[專訪] 電信公司搶吃物聯網大餅，AT&T瞄準物流運輸業|數位時代 BusinessNext

貨櫃裝感測模組，助船運公司搶高價貨物訂單

AT&T目前正把物流業與運輸業視為重點發展領域，提供該產業物聯網解決方案，例如在貨櫃上安裝感測器，就能準確得知貨櫃的溫度、壓力、所在位置等等，讓船運公司更精準掌握貨櫃情形。AT&T亞太區物聯網解決方案高級總監維爾瑪（Sandy Verma）表示，以往船運公司無法確知貨櫃內食品的動向及保存品質，也因為沒辦法掌握貨櫃確切運輸位置，讓工人需要等候貨櫃，支出多餘時間成本，還得付工人加班費。

（圖說：AT&T亞太區物聯網解決方案高級總監維爾瑪（Sandy Verma）說，船運公司使用物聯網解決方案後，不但能降低成本，還能從航空業搶到訂單。照片來源：吳韻萱攝）

船運公司在貨櫃上裝了物聯網模組後，這個模組的小盒子內有全球SIM卡，在全球200多國、與600多家電信商有漫遊協議，還可與衛星溝通做WiFi通訊。當船上的工作人員使用手持裝置掃描感測器，就能把資訊回傳到AT&T控制中心，讓控制中心的工作人員即時控制狀況。這些資料也透過API串接，開發新應用及傳輸資訊更快速、方便。

維爾瑪說，這樣的解決方案可為運輸公司帶來五大好處，分別為清楚掌握狀況（increasing visibility）、更省時、降低成本、提高營運效率、提供新的利潤。再以醫療業的樣本運輸為例，以往血液樣本、組織樣本這類高價值的運輸物，都由航空業獨佔生意；等到船運公司取得物聯網解決方案後，更清楚掌握貨櫃的溫度、壓力、光線、位置等條件，就能從航空業搶訂單，甚至能用更便宜的價格提高競爭力。

美國的西南航空（Southwest Airlines）甚至把物聯網解決方案用於寵物運輸，這樣的特殊服務，讓西南航空硬是比其他航空公司多收了數百美元的費用，開拓新的營收來源。

物聯網怎麼做？按部就班四策略

維爾瑪表示，目前AT&T正進軍亞洲，他觀察到，美國企業CEO面臨的挑戰，也正在亞洲發生，例如大家都知道物聯網很重要，但到底該從哪裡著手？他提出四個層面的策略：

第一，一定要有商業模式，且不能交由單個部門進行，例如只交給IT或是產品開發，而是要跨部門合作。第二，要作出投資報酬率分析，一定要知道這個解決方案可以為公司帶來幫助。第三層面是需要一個主導者，物聯網計畫非常需要高階主管當主導人，才能解決可能發生的層層問題。第四是按部就班的進行，有事先的計畫後，再設計出方案。

AT&T在1月底與台灣電電公會成員會面，銜接台灣製造商與美國市場；若製造商的裝置通過 PTCRB 及FCC（美國聯邦通信委員會）之後，就能於美國的AT&T網路上使用。

另外，AT&T透過兩種方式啟動創新能量，一是開放API，致力於建構開發者社群。在今年CES前夕，AT&T發表M2X平台，提供開發者需要的軟體libraries，提供資料儲存、分析等開發工具，讓使用者可在上面開發及測試，驗證物聯網服務。

第二種方式則是透過在全球的四個創新實驗室（AT&T Foundry），每天開發出許多新應用；包括位在美國矽谷（軟體開發）、亞特蘭大（車聯網）、德州（物聯網）、以色列特拉維夫（經營開發者社群）。

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。