導入 AI 非難事！行動貝果 No-Code AI 分析預測平台，助企業無痛數位轉型

國際顧問公司麥肯錫報告預估，2025 年智慧工作流程和人與 AI 的協作可能會成為企業的標準配備，屆時企業將使用數據來優化工作。顯見掌握人工智慧，成了中小企業快速應變的生存關鍵。

因應趨勢，行動貝果長期投入 AI／AutoML 及資料科學發展，針對不同客戶屬性發展出不同 AI 服務。旗下產品 Decanter AI 為一 No-Code AI 分析預測平台，有效幫助資料科學家、產業專家、商業決策者快速應用 AI 的解決方案。

面對快速更迭的市場，各大企業莫不積極思考如何透過創新數位工具來優化工作流程，強化商業收益。行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民說：「運用 AI 數據分析來取代傳統以人力看 dashboard 的判斷，可以降低誤判率，也不會總是要等賠錢了才知道要修正問題。」

No-Code AI 預測，讓所有工作者都能零門檻運用

鍾哲民指出，幾乎每個產業、每間企業，都有自己的數據資料，然而這些海量數據，能不能為公司所用、替公司產生更多價值，就需要解決方案的賦能。

他比喻，如果這些數據是一個酒窖裡的好酒，Decanter AI 就是企業數據價值的「醒酒器」，協助企業以門檻最低、時間最短、彈性最佳的方式，點醒數據紅酒的香氣，將數據昇華成可行動的洞察。

Decanter AI 最大的特色在於它是一個 No-Code 平台，有著簡潔直覺的圖像介面，使用者不需編寫任何程式碼，只要上傳資料、選擇預測分析目標後即可開始建立模型。「Decanter AI 能自動識別、應對不同資料格式、代替您處理缺值、基礎特徵工程等，工作者不必再進行耗時費神的重複性 key-in 工作。」鍾哲民說。

此外，Decanter AI 上也內建「What-if Analysis」 功能，可模擬在不同特徵組合下的預測值。完成模型訓練後，使用者可在單一模型中自行設定特徵值，快速得到預測結果作為決策參考，並透過反覆模擬，進一步觀察預測結果隨著不同特徵值設定如何變化。

鍾哲民以人資相關的應用舉例，假設今天要解決離職率過高的問題，使用者可以透過 Decanter AI 找到離職率高的幾個原因，再透過模擬功能，觀察改變哪個原因的效益最高，讓數據的洞察發揮真正的價值且落地運用。

觀察「領先指標」，做到細緻的「需求預測」

鍾哲民認為，Decanter AI 對於企業的一大助力是做到細緻的「需求預測」。他指出，過去企業在做商業決策時，頂多只能觀察「落後指標」，也就是狀況發生後才能反應，充其量也只是亡羊補牢；然而，透過 Decanter AI，可以觀測「領先指標」，「比方說，從 AI 的分析中就可以看到，下一季銷量會衰退，可能的原因或許是因為淡季，那就可以加強宣傳、促銷，事先預防。」他說。

疫情期間，國際運價在 2 年內飆漲 10 倍，造成高運費、高庫存風險的問題，鍾哲民以一個醫療品牌集團舉例，透過行動貝果 No-Code AI 預測，使該集團叫櫃準確率提升 30%，貨櫃裝櫃率提升 25%，即時解決醫療器材供應鏈問題。「現在企業在推 ESG，透過 AI 精準預測就極為重要，可以協助企業把物流的效能極大化，減少碳排。」鍾哲民補充道。

另一個販售汽水的品牌，也透過 Decanter AI 觀察到影響飲料銷量的關鍵因素的「溫差」，因而運用模擬功能，加上溫差的變相，預測在各個地區要鋪多少庫存的量，壁面無貨可賣，或者是囤貨的風險。

鍾哲民認為，在人、貨、場 3 要素完全數據化的新時代下，Decanter AI 提供自動化機器學習解決方案，協助企業運用 AI 快速活化大量的全通路資料，導入數據驅動的經營模式，做出更可靠的商業決策。

更重要的是，Decanter A 的 No-Code 特性，可以讓所有工作者一起在平台上協作，有助於整個組織數位化能力提升，並加速轉型的速度。「我們在協助客戶導入時，常發現一些問題是出在『人』身上，人們害怕 AI 取代自己的工作，」鍾哲民說，「透過這樣低門檻的解決方案，讓人們的能力和 AI 發揮綜效，達到相輔相成的理想。」

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