【數位時代】生成式AI怎麼用?IBM與精誠攜手共創,AI虛擬助教幫使用者解決系統操作問題

(左)精誠資訊副總經理 吳文舜、(右)IBM軟體事業部總經理 廖俊榮 (圖/數位時代)

【2023年11月15日,數位時代】IBM攜手精誠資訊,運用watsonx.ai為股票分析系統DQ2打造虛擬幫手,協助使用者解決系統操作時遇到的問題,更為企業生成式AI應用做了最佳示範。

由ChatGPT帶起的生成式AI浪潮,推動企業AI應用進入一個全新的時代,除了與人對話、寫程式或行銷腳本,生成式AI還可以怎麼用?如何為企業創造新的商業價值?

IBM運用全新的企業級AI開發平台watsonx.ai,為精誠資訊股票分析系統DQ2打造虛擬幫手,協助使用者解決系統操作時遇到的問題,不只降低進入門檻、優化使用體驗,更為企業生成式AI應用做了最佳示範。

以共創思維,推動生成式AI從通用框架走向專屬應用

提及本次合作的原因,精誠資訊副總經理吳文舜表示,IBM在AI領域有相當豐富的經驗和技術能力,而精誠資訊則在金融領域累積多年的產業知識(Domain Know-how),雙方合作可以發揮優勢互補效益,探索更多生成式AI應用的可能性,從而加速企業導入的腳步。

吳文舜進一步指出,IBM深藍電腦與西洋棋世界冠軍在21年前進行的對抗賽,可說是企業AI應用的濫觴,自此之後,每一波AI變革都依循著「先有通用型框架,再發展專屬應用」的模式。而在這波生成式AI的革命中,IBM提出了通用型框架,加上精誠資訊在金融領域所累積的專屬知識,兩者結合,讓通用型AI進入發展專屬應用的階段。

「這次合作是IBM與精誠資訊共創的過程,IBM不只提供技術解決方案,更就精誠資訊的商業價值和需求,共同討論出可以快速實踐又能符合需求的生成式AI應用模式,」台灣IBM合作夥伴生態事業部總經理闕志銘說,未來還能將此次合作模式延續至產業端,將專屬知識由金融替換成各企業的專業領域,創造出多種生成式AI應用場景。

先求有再求好,運用MVP加快AI應用落地

台灣IBM技術長莊士逸說明雙方如何進行共創。首先,由IBM客戶工程團隊與精誠資訊進行交流,討論DQ2各種可能的AI應用模式,再根據MVP(最小可行性)概念慢慢收斂出協作目標,之後就進入系統開發階段,透過IBM watsonx.ai訓練大型語言模型並讀取DQ2的操作使用手冊,進行文件的主題分類、總結、從文件中提取重要的股票專有名詞等作業,養成AI回答問題的能力。

日後,當民眾在使用DQ2遇到問題或是有不懂的專有名詞,可以用口述或文字的方式提出問題,系統會自動生成包含文字、圖表及步驟說明的解答,讓使用者可以輕鬆理解並按圖操作。台灣IBM應用資深技術顧問李維倫補充指出,使用者在詢問專有名詞相關問題時,AI除了提取使用手冊內的訊息,也會結合外部資料一起回答,藉此提升使用者的金融知識。

藉由生成式AI的導入,不僅在使用者端降低DQ2進入門檻,更可提升高齡用戶的使用率,降低對營業員的重度依賴,對精誠資訊未來在發展AI應用上亦有相當大的幫助。

精誠資訊協理鄒本善認為,IBM在創新管理上有一套獨特的方法論,對AI導入亦具備足夠經驗,可以避免太過天馬行空的想法,將AI應用控制在最小可行性的範疇內,並快速完成開發與上線,讓更多同仁看到AI應用的效益,自然能刺激更多想法、加速擴大AI應用。

技術平台與顧問服務,快速展現AI商業價值

「因為IBM擁有完整的技術平台與專業的顧問服務,才能協助企業快速展現AI的商業價值,」莊士逸強調。

先就技術平台來看,除了前述提及的watsonx.ai,可用來建構與部署AI模型,包含基礎模型、生成式 AI 模型和機器學習模型,IBM watsonx平台還有watsonx.data、watsonx.governance二個模組,watsonx.data是基於湖倉一體(lakehouse)架構的數據儲存平台,watsonx.governance則用於協助企業建立負責任、透明、可解釋的AI工作流程與AI治理框架。

而watsonx.ai所具備的4大特色,可以充分滿足企業開發AI應用的需求。一是開放性,企業可自行開發或使用現成的AI模型,如:IBM訓練的基礎模型、開源AI模型等,且AI模型可彈性部署在雲端或地端。二是可以被信任,避免AI道德風險,IBM內部CPO團隊會定期檢視新模型是否符合資料安全與道德標準。三是針對企業應用而設計,聚焦於改善流程、優化客戶體驗、加速產品開發等企業需求。四是賦能企業(empower),透過UI/UX設計,讓使用者清楚知道目前使用哪一種模型、輸入哪些資料及產出結果,還能自行調校,確保AI模型得以發揮最大價值。

吳文舜指出,在導入生成式AI應用時,可能有人會擔憂以watsonx.ai訓練出的大語言模型,是否在中文、產業或企業專有名詞上的理解能力偏弱,其實這並不是watsonx.ai這種通用型AI平台要解決的問題,企業應該善用外部模型去補強AI的能力,像精誠資訊基於NLP技術發展出的GPT相關應用方案,就可以整合watsonx.ai平台,增加AI對中文或專有名詞的理解能力。

再就顧問服務而言,IBM客戶工程團隊會運用設計思考的方式,與企業共同討論目前現況、面對哪些挑戰及未來規劃,在短短4-8週的時間內,快速實現企業對AI應用的想法,之後再慢慢擴大。

其實,AI就像2000年興起的Web,隨著時間推移,企業對AI的接受度會越來越高,在這過程中,IBM與精誠資訊將持續探索企業AI應用的各種可能,例如:用AI去提取ESG報告書、財富管理報告的重點等,希望藉由合作產出更多示範應用,進而協助企業找到AI應用的甜蜜點,逐步蛻變為AI優先的智能企業。

圖/數位時代