當心！巨量資料可能正在吞噬我們的隱私|數位時代 BusinessNext

相傳有種食夢獸叫「貘」。牠可以吃掉人類的噩夢，留下美夢。吃了一百個噩夢之後牠會開始長大。現在急速發展的巨量資料技術也在吃掉人類的美夢，留下惡夢；吃到一百個美夢後，牠會以 O（100ⁿ）開始長大。

圖片：默伊

到底多巨量？

Google 一秒可搜尋 7 百萬筆資料
Dropbox 每天檔案上傳達 10 億個
Facebook 全球用戶數 12 億人
全球智慧型手機數量超過 19 億隻
Facebook 每天增加 27 億個讚
Youtube 每天有 40 億次瀏覽

擁護者不斷吹捧巨量分析的好處：它能幫助我們節約資源、分析流感疫情趨勢、治療致命疾病、改善醫療保健、提高氣象預報準確度、加強城市安全等，甚至讓我們免於恐怖主義的憂患。

圖說：2012年後 big.DATA 的熱門程度超過人工智慧與 BI

躲不了監視

在商業上巨量資料分析的例子已不勝枚舉。新產品的市調、價格分析、營銷活動的投放等，當然也有政治運動。歐巴馬 2012 年競選時就利用巨量分析可能選民，精準籌集競選資金，並獲得選票。

誰在收集資料？信用卡公司、企業、零售通路、稅務局，甚至動物園都有罪。分析資料在商業上的價值無庸置疑，但道德上值得商榷。

會員卡是最傳統的資料蒐集工具。結合會員卡、郵遞區號、臉部辨識攝影機，就可以分析出恐怖的精準資訊。比如日本 Lawson 量販店發行會員卡，實際上是為了記錄消費者居住的距離、商品選擇等，以了解「到店距離」與「購買行為」的關係。

台灣的 7-11 在消費者結帳時，也會由店員將客戶分類並輸入資料庫，來進行客層研究分析。

Google, Facebook 與電信公司

找一天可以做個小實驗，與朋友一起用同樣的關鍵字Google，看看搜尋結果有何不同。Google search 的演算法已經將你過去點選的網頁加到你的紀錄裡面。

同樣的，你每天按讚跟更新狀態時，Facebook 都在密切記錄。當他知道你每天的使用時間、跟哪些人聯絡、看什麼文章、發表什麼言論、打卡地點，可以說 Facebook 對你比你老婆、你爸媽都還要清楚。更進一步的，Google 與 Facebook 已經開始交換使用者資料了。

但最可怕的、擁有最大資料的其實是電信公司。沒有人能躲開電信公司與世界聯絡，所以不論你用什麼手機、電腦、社群媒體、App，電信公司比 Google、Facebook 更能掌握你的一舉一動。包括你講過的話、發過的訊息、聯絡的對象、去過的地方等等，通通可以被記錄下來。

例如今年春運，百度已經能夠利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為了。

big.BROTHER

「老大哥」監視人民的慾望，數千年沒有變。從明朝東廠，到現代稜鏡（PRISM），只是手段更加高明了。

為什麼稜鏡計畫（PRISM）要找上微軟（2007）、雅虎（2008）、 Google（2009）、 Facebook（2009）、 Paltalk（2009）、 YouTube（2010）、Skype（2011）、美國線上（2011）以及蘋果（2012）？另外，Dropbox 也被指控「即將加入」這項計劃？因為這些公司加起來，幾乎掌握了地球上大部分的人的行為資料。

在美國政府讓科技公司公佈更多安全要求細節後，Facebook、Google、Microsoft、Yahoo、LinkedIn 紛紛提供自己的透明度報告。從這些報告中，可以看到 NSLS 以及 FISA（外國情報監視法）兩法案容許政府向服務商要求提供用戶的基本資訊、訊息、照片等。big.BROTHER 確實是在使用我們的資料。

文化不同，隱私觀念不同

外國經理人到台灣任職時，第一次面試應徵者時都會被台灣人的履歷嚇一跳。在美國面試，面試官不能問你幾歲、結婚沒、小孩幾個、幾歲？家裏有多少人？在美國問這些通通是違法的！

結果我們自己台灣人，每個人在履歷上把身家清白交代的一清二楚。誇張一點的連身高、體重、家譜全都寫上。但在美國，履歷上你的學歷、經驗，就是全部了！可知國情不同，台灣人對隱私的重視相對微小。

麻省理工學院彭特蘭博士（Alex Pentland）說：「巨量資料是新的資產。人們希望它是流動的，而且能為人所用。對於新的跨越式資料收集的突破，將提高對隱私的侵犯，同時引起人們對於隱私侵犯新的擔憂，也是巨量資料潮流裡最重要的問題。」

「沒有不好的數據，數據的唯一不好的是用途。」微軟高級顧問 Craig Mundie 也公開表示。

例如，美國連鎖賣場 Target 能經由消費者行為模式，分析出哪些客戶可能懷孕了，而寄發懷孕相關的促銷廣告。可是如果收到信件的人是未婚懷孕呢？或是她的家庭原本不知道她懷孕？大家興忡忡的蒐集與利用資料，卻可能傷害個人隱私。

問題是，大家不關心巨量資料帶來的影響。許多人對自己的資料被收集無知或漠視。當其他人在努力反對，或要求數據的使用透明化時，其他人不讀，也不去理解。

匿名與阻隔逆勢而行

過去的「善良年代」時，資料收集時會有一個「匿名化」的過程，讓資料只能用於大數的行銷分析或科學研究，卻不會洩露個資。這種年代已經結束了。現在在美國，只要有生日、性別和郵政編碼的「三重標識符號」，就可以辨識出 87% 的美國公民。

目前國外興起的匿名技術即是一種反撲。國外開始推行的匿名或「用完即銷毀」（像電影裡的情報人員）應用不少，比如 Secret、Whisper、或 Snapchat 等。傳統的「填假資料」也是一種基本的抵抗。以目前人工智慧的演算法來說，部分資料不全的資料分析精確度會大大降低。但將來可不一定。

巨量資料的蒐集與利用，固然可促進公共利益、創造龐大商機，但它也在吞吃你我的隱私。只能說科技發展慢一點，或許是一件好事。人們很容易只看到眼前的好處；日後發生質變時，或許只能消滅它。

轉自：有物報告

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw