合是不可或缺的步驟。
- 數據清洗：
(1) 填補遺漏值：使用平均值、中位數、眾數等方法，填補數據中的缺失值。
(2) 移除異常值：識別並移除明顯錯誤或不合理的數據。
(3) 修正錯誤值：更正拼寫錯誤、格式錯誤等。
(4) 去除重複值：刪除重複的數據紀錄，避免影響分析結果。
- 數據整合：
(1) 統一數據格式：將不同來源的數據，轉換為統一的格式，方便後續處理。
(2) 建立數據關聯：建立不同數據表之間的關聯性，例如客戶ID、產品ID等，方便進行交叉分析。
(3) 建立數據中台：導入數據中台解決方案，整合企業內外部數據，提供統一的數據服務。像是千數平台（qData）是一款一站式開源數據中台，涵蓋數據採集、治理、開發、服務與可視化等核心能力，並支持數據稽查與清洗，以及元數據和數據資產管理。
三、數據擴增：創造更多數據價值
即使蒐集並清洗了數據，數據量仍然可能不足。此時，可以考慮使用數據擴增技術，在現有數據的基礎上，創造出更多有價值的數據。
- 數據生成：
(1) 圖像數據：透過旋轉、翻轉、縮放、裁剪等方式，增加圖像數據的多樣性。
(2) 文本數據：使用同義詞替換、隨機插入、隨機刪除等方法，生成新的文本數據。
(3) 合成數據：利用模擬或生成模型，產生與真實數據相似的合成數據。
- 特徵工程：
(1) 特徵提取：從現有數據中，提取出有用的特徵，例如從日期數據中提取出年份、月份、星期等。
(2) 特徵組合：將多個特徵組合起來，創造新的特徵，例如將產品價格和銷售量相乘，得到銷售額。
四、善用開源工具與政府資源
對於資源有限的中小企業來說，善用開源AI工具和政府補助，是低成本導入AI的有效途徑。
- 開源AI工具：
(1) TensorFlow：Google 開發的機器學習框架，提供豐富的API和工具，適合各種AI應用開發。
(2) PyTorch：Facebook 開發的機器學習框架，以靈活性和易用性著稱，適合研究和開發。
(3) H2O.ai：一個開源AI平台，專為可擴展和分佈式機器學習而設計，並以其 AutoML 功能而聞名，該功能可自動訓練和調整機器學習模型。
- 政府補助：
(1) 經濟部中小及新創企業署：提供數位轉型相關補助，協助中小企業導入AI技術。像是針對30人以下中小企業，有數位轉型協助方案，補助企業AI導入應用課程，每人上限1萬元，每家企業最高補助10萬元。
(2) 地方政府：各地方政府也可能提供相關補助，可多加關注。
數據不足是中小企業AI轉型的一大挑戰，但並非無法克服。只要採取積極的數據蒐集策略、確保數據品質、善用數據擴增技術，並搭配開源工具和政府資源，中小企業也能在AI浪潮中找到立足之地。
| 主題 | 內容 |
|---|---|
| 中小企業AI轉型困境 | 數據不足是常見的挑戰，影響AI模型訓練效果 [i]。 |
| 一、數據蒐集：從內部到外部，多元管道並進 | 內部數據：中小企業應積極開闢多元的數據蒐集管道 [i]。 |
| (1) 交易紀錄：銷售數據、訂單資訊、客戶購買行為等，有助於瞭解市場趨勢和客戶偏好 [i]。 | |
| (2) 客戶資料：客戶基本資料、聯絡方式、互動紀錄等，可建立客戶畫像，提供個人化服務 [i]。 | |
| (3) 營運數據：生產數據、庫存數據、物流數據等，有助於優化流程、降低成本 [i]。(4) 設備數據：機台運作數據、感測器數據等，可用於預測性維護，減少設備停機時間 [i]。 | |
