總體經濟, 精選書單

培養三個習慣，看清總體經濟的真實風險

從2025年元月川普就任之後，全球總體經濟陷入變化無常、難以預測的「新常態」，市面上也快速出現許多所謂「經濟學家」。各種無稽的奇想和無從查證的揣測，取代了傳統的預測，在社群媒體與AI的推波助瀾之下，更是真假莫辨令人焦盧。我們能夠避開假警報嗎？或者說，應該要怎麼做，才能培養不被輕易煽動影響的能力？

新創, 產業案例, 觀點

從品質檢測出發，解構AI導入挑戰與實務解方

隨開源模型成熟、資料隱私需求提升，以及企業內部數據與流程的專屬性等原因， AI 將逐步從雲端逐漸走向地端（Edge）。因此，協助企業實現「模型主權化」、「流程整合」與「成本可控」是重要目標。

生成式AI, 觀點

AI 正在殺死網路？一場流量變現與另闢蹊徑的戰爭

自 2022 年底 ChatGPT 問世以來，人們獲取知識的方式正經歷一場劇變。《經濟學人》的分析指出，人工智慧（AI）不僅顛覆了我們的上網習慣，更在重塑網路世界的核心經濟模式，迫使內容創作者不得不重新審視其商業策略。

人才培育, 策略觀點, 觀點

員工不願配合導入 AI？三步驟跨出成功第一步

因此，從制度設計開始，就必須注意要滿足三個關鍵需求：首先是延續與員工協作的思維，賦權員工，讓員工能夠積極參與塑造自己的新職能。其次，領導階層也必須重新安排流程、分配任務，為企業增加的價值。最後，將科技變革視為必須持續管理的動力，保持足夠的彈性與應變力。

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AI 服務商來解題》讓經驗說話、讓決策可計算：優智能用最佳化解決製造業痛點

在製造業與半導體產業中，無論是電路設計、布料裁切、產品選型到機台參數調整，都潛藏著關鍵的「最佳化問題」，也就是如何在多重限制條件下，找出最適組合，以達成效能最大化與成本最小化。這些問題看似技術性的數學題，實則是現場工程師每天面對的實務挑戰。

ChatGPT, 精選書單

你真的放心把你的錢乃至國家，交給 AI 管嗎？當 AI 接管交易，有哪些風險需要計算

每隔一段時間，人類社會都會發明某種新玩具，然後宣稱它將徹底改變世界，帶來無限美好的未來。19 世紀的蒸汽機，20 世紀的核能，21 世紀的 AI。歷史告訴我們，這些技術的誕生往往並不會如發明者預期地帶來繁榮，反倒為我們挖好了一個更大的坑——這次，AI 會讓我們摔得更慘？

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跨越轉型障礙—組織如何打造「AI時代的學習型文化」？

長期以來，企業習慣用量化指標來評估培訓成效：上了多少小時課、多少員工拿到證照、課程完成率有多高。在AI時代，這些指標正迅速失去意義。

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J.P. Morgan 如何打造 AI 代理人？「痛點」就是重點

根據團隊的說法，J.P. Morgan 私人銀行部門為投資研究團隊開發的「Ask David」AI Agent，已完成落地，能夠直接服務於財富管理顧問們。在 LangChain 的大會上，J.P. Morgan 的團隊介紹了他們是如何打造一個 AI Agent，讓人一窺全球頂尖的金融機構是如何實現AI落地的。

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讓 AI 聽懂人話！慧穩融合大語言模型，賦能產線老師傅建立使用信心

影像辨識與資料分析，是目前製造業導入 AI 最常見的兩大技術應用。但在實際落地過程中，仍面臨不少挑戰，尤其是人才短缺所導致的導入知識斷層。慧穩科技以深耕產業場域的實戰經驗，推出融合大語言模型、電腦視覺與數據分析的 AI 平台解決方案(WinHub.AI – Fusion AI Solutions)，協助製造業快速導入 AI。