#### 關於數創實驗室 Podcast 數創實驗室是以數據/AI主題為核心的學習型社群，提供各位學習資源、認識朋友、與接觸工作機會等價值。我們每月舉辦一次實體聚會，內容為專題演講、networking time、與其他各式資源分享。 本節目將以圍繞AI、大數據、個人職涯發展為主題，以提高社會AI素養為願景，特別適合下列朋友收聽 : - 大數據 & 資料科學領域人士 - 企業領導人、公司高管收聽 - 關注AI發展的其他領域優秀人士 #### 關於Podcast主理人 Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593) 數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO 遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789) 美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管 台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長 AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統 英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士
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115 episodes
2026-06-01
聊近況｜教了超過一百個人之後，我發現大家 AI 專案最卡的是同一關
最近收到一位學員的回饋，讓我們很有感。 他原本不是公司核心 AI 專案的成員，但上完課後，因為在內部會議中講出 Human-in-the-loop、AI 護欄設計、Agent 成本風險等關鍵判斷，被主管注意到，後來直接指定深度參與公司的核心 AI 專案。 讓他被看見的，不是高深技術，而是一套能判斷 AI 專案的思考框架。 本集 Vincent 會聊聊為什麼 AI 產品的驗收，不該等到專案做完才開始，以及 Eval-Driven Development（EDD）為什麼正在成為 AI 專案開發的重要觀念。 如果你也曾被問：「這個 AI 專案到底要怎麼驗收？」或看著準確率、Demo 卻不知道能不能上線，這集會給你一個新的思考起點。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
2026-05-26
EP102 | AI 成效診斷系列（中）| eBay教會我的事：讓技術成果變成商業價值，你需要的是AI PM
「工程師說 accuracy 87%，然後呢？」 這不是在質疑工程師——這是在描述 PM 最真實的處境：你手上拿到的是技術語言寫的報告，但你的職位要求你必須做判斷。 這集繼續 AI 成效診斷系列，給你跨過技術與業務鴻溝的第一步。 ▍本集金句 「如果你只看得懂技術指標，你反而會做出更糟的判斷。因為你會追著數字跑，而不是追著業務結果跑。」 【系列回顧】 EP101｜在開始之前，先定義什麼叫做成功 → EP103｜上線三個月，客訴反而變多了，你怎麼跟老闆交代？（下集預告） 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
2026-05-19
EP101 | AI 成效診斷系列（上）| Klarna 裁員 700 人的 AI 客服啟示：當技術指標與商業指標脫鉤，數字再漂亮也可能是錯的
AI 專案做了三個月，數字都很漂亮，就代表成功了嗎？ 本集從 Klarna AI 客服案例出發，拆解為什麼回應速度、處理量、成本下降，不一定等於真正的商業成效。Vincent 將分享 AI 專案啟動前必問的三個問題，以及為什麼技術指標必須和客戶滿意度、問題解決率等商業指標一起看。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊 】🤖⚙️———📊 AI Eval 公開體驗課｜從企業 AI 專案常見的驗收困境出發，聊聊為什麼「看起來還不錯」可能是最危險的判斷。若你正在參與 AI 專案，需要釐清 Demo、測試分數與實際品質之間的落差，這場很適合一聽。 05/21 (四） 19:00 - 20:00 👉https://accu.ps/syeurS ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
3 days ago
聊近況｜教了超過一百個人之後，我發現大家 AI 專案最卡的是同一關
最近收到一位學員的回饋，讓我們很有感。 他原本不是公司核心 AI 專案的成員，但上完課後，因為在內部會議中講出 Human-in-the-loop、AI 護欄設計、Agent 成本風險等關鍵判斷，被主管注意到，後來直接指定深度參與公司的核心 AI 專案。 讓他被看見的，不是高深技術，而是一套能判斷 AI 專案的思考框架。 本集 Vincent 會聊聊為什麼 AI 產品的驗收，不該等到專案做完才開始，以及 Eval-Driven Development（EDD）為什麼正在成為 AI 專案開發的重要觀念。 如果你也曾被問：「這個 AI 專案到底要怎麼驗收？」或看著準確率、Demo 卻不知道能不能上線，這集會給你一個新的思考起點。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
1 weeks ago
EP102 | AI 成效診斷系列（中）| eBay教會我的事：讓技術成果變成商業價值，你需要的是AI PM
「工程師說 accuracy 87%，然後呢？」 這不是在質疑工程師——這是在描述 PM 最真實的處境：你手上拿到的是技術語言寫的報告，但你的職位要求你必須做判斷。 這集繼續 AI 成效診斷系列，給你跨過技術與業務鴻溝的第一步。 ▍本集金句 「如果你只看得懂技術指標，你反而會做出更糟的判斷。因為你會追著數字跑，而不是追著業務結果跑。」 【系列回顧】 EP101｜在開始之前，先定義什麼叫做成功 → EP103｜上線三個月，客訴反而變多了，你怎麼跟老闆交代？（下集預告） 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
2 weeks ago
EP101 | AI 成效診斷系列（上）| Klarna 裁員 700 人的 AI 客服啟示：當技術指標與商業指標脫鉤，數字再漂亮也可能是錯的
AI 專案做了三個月，數字都很漂亮，就代表成功了嗎？ 本集從 Klarna AI 客服案例出發，拆解為什麼回應速度、處理量、成本下降，不一定等於真正的商業成效。Vincent 將分享 AI 專案啟動前必問的三個問題，以及為什麼技術指標必須和客戶滿意度、問題解決率等商業指標一起看。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊 】🤖⚙️———📊 AI Eval 公開體驗課｜從企業 AI 專案常見的驗收困境出發，聊聊為什麼「看起來還不錯」可能是最危險的判斷。若你正在參與 AI 專案，需要釐清 Demo、測試分數與實際品質之間的落差，這場很適合一聽。 05/21 (四） 19:00 - 20:00 👉https://accu.ps/syeurS ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5