【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
2013.03.26 | 創業

現在已經有太多的報導說某某公司利用使用者的行為記錄,來算出每一個人的喜好,並且導出商機等等新聞到處可見,但我相信大家看再多次,不是覺得這樣會不會太可怕了?不然就是這好厲害阿!這兩種答案,不然就是兩種都有。

但事實上這件事並不神奇或可怕,會覺得這樣是因為大部份的人不知道怎麼做,或者是說這能夠做甚麼,若是你知道後,發現這跟本只是個套來套去經過計算的結果,甚至在某方面你用手來算都可以,只是不一樣的是人只能處理少量資料,而電腦可以處理巨量資料,當很多事情會有量變產生質變的時候,威力就在此顯現,但這些步驟,說穿了一點都不聰明,甚至還非常的機械化的制式。

當然我不是很好的深入淺出的作者,所以沒辦法寫給大多數的讀者看,而是寫給已經有一點實務經驗的人,尤其是程式設計師或資料庫管理師等工程師,但若沒有這技術背景,我相信做這樣的拆解,可以讓大家從一知半解變成知道個大概,而透過這樣的了解,讓大家有機會去應用是我寫這幾篇的目的。

只是還有一個前提,就是我不會在這邊寫資料探勘的基礎,也就是說,「請先去看本資料探勘的書」,再來看下面幾篇文章吧。

目標:能夠知道某個特定人喜歡甚麼東西,購買每一個商品的機率,或者是說我們該如何推薦商品給他,以及知道他喜歡這商品的原因?

人與商品之間的行為有下面幾種:

  1. 瀏灠
  2. 放入清單
  3. 購買
  4. 評價或評論
  5. 其他

    上面每一種行為都有其數量化的差異,有些是一年幾次,幾十次或到幾百次或更多,而每一個行為都可能有個 「權重 (Weight)」,以及時間 (Time) 與次數 (Times) 的屬性,甚至更有可能是一個 Vector (向量) 的指標,例如喜好、觀感等等,無論是可以量化或不能量化,這些都可以成為建立人與商品的「關連」。

    所有的資料探勘系統實作都是從這些資料做轉化,甚至是簡化,畢竟可以運算,以及算得出結果才是重點,甚至是能夠算給所有消費者顧客使用才是資料探勘的精隨。

    但有趣的事是很多實用的系統都很少是用單一方法去建構出來的,畢竟除了人的行為之外,商品有有幾個屬性:

  6. 商品本質、內容

  7. 商品描述 (meta-data) 與分類
  8. 最後才是商品的使用

    在還沒有 Semantic Web 之前, 我們能用的就是商品的使用,也就是我們使用者/消費者與商品/物品之間的關係,而在有了語意網路之後,我們就可以進一步的處理本質 (文化商品) 與描述了,只是在這之前還要有幾個前置作業。

  9. 會自動化新增關鍵字詞的表

  10. 會自動化連結出語意網路的表

    這兩個表若是可以扣掉前面「會自動化新增/連結」 的話,我相信很多人都有從很多單位去取得這樣的詞庫與關連庫,但在實務上我們有絕大部份的狀況都是在處理運算最新的商品或議題時,沒有一種機制能夠新增或更新的話,幾乎是不實用的。

    只是這新增/更新有時不見得是自動化,因為自動化是件相當困難的事,就我所知有不少在做這項業務的公司單位,用的就是「工人智慧」,而不是人工智慧,但無論如何,有了這兩個表之後,再加上從資料探勘能夠得知的:

  11. 關連分析 (一階, 或高階)

  12. 群落分析 (Clustering)
  13. 時間序列預測

    有了上面三個很基本的工具後,可以配合產出很多的可能性:

  14. 最常見的關連購買

  15. 在搜尋結果中做排序
  16. 從分類結果做語意分析產出因子
  17. 有了高階的關連分析可以透過配對做活動
  18. 從銷售預測中作備品或庫存準備
  19. 只要你想得到的

    當然上面說得很簡單,好像是三兩天就可以開發出來的東西,但事實上單單一個「會自動化連結出語意網路的表」,我記得當時就弄了兩三個月才弄出來,當然現在再弄一次就只須要兩三天到兩三個星期了,畢竟有經驗跟沒有經驗還是差很多的。

    記得我在 5 年多前寫過 Data Mining 是一個須要跟效率挑戰的高度技術的事,但現在的機器已經比 5 年前快 5 倍了,加上資料庫的多樣性,雲端系統的完善,讓寫這樣的系統跟之前簡單不只 5 倍,我在兩個月以前自己從無到有又自己跑一次,以前須要半年的現在只要半個多月就夠了,想想時代還真可怕阿。

    所以說,在這樣成熟的時機而言,導入真正的巨量資料探勘已經不是預算的問題,也不是技術的問題,而是心態的問題了,你準備好了嗎?

轉自[黑貘來說](http://gene.speaking.tw/2013/03/blog-post_20.html)
關鍵字: #大數據
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從客服到數位員工:宏華國際如何用 AI Agent 幫企業把握每一筆商機?
從客服到數位員工:宏華國際如何用 AI Agent 幫企業把握每一筆商機?

