[簡立峰] 硬體加值，搶個雲端好位置|數位時代 BusinessNext

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。

雲端是什麼？是一種運算模式的改變。雖然消費者沒有實質的感覺，但事實上大家都變成低頭族了。今年樹開花後，樹底下都是人，每個人都在拍照，台灣、北京、日本都一樣，隨時有人在拍照，這就是雲端帶來很大的改變。

以前PC是小小的腦袋，現在遠端的雲則是好大的腦袋，運算從PC轉移到雲上，服務內容就會變得很強，這替硬體端帶來了改變。

如果手機的重點在服務，那硬體好壞沒有太大差別，都只是前往網路存取服務的載具。整個雲端體系裡最有價值的就是平台，像微軟、Google、 Amazon 。

再來就是軟體即服務，但很不幸的台灣都沒有。而在端的種類其實會變更多，所以硬體機會是變大的，有各式各樣不同的裝置會出現。但這些裝置的出現依靠的是服務，是服務創造裝置，不是裝置創造服務。

台灣的優勢雖然在硬體，但我們卻還沒真正創造新的裝置，受創最重的其實是品牌廠商。因為使用者為了服務，根本不會在意買了什麼硬體，而且隨時可以換硬體。這時候消費者對品牌忠誠度是最低的，只有高品牌跟沒品牌，沒有介於中間的。蘋果是一個高端，要創造第二個高端很難了。每一個位置台灣都應該要努力，但有可行性較高和較低的部分。

平台的部分都被美國公司掌握了，我不認為以前做不到的地方，未來就做得到，這兩個層面對台灣來說不容易。但創新硬體是台灣的機會，應該運用既有硬體優勢做垂直整合，台灣可以先把硬體想好，搶住這位子，再從上加值創新應用，一下子就跳去做平台會很難。全世界做平台、工具軟體的有幾千幾萬家廠商，以前台灣從來沒有貢獻過，現在忽然要來做個軟體，不太合理。但全世界不管做什麼硬體，零組件都在台灣手裡，在這裡繼續做，還是有機會。

比如說醫療雲的血壓計，既然可以量血壓，也可以量其他東西，甚至把醫療紀錄都丟在上面，創造雲跟端的結合。還有行車紀錄器能不能把錄影內容放在雲上，出事時提供給保險公司，變成一朵保險雲呢？導航機好不容易和車商合作進到車子裡，能不能結合服務出現一朵交通雲呢？這都是硬體和雲端垂直整合可以帶來的機會。

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。個人雲趨勢是今年的觀察重點，現在誰輸誰贏都還不知道。個人雲代表個人所有一切，只是先從儲存開始。未來行事曆算不算個人雲？那要看它聰不聰明，如果它能把所有會議紀錄、視訊檔案都存在一個地方，那就有驚人的威力。硬體產業不是只固守在硬體，而是用既有產業優勢結合一切。或許從醫療雲、教育雲開始，政府可以釋出一些資源讓業者實驗。而企業要知道自己一定要面對一個市場，不論是全球或中國。（口述／簡立峰整理／趙郁竹。數位時代雜誌2012年05月號）

[簡立峰]曾任中央研究院資訊科學研究所副所長，現為Google台灣董事總經理，從研發到市場行銷，對於創新議題有許多深入觀察。

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。

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。」

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。

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。