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摘要:

項目	定義	詳細說明
把握	理解現實	白話來說就是將雜亂無章的資料，轉換成能夠汲取洞見的資訊。
計畫	預測現實	不只是讓機器整理、數值化資料，更進一步從資料中擷取模式，預測未來。
契合	預測人類選擇	當資料充沛、資訊過量，人類反而需要工具協助，從眾多選項中篩選出符合需求者。

人工智慧已經有超越人類的表現，但在商業應用中，人類還是得為自己導航。

價值主張定得不好，AI救不了:

這間公司主打利用AI替你決定穿搭，以演算法替每位用戶推薦獨特的服裝與配件，每個月它都會寄送一箱「你可能會喜歡」的衣飾給顧客。

AI在過程中的確派上用場，從事前詢問顧客喜好開始，到每次寄送中蒐集顧客回饋，再到季節遞嬗捕捉時尚氛圍，所有資料點，都成為演算法通往精準路上的燃料。

Stitch Fix的AI很棒，技術沒有問題，問題出在價值主張，Stitch Fix選擇在大宗商品市場中競爭，邊際效益已經很低，又沒有規模與範疇（scale&scope）的經濟效益，「AI可以解決很多事情，但它無法拯救你於有瑕疵的商業模式。」