設立台灣政府資訊長的戰略思考
設立台灣政府資訊長的戰略思考
2016.11.21 | 創業

數位技術的發展已經徹底改變了世界的樣貌,各國為了因應數位時代的發展,紛紛採取了不同的策略。新加坡有「通訊與資訊部(Ministry of Communications and Information (MCI))」,韓國是「未來創造科學部(미래창조과학부, Ministry of Science, ICT and Future Planning)」,美國總統更延攬 Google 副總裁 Megan Smith 擔任白宮的資訊長,英、日、澳與芬蘭等國均已設置國家級或部會級資訊長,協助產業整合與扶持。為促進資訊通信及相關產業升級,提高政府效能與公民參與、開放政府及雲端資料應用、防止駭客攻擊,以提升國家整體之國際競爭力,為策訂及推動數位匯流、電子化政府、智慧城市、智慧生活及網路建設等國家資訊通信發展,包括政策的研究、規劃與跨部會協調並提出國家前瞻戰略,我認為政府須要設立資訊長與統責機構。

前 Google VP、歐巴馬聘請之白宮資訊長 Megan Smith
前 Google VP、歐巴馬聘請之白宮資訊長 Megan Smith

我在立法院提出修改政府組織法,在行政院底下設立資訊長, 這個法案目前已經一讀通過,即將交付委員會審查。資訊長就是要協助解決政府資訊部門整合協調的問題,並率領政府各級資訊團隊,提出前瞻政策,打造數位政府以因應資訊化時代的來臨。因此,資訊部門應該要在更高層次組織架構下,肩負起政府資訊長的責任。為了準備這次的法案,我特別拜訪了長期關注科技、資訊、數位化政府的前行政院長張善政。以下是我與張前院長對話的節錄:

各層級的資訊長是否需一條鞭?

資訊長是否如人事長、主計長的領導一條鞭?各機關單位的資訊長是由該機關首長任命?還是由行政院資訊長任命?各單位資訊長職位是否只限定資訊科技出身?交通部資訊長是要學資訊的?還是交通管理的擔任?不同的人選將會突出不同的政策發展面向,例如 ETC 要做充分的發揮,是否可用到車輛收費以外的運用,這已經超過交通部資訊長的層次了,這個專業的要求會比資訊的要求更重,如果從這個角度思考,張前院長認為不一定由資訊背景出任交通部資訊長是最合適,這個值得全方位的思考。張善政認為,資訊是應用的科學,這樣可以把資訊長發揮到新的高度,像農業物聯網的運用,展現的大數據意義,不是單純資訊做得來的。

資訊長角色的扮演,應該導向協助各部會業務的推動,這就涉及了資訊長是與部會首長平行的專職部長?還是在部會首長之上?在部會首長之上就是由副院長兼任。如果副院長兼任資訊長,資訊總處就是副院長的幕僚,由副院長出面協調各部會。

許毓仁與張善政對談
許毓仁與張善政對談
圖/ 許毓仁提供

雖然政委能夠協調各部會,但是出於對政府運作現況的了解,他感覺,在現有的體制下,資訊長的級別如果是由副院長兼任的情況,會是比較理想的安排。因為,以副院長的高度,上承院長,能夠起承轉合,下對各部會協調,更能夠快速的作出跨部會的政策安排。資訊長的角色,應該放在國家制高點的位階來思考。

拉高資訊長層級;賦予實權、資安是國安一環

台灣目前實際現況與國際發展趨勢,如果台灣要迎頭趕上,還有一個重點是資安(cyber security), 台灣每年政府部門被駭高達1000次以上,大部份可以即時防衛,但是許多重要資料都暴露在外,在行政院層級設置資訊長來統管資安問題,並且把資安拉高到國安戰略是非常重要的。

另外,還有兩個 CDO 的角色 Chief Digital Officer、Chief Data Officer, 雖然目前唐鳳擔任數位政委,但是她的主要工作還是在協調, 沒有實權,也無行政資源,要真的落實資訊長的功能,應該要賦予實權,並且能夠指揮部會配合。我認為新設的資訊長,應該同時兼顧數位時代的發展與因應,並在大數據方面能起到整合開放政府與協調民間的橋樑,加速大數據分析,以協助政府對政策的分析與擬定。

許毓仁_科技政變論壇.jpg
立委許毓仁認為行政院應該有夠專責的資訊長處理資訊相關協調事務。
圖/ 侯俊偉/攝影

資訊技術發展帶動數位環境的革命增長,台灣資通訊產業在硬體製造上有非常不錯的表現,但是對於數位環境一日數變的陌生疆場,我認為台灣政府的表現似乎與時代脫節。Facebook,Google, Tesla 等新創公司標誌了加速大數據運用的里程碑,藉由資訊化、數位化,大數據的取得與應用,更加改變了企業、政府的決策模式,人們在環境中面對的資訊,甚至是透過大數據分析的結果加以設計,展現在消費者面前。台灣的資訊長,應該思考經由資訊、數位、數據三位一體的結合,才能策動台灣在數位時代的海洋上持續揚帆前進。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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