Month: 3 月 2024

在這個數據爆炸時代,預測分析成為各行各業不可或缺的工具,透過洞察歷史數據中隱藏的寶貴資訊,企業可以預測像是客戶流失、設備故障等重要問題,並採取相對的因應措施,大幅提升營運效率。然而,傳統的預測分析技術卻存在諸多挑戰,例如:模型建構過程複雜、選擇演算法與訓練模型過程的大量實驗、資料維度過多、資料格式與資料來源多樣化、專業人才短缺等,這就為Predictive GenAI(預測型生成式人工智慧)新興技術帶來令人期待的應用前景。
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台灣智慧醫療產業已成為「全民運動」,各級醫院積極智能化,產業界視醫療科技為重要創新領域。政府提出智慧醫療政策,資本市場有智慧醫療上市公司。然而,面臨市場有限、支付彈性不足、供給過剩等挑戰。疫情提高對智慧醫療的共識,為解決核心問題提供契機,如提高健康醫療在GDP的比例。智慧醫療產業面臨的挑戰與其他產業數位化發展相似,但應利用共識高、人力資源充沛的優勢,快速提出解決方案,為台灣發展成數位國家、人工智慧國家找到正確的路徑。

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