近年來，AI落地一詞已成為台灣產業的熱門話題，即使不少企業積極投入AI領域中，過程中因為卡關而放棄的案例也時有所聞。不少專家都認為數據是首要面對的難題，這也讓資料科學領域再度受到業界關注。
每年舉辦的WiDS Taipei Conference就是一個從資料科學領域出發的交流活動，活動主題從資料分析、數據實戰、行銷科技，到AI 跨域落地，幾乎都是近來企業熱門的討論話題。由於參與者多是具資料科學背景的從業人員或學生，因此在活動主題及講者的邀約上也著重在實際面的應用與處理經驗，而非理論的美好想像。
從資料科學到AI落地
WiDS Taipei Conference起源自2015年11月於美國史丹佛大學成立的The Global Women in Data Science (WiDS) Conference，WiDS每年舉辦研討大會，並邀請資料科學行業內頂尖女性擔任演講嘉賓，至今已有超過 100 個活動由全球的WiDS 大使於各地區舉辦，旨在支持及鼓勵女性參與資料科學相關領域，育成全球資料科學人才。WiDS Taipei Conference自2018年開始舉辦，負責宣傳及籌辦的是一群來自各企業的資料科學領域工作者所組成的社群：Taiwnanese in Data Science。本篇文章邀請負責籌劃2021年「AI 跨域落地」活動的三位成員陳維君、朱芷萱、姚巧玲與我們分享從資料科學到AI落地的過程。
觀察台灣近年在資料科學方面的發展，活動主要籌辦人之一的陳維君表示，近年來無論在社群科技或求職網站上，都可以發現許多關於資料、科學相關的標籤，也有許多非資料科學背景的工作者願意參與相關活動及工作坊，想要了解如何完成一個資料科學專案或是如何建立一個資料科學團隊。陳維君說，近兩三年來蠻多公司陸續成立資料科學部門或數位轉型部門，但她也能察覺到多數人對AI落地並沒有信心，甚至有許多高階管理者也擔心自身的數據素養不足，進而害怕影響AI落地的可能。
姚巧玲則認為，若能在活動中聽到講者分享自己實際處理資料過程中得到的經驗，例如可能會踩到哪些雷？哪邊可能會有意想不到的情況？如何解決困難？或是分析技術上的know-how，以及最後的成果等，藉由經驗分享幫助相關人員縮短專案上的撞牆期。
導入AI最怕概念不清楚，最難的是定義問題
姚巧玲笑說，平時會接觸到許多想要導入AI專案的客戶，最怕遇到商業目的不明確的客戶，例如只說：「我想要精準行銷」或是「想要做AI題目」，丟出一句話就希望廠商可以提供一套完整的解決方案。從資料科學家的角度來看，陳維君認為，在整個導入AI的流程中，最難的是問題的定義。她解釋，實際進到專案時，較為頭痛的是如何聚焦商業問題，例如需要解決什麼問題，以及達到何種效果？通常這時候就需要跨部門的溝通，不僅要聽懂客戶的語言，也需要花費許多時間做需求訪談，最後才能收斂出專案的做法。當成品出來時，還需要處理營運面的整合問題，「只要跟人有關係的溝通，都會需要蠻多挑戰的。」陳維君笑說。
朱芷萱則是從資料工程師及PM的角度分享，「許多需求單位可能不知道自己要的是什麼資料，或是開出做不到的東西，」因此在處理資料科學專案時，除了訂定SOP之外，也會希望需求單位提出地區、業務內容以及時間三個重點，在逆向思考需求單位可能會需要什麼東西，並提出幾套解決方案讓需求方選擇。
女性從事資料科學的優勢為何？
由於WiDS活動講者皆為女性，不免讓人好奇女性從事資料科學是否具有優勢？姚巧玲表示，針對這個問題，她們也訪問過許多講者，大致上可分為兩種說法，有一部份的人認為女性在天性上較為細心，因此能較為仔細或具有耐性的處理資料。其次，資料科學領域常需要跨領域的溝通，女性具有一個最大的優勢就是善於傾聽。但也有另一部份的人認為，比起性別，更重要的是特質，並不需要特別強調女性這個標籤。
從他人經驗中學習
姚巧玲說，講者的分配可分為兩大部分，一部分主要分享AI理論及大方向的建構，另一部分則是以實務經驗分享為主的講者。首場演講率先邀請政務委員唐鳳前來分享包括口罩地圖及口罩實名制等解決方案，包括如何與民間合作使用開放資料開發解決方案，又如何進行跨部門溝通讓方案可以在最短的時間內通過上線。
另一位值得期待的則是英業達集團 (Inventec Corp.) 人工智慧長陳佩君的分享，曾經帶領團隊開發與深耕智慧製程、醫療人工智慧及機器自動化領域。陳佩君在加入英業達前，曾參與過無數的新創與研究團隊，包括在 Intel 開發出目前最為廣泛應用，下載次數超過 1800 萬次的電腦視覺程式 OpenCV；也曾為 Nvidia 開發出公司首個影像處理器。除了企業實務經驗，學術方面累積也不容小覷，擁有 CMU 博士學位，共同著作了超過 30 篇學術論文，並握有多項專利，如此豐富多元的經驗也讓她成為各大論壇與學術機構爭相邀請的熱門講師。
此外，華碩AI研發中心 (ASUS AICS) Product Director 產品總監毋文涵的分享，將讓人看到一個智慧醫療產品從無到有的過程，從使用者與市場需求的探索、如何有計畫善用資源，以及帶領團隊開發迭代產品，並協助醫院使用者了解 AI，並逐步將醫療 AI 服務整合至工作流程內的的實務分享，並將開發的智慧醫療解決方案實際在十五家以上醫院落地使用。
陳維君說，因為工作的關係接觸過不少AI專案，有大部分的公司通常做完prototype後，就結束專案了。但對她而言，AI要能真正落地必須要有更多溝通過程，具體來說可能是要能和營運面整合，並且能有追蹤成效的機制，定期查看並調整模型的表現，同時能看到成效更好。但她坦言，要真的做到這個程度還是有點難度，「實際上有許多企業再導入AI的時候，常常在一開始做完prototype就喊卡了。」因此，希望透過活動交流及實務經驗分享幫助許多人深入瞭解專案執行上的細節。
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