| 一、數據蒐集：從內部到外部，多元管道並進 | 外部數據：中小企業應積極開闢多元的數據蒐集管道 [i]。 |
| (1) 開放數據集：政府開放數據、學術研究數據等，可作為模型訓練的補充資料 [i]。 | |
| (2) 社群媒體數據：分析社群媒體上的討論、留言、評價等，瞭解消費者對產品或服務的看法 [i]。 | |
| (3) 行業報告：參考行業研究報告、市場調查數據等，掌握產業趨勢和競爭情報 [i]。(4) 網路爬蟲：利用網路爬蟲技術，抓取網路上的公開資訊，擴充數據來源 [i]。 | |
| 二、數據清洗與整合：確保數據品質 | 蒐集到數據後，並非就能直接使用。未經處理的原始數據，可能存在錯誤、遺漏、重複等問題，影響AI模型的準確性 [i]。因此，數據清洗與整合是不可或缺的步驟 [i]。 |
| 數據清洗：填補遺漏值、移除異常值、修正錯誤值、去除重複值 [i]。 | |
| 數據整合：統一數據格式、建立數據關聯、建立數據中台 [i]。 | |
| 三、數據擴增：創造更多數據價值 | 即使蒐集並清洗了數據，數據量仍然可能不足 [i]。此時，可以考慮使用數據擴增技術，在現有數據的基礎上，創造出更多有價值的數據 [i]。 |
| 數據生成：圖像數據（旋轉、翻轉、縮放、裁剪等）、文本數據（同義詞替換、隨機插入、隨機刪除等）、合成數據（利用模擬或生成模型） [i]。 | |
| 特徵工程：特徵提取（從日期數據中提取年份、月份、星期等）、特徵組合（產品價格和銷售量相乘得到銷售額） [i]。 | |
| 四、善用開源工具與政府資源 | 對於資源有限的中小企業來說，善用開源AI工具和政府補助，是低成本導入AI的有效途徑 [i]。 |
| 開源AI工具：TensorFlow、PyTorch、H2O.ai [i]。 | |
| 政府補助：經濟部中小及新創企業署、地方政府 [i]。 | |
| 結論 | 數據不足是中小企業AI轉型的一大挑戰，但並非無法克服 [i]。 |
中小企業AI轉型困境：缺乏資源、專業人才怎麼辦？ 整合資源，低成本突圍
中小企業在擁抱AI轉型的過程中，經常面臨資源不足和缺乏專業人才的雙重挑戰。這兩大困境猶如兩座大山，阻礙著企業邁向AI化的道路。然而，資源有限並非意味著無法參與這場變革。中小企業可以透過整合現有資源，並善用低成本的解決方案，找到適合自己的AI轉型之路。
善用政府資源，降低轉型門檻
政府為了協助中小企業升級轉型，通常會提供多項補助計畫。這些計畫涵蓋人才培訓、技術導入、顧問諮詢等方面，能有效減輕企業在AI轉型初期的財務壓力. 例如，經濟部中小及新創企業署（原中小企業處）就提供多項數位轉型補助，協助企業導入雲端系統、AI工具，並培訓員工的數位技能. 企業可以隨時關注政府相關部門的最新資訊，例如中小微企業多元振興發展計畫平台，瞭解最新的補助方案與申請辦法.
- 重點： 積極蒐集政府補助資訊，善用政府提供的資源，降低AI轉型的成本。
- 實用技巧： 撰寫政府補助申請書時，務必清楚說明企業的轉型目標、具體計畫，以及預期效益.
擁抱開源工具，打造客製化AI方案
開源AI工具的興起，為中小企業提供了一條低成本、高彈性的AI轉型途徑. 像是TensorFlow、PyTorch等開源框架，讓企業能以較低的成本，客製化開發AI應用. 此外，Hugging Face等平台也提供大量的預訓練模型和數據集，加速AI應用的開發速度.
- 重點： 選擇適合自身需求的開源AI工具，並善用開源社群的資源與技術支持.