隨著生成式 AI 與 AI Agent 的快速發展,企業導入 AI 應用,早已不是「要不要」的是非題,而是「如何選對解決方案」的決策題。

以 AI 客服為例,市場上雖然有眾多解決方案,但真正能夠拉開差距的,不是技術本身,而是對產業場景、服務流程與顧客需求的理解,這是決定AI 能否改善營運效率、提升顧客體驗,並創造實際商業價值的關鍵。

深耕客服領域多年的宏華國際,憑藉著長期累積的第一線服務經驗,以及對產業應用場景的深刻洞察,打造出適用多元產業的 AI 客服代理人,透過將客服經驗模組化、場景化,協助企業降低 AI 導入門檻與試錯成本,讓 AI 不只是技術工具,而是真正能快速落地、創造營運效益的虛擬助手。

宏華 AI 客服
圖/ 宏華國際

有溫度的 AI 服務,成為企業競爭力的新關鍵

宏華國際資深技術顧問李宗遠指出,對企業、尤其是服務業而言,客服的價值早已不只是接聽電話或回覆訊息,而是建立顧客信任、優化服務體驗的重要平台。透過客服,企業不僅能維持對外溝通的一致性與完整性,也能延伸服務時間與服務範圍,進而即時掌握顧客需求,有效承接每一次商機。

然而,過去要打造全天候客服,企業往往需要投入大量人力與管理成本。如今,AI大幅降低了建置與維運成本,24 小時服務不再是大企業的專利。透過 AI 客服代理人,即使是資源有限的中小企業,也能在不額外增加人力的前提下,快速建立客服機制,提供更貼心、更有溫度的服務,而這也將成為未來服務業的重要競爭力。

以餐飲業為例,消費者有聚餐需求時,通常會透過網路訂位系統同時向多家餐廳預約,等到接近用餐日時,再做出最終選擇。此時,餐飲業者若能在網路訂位流程中整合 AI 客服代理人,主動提供完整且貼心的一條龍服務,例如:推薦適合餐點、提醒停車資訊、確認特殊飲食需求,甚至提前規劃包廂與慶生活動等,讓顧客到店前就有好的服務體驗,自然有機會打動顧客的心、成為最終選擇。

李宗遠認為,AI 的價值不只是提升效率,更在於協助企業打造更有溫度的服務,這不僅有助於降低臨時取消率、提升訂單轉換率與顧客黏著度,更能建立差異化競爭優勢,讓 AI 從工具真正成為企業夥伴。

宏華國際
宏華國際資深技術顧問李宗遠
圖/ 數位時代

AI 客服下一階段,比的不是技術,而是誰更懂服務場景

然而,AI 要打造有溫度的服務,關鍵不在於採用了哪些技術,而是 AI 能否真正理解不同產業的服務場景與顧客需求。為此,宏華將多年來服務不同產業、不同場景所累積的第一線經驗,轉化為開發 AI 客服代理人的重要基礎,讓 AI 不只是回答問題,更能理解企業的服務流程,以及客戶的情緒與潛在需求,提供更貼近人性的互動體驗。

李宗遠認為,宏華 AI 客服代理人可以為企業帶來三項價值。第一項是將原本仰賴人工處理的流程自動化。AI 客服代理人不僅能線上服務客戶,完成訂位、預約、報修等流程,還能自動執行後續作業,例如:生成維修派工單,並通知師傅前往服務。

第二項則是優化顧客體驗。AI 客服代理人以多模態 AI 作為核心,可以進行語音、文字與影像的互動,因此,顧客透過電話、LINE、社群平台、網站或實體門市等留下的互動記錄,都能整合至同一平台,避免在服務過程中產生斷點。

第三項是延長服務時間與擴大服務範圍,承接更多商機。AI 客服代理人支援國語、台語、英語 24 小時應答,無論顧客在任何時間、透過何種管道聯絡,甚至使用外語,都能獲得即時回覆。

十多年客服經驗,如何成為宏華 AI 的護城河?

當 AI 客服的技術能力逐漸成熟,真正難以複製的,不是模型,而是背後累積的服務經驗,而這正是宏華最大的競爭力。

宏華國際新事業處協理曾世忠指出,宏華國際深耕客服領域超過十年,累積全台數一數二的服務量能與顧客互動經驗。從客服、門市到到府服務,這些第一線服務經驗,不僅讓團隊更理解真實客服情境,也更熟悉不同產業的服務流程與需求,成為 AI 客服代理人得以持續優化的關鍵。

宏華國際
宏華國際客服新事業處協理曾世忠
圖/ 數位時代

這些第一線經驗讓宏華非常清楚顧客互動過程中的各種變數,包括臨時修改需求、跳躍式提問、說話帶有情緒等。曾世忠表示,真實世界的客服互動很少按照既定腳本進行,許多AI在面對顧客突然改變想法或偏離原本的對話流程時,容易陷入重複問答或無法理解語意的困境,進而影響使用體驗。
也正因此,宏華訓練的不只是 AI 的智商(知識理解、順暢對話),更重視服務情商(情緖分析),讓 AI 能理解對話情境、顧客情緒與需求變化,可以「秒問秒答、邊聽邊想」,而非只是依照固定腳本機械式回應。

除了理解真實客服互動情境外,長期服務不同產業客戶的經驗,也讓宏華更了解各產業面臨的服務情境與需求差異,並將這些產業 Know-how 模組化,發展出餐飲、技術服務、專業服務等產品包,企業只要完成需求完成設定,便能快速導入,大幅降低建置時間與試錯成本。

宏華國際
圖/ 數位時代

「AI Agent 的價值不只是協助企業服務客戶,更將成為企業營運的重要基礎設施。」曾世忠認為,未來,AI Agent 除了協助企業回應外部客戶需求,也將進一步應用於員工服務、人資諮詢等內部場景,成為串聯企業內外部溝通的重要角色。而宏華國際也將持續投入相關技術發展,協助企業在 AI 時代建立更穩定、更具韌性的營運能力。

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