行業 × AI 不是把模型名貼上去：垂直場景要先問資料、決策與付費能力

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行業 × AI 不是把模型名貼上去：先問資料、決策與付費能力

這則 Threads 用「行業 × AI」列出一串垂直應用：喪葬、保險、投資、美業、房仲、產線、保全。它的價值不在每個模型名都正確，而是提醒：AI 創業機會常藏在傳統行業的預測、分群、推薦、偵測、摘要與流程自動化裡。

關鍵修正：「現在想賺錢太容易」這句要打折。垂直 AI 真正難的通常不是模型，而是資料權限、工作流程、信任、責任歸屬、法規、採購週期與客戶願不願意為決策改善付錢。

行業	貼文列出的技術方向	更實際的商業問題
喪葬 AI	時間序列預測、空間熱點分析	需求預測、庫存 / 人力 / 場地排程、區域服務覆蓋；但資料敏感且倫理溝通要小心。
保險 AI	二分類風險模型、生存分析、SHAP	續保預測、核保、理賠風險、客戶流失；留言指出資料多半在公司內部，外部創業者不易取得。
投資 AI	量化因子、時序模型、強化學習倉位	市場噪音、回測過擬合、合規與責任；能賣的常是研究工具、風控或 workflow，而非保證獲利。
美業 AI	推薦系統、RFM、再訪預測、客戶筆記摘要	回訪率、客單價、會員經營、員工交接；資料相對可得，較適合 SaaS 化。
房仲 AI	估價、GNN、物件描述 NLP	實價登錄 API / 標案 / 資料完整性是門檻；留言指出公部門估價系統與資料取得不一定開放。
產線 AI	YOLO / DETR、U-Net / Mask R-CNN、PatchCore、TensorRT	瑕疵檢測、邊緣部署、誤報漏報成本、產線整合與相機 / 光源 / 標註資料才是主戰場。
保全 AI	行為識別、多人追蹤、事件規則、RTSP	勤務管理、異常事件偵測、誤報處理、隱私與監控合規；很適合結合既有物業 / 保全需求。

不要從模型開始

Prophet、XGBoost、YOLO、GNN、SHAP 都只是工具名。真正要先定義的是：哪個決策要變好？錯一次成本多少？現在誰負責？資料在哪？誰願意付錢？

資料是第一道牆

保險、房仲、投資等場景，最有價值資料常在內部、受法規限制，或需要長期累積。沒有資料權限，模型組合再漂亮也只是簡報。

流程接入比模型準度更重要

產線和保全這類場景，模型要接 RTSP、edge device、警報流程、工單系統、人員排班。客戶買的是可落地 workflow，不是單一模型。

最適合 MVP 的方向

美業回訪 / 客戶摘要、保全事件整理、產線簡單異常檢測、房仲物件文案 / 比價輔助，通常比「全自動投資 AI」更容易驗證。

評估垂直 AI idea 的 8 問：

來源：
Threads: https://www.threads.com/@mr.__.l/post/DYoY6ohAdIh