- 實用技巧： 從簡單的AI應用開始，例如利用開源工具進行數據分析、自動生成行銷文案等，逐步累積經驗.
借力雲端平台，彈性擴展AI能力
雲端平台提供豐富的AI服務，讓中小企業能以按需付費的方式，獲取所需的AI能力. 例如，Google Cloud AI Platform、AWS AI services、Azure AI等雲端平台，提供各種AI模型和API，涵蓋機器學習、自然語言處理、影像辨識等領域. 透過雲端平台，企業可以省下建置硬體設備和維護的成本，並根據業務需求彈性擴展AI能力.
- 重點： 評估各雲端平台的AI服務，選擇最符合企業需求的方案，並注意費用結構與計費方式.
- 實用技巧： 優先考慮提供免費試用或免費額度的雲端AI服務，以便在實際導入前進行評估.
尋求外部合作，彌補人才缺口
如果企業內部缺乏AI專業人才，可以考慮與外部機構合作，例如AI顧問公司、大學研究團隊等. 這些機構擁有豐富的AI技術知識和實戰經驗，能協助企業制定AI轉型策略、導入AI應用，並提供人才培訓. 此外，企業也可以考慮人才外包的方式，聘請AI專家協助開發AI專案，或與其他企業共享AI人才.
- 重點： 選擇具有相關產業經驗的AI顧問公司或研究團隊，並明確合作目標與範圍.
- 實用技巧： 參與AI相關的社群活動、研討會，拓展人脈，尋找潛在的合作夥伴.
中小企業在AI轉型的道路上，確實面臨許多挑戰。然而，只要善用政府資源、擁抱開源工具、借力雲端平台、尋求外部合作，就能有效克服資源和人才的限制，以低成本的方式，成功導入AI，為企業創造新的成長動能.
中小企業AI轉型困境與解方:缺乏資源、專業人才怎麼辦？結論
總而言之，「中小企業AI轉型困境與解方:缺乏資源、專業人才怎麼辦？」並非無法克服的難題。在面對AI轉型這條道路，中小企業主們可能會感到徬徨，但請記住，成功並非遙不可及。透過善用政府補助、開源工具、雲端平台，以及外部合作等策略，即使資源有限，也能夠逐步建立起屬於自己的AI應用。最重要的是，找到適合自身企業發展的AI轉型策略，並持之以恆地執行。別讓資源和人才的短缺，阻礙了企業數位升級的機會。
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中小企業AI轉型困境與解方:缺乏資源、專業人才怎麼辦？ 常見問題快速FAQ
Q1：中小企業資金有限，要如何開始AI轉型？
善用政府補助是第一步！許多政府單位都有提供數位轉型相關的補助計畫，積極申請可以有效緩解資金壓力。同時，開源AI工具是降低成本的好幫手，它們通常功能完善且免費。此外，雲端平台也提供彈性的AI服務，讓企業可以按需付費，節省硬體設備成本。從小規模試點，逐步累積經驗也很重要.
Q2：公司內部缺乏AI專業人才，該怎麼辦？
別擔心，尋求外部支援是常見的做法！可以考慮與大專院校合作，或尋求AI顧問公司的協助。產學合作不僅能獲得技術支援，還能為企業儲備人才。此外，加入產業聯盟也能拓展人脈，獲取最新的AI技術發展趨勢。當然，也可以考慮人才外包或與其他企業共享AI人才. 鼓勵員工參加AI相關課程，提升內部人才的AI技能也很重要.
Q3：中小企業數據量不足，會影響AI轉型嗎？
數據的確是AI的基礎，但數據不足並非無法克服。首先，要盤點現有數據，瞭解自身的數據優勢與不足。其次，建立完善的數據收集機制，持續擴充數據庫。此外，可以考慮購買或租賃外部數據，或利用數據擴增技術，創造更多數據價值。數據清洗與整合也是不可或缺的步驟，確保數據品質，才能提升AI模型的準確性.
