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隨著App、共享經濟的發展，加上疫情影響，在看不到真人的情況下，不僅確認遠端連線對象的身分成了企業的一大難題，數位服務下的個資保護與隱私安全也日漸受到重視。而近幾年利用Deepfake技術的身份偽冒詐欺事件頻傳，更是當前在數位身分驗證上必須正視的挑戰。

新冠病毒肆虐全球長達三年，不僅改變人們的生活習慣，進一步推動許多數位科技的發展。對於風險管控十分嚴格的金融產業，在「零接觸」的生活型態下，現金交易頻率下降，電子支付、網路銀行、數位帳戶等數位金融服務需求則相對提升，銀行端對於數位身分驗證的需求也逐步提高。

「從本質來看，Jarvix是一個數據分析平台，」美商訊能集思事業發展副總裁黃逸華認為，嚴格來說，數據分析工具的底層邏輯差異不大，包含基礎的統計學，再加上機器學習方法。然而，使用No code/Low code平台的關鍵在於，是否可以達到原先所期望的便利性？是否能夠有效分析？是否有清晰的呈現，將數據可視化？以及最重要的，是否可以根據這些分析，提供用戶有助於做決策的洞見？

根據國際研調公司Gartner預估，至2024年全球將有65%的應用程式會從Low-Code平台開發，只要透過圖形介面、拖拉組合，即使沒有程式背景的使用者也能輕鬆使用工具完成工作。2015年創立於矽谷的Mobagel行動貝果則是以No-code AI平台服務為主，利用Auto ML產品和技術來幫助客戶商業決策，強調讓任何業務單位與使用者都能輕鬆操作。

No-Code、Low-Code平台大量興起，許多企業也期許能導入又好又快的平台。什麼是「好平台」？除了要有效、高效完成模型應用，還要夠簡易以降低進入門檻，並能解決使用者資源稀缺的困境，為企業加速、搶得商機的平台。

企業導入和執行AI專案，往往有個門檻，需要先建立陣容堅強的AI團隊，包含AI工程師、資料科學家等角色，然而，這不僅提高溝通成本，有時候甚至發生第一線工作人員（領域專家）不願意、無法完整表達概念與方向，導致專案無法推進。

透過大數據及行銷科技進行產品銷售及洞悉市場需求，已經是當前趨勢，包括行銷、產品推廣、會員經營、客戶服務等各式互動環節都必須快速且精準，才能吸引顧客目光。