未來五年微軟的六大新技術|數位時代 BusinessNext

視覺化和互動性
Visualization and interaction

當牆壁和整個桌面都是螢幕時，資料畫面的呈現與程式的互動都將不同，視覺上和程式與使用者的互動將會演化改進。
電腦螢幕愈來愈大，當電腦螢幕大到四十二吋，或就是客廳那台液晶電視時，在上面打一封email的感覺和現在會一樣嗎？當消費者可以同時開兩三個Word檔，在螢幕上剪剪貼貼文章時，滑鼠指標的反應和軌跡會和以前一樣嗎？當電子紙開始出現，當牆壁和整個桌面都等於螢幕時，資料畫面的呈現與程式的互動都將不同，視覺上和程式與使用者的互動將會演化改進。相對的，在智慧型手機或其他小型裝置上，視覺和互動上則又有不同。微軟因應面板的不同，以視覺化和互動性為研發主軸，希望未來不論在什麼樣的介面上，使用軟體的效率都能增加。

聰明篩檢技術
SmartScreen Technology

微軟希望電腦能夠對所有進來的資料進行分析比對，讓使用者能運用自如。更大的目標是希望能開發和生物科技、疫苗、基因等相關的軟體。
比爾蓋茲曾說，自己一天大概會收到四萬封email，其中大部分全是垃圾郵件。微軟認為找垃圾郵件技術和醫學院裡分析症狀並判斷出疾病的技術，在道理上應無二致。希望能透過信件中的各種特徵來辨識垃圾郵件，也希望藉由使用者的定義、習性來篩檢垃圾信件，目前初步研究成果已經應用在hotmail等微軟提供的email服務裡，希望未來能做到更精確。此外，手寫輸入也是屬於此技術團隊的研發範圍，希望電腦能夠對所有進來的資料進行分析比對，讓使用者能運用自如。當然微軟最大的努力是希望能開發和生物科技、疫苗、基因等相關的軟體。

語音技術
Speech Technolgy

語音技術最完美的境界是讓我們能在自然的說話速度之下，無論是提款、買賣股票，還是打電話點一份披薩，都可倚賴電腦。
語音輸入並不是單純的對電腦說，「打開信箱」， email程式就會自動打開。語音技術牽涉到盲人或無法使用滑鼠和鍵盤的人在資訊時代之中的存活之道。當然，語音技術最完美的境界是讓我們能在自然的說話速度之下，無論是提款、買賣股票，還是打電話點一份披薩，都可倚賴電腦，而不再需要客服員了。未來電腦會置入在電器裡，微軟希望語音技術能讓我們的生活更為便利。語音技術還牽涉到偵測皮膚的振動或語意的判斷，即使在嘈雜的環境之下，也能「判讀」人語。當然車用電子可能是未來做重要語音技術範圍，開車的時候，沒有多餘的手來做其他的事，利用語音來查GPS上的地圖等都是未來的挑戰。

儀態技術
Gesture Technolgy

未來人們不必窩在電腦前面，才能用滑鼠和鍵盤，透過人類的肢體運作，電腦就能「看」懂我們動作，「感覺」到我們需要，。
想像一下，未來使用PowerPoint做簡報時，用手一揮，簡報就自然換頁；食指往上畫，頁面中的銷售數字圖表也跟著往上爬……微軟希望未來人們不必侷限在電腦前面，就能用滑鼠和鍵盤，我們將以最自然的儀態和和最生活的動作與程式互動。如果我們不必窩在電腦前的鍵盤上才能工作，操作電腦就像看報紙般簡單，如同管弦樂隊的指揮一樣，微軟希望未來電燈、洗碗機、音響和汽車都能「看」懂我們動作，「感覺」到我們需要，幫使用者執行想做的事。

多媒體瀏覽器
Media Browser

微軟正針對照片、音檔或影音檔案，研發新一代的瀏覽器，希望藉著自動分類技術，讓使用者很容易地尋找到需要的檔案。
數位相機很方便，使用一陣子後，會突然訝異為什麼照片會多到怎麼找也找不到？分散在各檔案夾裡照片該如何處理呢？微軟針對照片、音檔或影音檔案，研發新一代的瀏覽器，希望藉著自動分類技術，讓使用者很容易地尋找到需要的檔案。例如，使用者可以定義一張夕陽的照片，軟體就會在硬碟裡搜尋所有類似的圖像，放在一個檔案夾裡來；或定義女兒的臉來做分類，便可將硬碟裡找齊女兒的所有照片。不僅是自動分類或瀏覽，還可在相片之外，夾帶聲音，然後一併寄給祖父母，讓祖父母用新一代的瀏覽器就可收到欣賞一封多媒體信件。

人際互動技術
Social Computing

未來電腦可以自動為使用者建立「朋友」、「好朋友」、「同事」等不同分類，依照使用者每天的習性，發展出個人專屬的人際互動網絡。
Web 2.0之後，強調人際互動的社會網站特別受到矚目。微軟針對此一趨勢自然不能落後，相較於目前需要使用者自行維護自己的社會網絡，微軟希望能做到依照使用者每天的習性，自然發展出可預期的人際互動網絡。例如，使用者每天都會寫email、打電話或使用MSN，未來的人際互動技術就從使用者的社交活動紀錄，自動為使用者建立「朋友」、「好朋友」、「同事」等不同分類，和每一個人的喜好。當一個好玩簡訊進來，使用者想要傳送給朋友們，新技術會分析出對這個簡訊有興趣的朋友，自動產生「朋友」名單，就可馬上轉寄給他們。

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。