[專訪] 核桃運算薛文蔚：每個人都可以成為資料科學家|數位時代 BusinessNext

硬體科技的進步，促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出，「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段，很多技術還不是很方便，這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說，「昨天的垃圾，是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步，現在儲存資料的代價很低，所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來，才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

大數據面臨的挑戰是，很快獲得很多資料，卻難以想像要如何處理資料。當資料量很大的時候，要怎麼做才能快速處理這些大數據？

三年前，薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題，必須同時處理40萬個品項，乘上1萬個通路時，預測出來的值是幾百億點。然而，現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理，才讓他進而去解決架構所產生的問題，直接從運算模式下手。

（圖說：核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎，推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源：郭芝榕攝影。）

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式！」（也就是范紐曼架構）薛文蔚解釋，以前記憶體很小，把資料當成外來物，程式和原始碼是一等居民，支配資料。每次要運算時，都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算，再搬回硬碟，花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來，薛文蔚說，這樣的工作台模式適合資料運算嗎？

所以，核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」，試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變，用空間換取時間，用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體，創造出一個無限的空間，把程式送到資料儲存地運算，避掉資料搬移的過程。

例如，HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820，可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

（圖說：核桃運算顛覆資料運算的模式，開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源：取自核桃運算官網。）

此外，核桃運算在做運算時，會用各式各樣的轉換技術做分門別類，例如分開性別和收入，並善用關聯，讓4G記憶體可以跑100G資料，比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出，「只要一台64位元的電腦，就能處理幾十億筆資料，未來也可以用在手機上。降低一般人使用的門檻，展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來，嵌入式裝置愈來愈多，大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出，未來的使用者將會是資料導向，10年後可能變成人人都對資料「有感覺」，資料科學將成為基礎知識，而非現在的專家系統。

大數據四大類：應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業，在哥倫比亞大學念資工博士學位，1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類，目前切入大數據領域的新創團隊，大多都是大數據應用，包括手機、物聯網，有一大部分落在社交媒體，用心理學分析關聯度，例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少，薛文蔚說，底層科技還有許多可發展空間，會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體，像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等，核桃運算也許會進一步結合硬體，讓運算模式更快速。而10年後，底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

隨著生成式 AI 工具快速普及，使用 AI 生成圖片、文案與影音素材，早已不再稀奇；真正困難的是，如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感，還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏，進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過，有一家成立不到 5 年的團隊，卻憑藉著這項能力，吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手，正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務，創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴，不只是生成 AI 影音內容，而是從行銷目標出發，運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程，突破過往內容與數據各自為政的盲點，這才是它真正讓企業買單的關鍵。

除了預算大幅減少、製作效率提升外，林慧珍指出，現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片，但真正拉開差距的，不是 AI 應用能力，而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」，兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

圖／創造智能

串起行銷斷點，打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察，是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出，企業行銷工作往往交由不同廠商負責，從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理，各自使用不同工具與平台，導致資料散落在各處，形成一個個看不見的行銷斷點，一旦成效不如預期，很難釐清問題究竟出在哪一個環節，是素材無法打動消費者、投放策略失準，還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是，用自家產品去解決客戶的問題，但我們想的不只是解決問題，而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標，」林慧珍強調，也因此，創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域，希望從內容、互動到會員經營，串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端，創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗，快速產製出 AI 影音內容，協助品牌放大聲量、吸引目標受眾；接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求，不受時間、地點與語言限制，提高互動與成交機率；最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產，透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制，持續深化顧客關係，將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試，快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外，創造智能還能為企業創造兩大價值，第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片，但真正拉開差距的，不是 AI 應用能力，而是內容本身。」林慧珍指出，創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」，兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明，團隊許多成員原本就來自專業影音團隊，長期協助企業製作導流影片，因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上，累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例，團隊並非直接交由 AI 工具生成內容，而是先分析目標受眾的偏好，再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍，營造「似曾相識」的共感，引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握，正是創造智能團隊多年累積的內容經驗，也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面，團隊則負責研發系統，以滿足企業多元行銷需求。例如：創造智能自行開發的「AI 導演模板」，不僅能快速生成高度擬真的影音內容，還可以依據品牌的不同需求，快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式，協助品牌進行 A/B Test，找出最能吸引消費者的內容。同時，還能依照不同社群平台需求，自動延伸出不同秒數與尺寸的版本，讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是，從企劃發想到完成影片，最快約一週即可完成，不僅大幅縮短製作時程，也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程，從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是，透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為，AI 的價值不只是回答問題，而是深入既有的工作流程，以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說，創造智能在與百年家電品牌合作時，先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心，透過 LINE CRM 建立會員數據基礎，依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄，自動完成會員標籤與分群，並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積，再進一步串接 Facebook 等社群平台，讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動，逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前，雙方合作已進入第二階段，將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務，整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成，不僅縮短服務時間、提升案件處理效率，也讓 AI 的角色從單純的客服工具，進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式，也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales（AI 虛擬人），並匯入產品知識與各國出口法規，讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題，更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程，不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月，減少 30% 以上真人處理成本，訂單成交率提升 25%-32%，

未來，AI 工具將持續演進，但企業真正需要的，始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信，唯有整合技術、內容與流程，並站在企業角度思考，AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司，創造更有溫度的智能夥伴。