迎向消費者主導的世代,電信業加速布局「大數據」
迎向消費者主導的世代,電信業加速布局「大數據」
2015.03.13 | 科技

電信與媒體市調公司 Informa Telecoms & Media曾在2013年發佈調查,顯示全球約120 家電信營運商當中,約有48%的營運商都在實施大數據業務。而隨著去年台灣4G開台,目前台灣電信商也正加速大數據策略佈局。台灣通訊學會今日舉辦「電信與媒體對大數據的應用」研討會,邀集中華電信資訊處副總經理林榮賜、台灣大哥大技術長揭朝華、遠傳電信執行副總洪小玲,談論各自在大數據應用的著墨之處。

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一、中華電掌握行動數據,描繪客戶群像

中華電信資訊處副總經理林榮賜表示,全球電信業都迎向Big Data潮流,傳統的數據分析思維也跟著改變,從以往的「由問題找資料」,轉為「從資料找問題」,廠商都各自發掘其中可利用的價值。

林榮賜說明,目前中華電信主要的幾項大數據應用,包括分析潛在客群、推薦產品;展店選址、客群分析;網路建設規劃、品質提升;智慧影像檢索;及與政府公部門合作的平台與顧問服務。

對電信營運商來說,「大數據不只是了解過去,而是看未來趨勢」,林榮賜認為,現在電信業者已走入網路端,和網路服務有極大連結,大家都在思考業務創新的方向。「相較於其他行業,對電信業者而言,掌握用戶行動位置的資訊是優勢。」他舉例,數據資訊可以應用在拓展門市、行動基地台選址時,藉由分析各個地點的人潮流量,來找到客戶群像。

二、台哥大以個別用戶為主體,達成客訴智能化

台灣大哥大資深副總經理暨技術長揭朝華認為,智慧型手機的普及加速新一代行動寬頻網路建設,行動數據用戶、用量也正急劇增加。而電信業者之所以需要大數據,是因為當行動通信服務,已從以往的語音服務轉成數據服務,用戶的應用行為多變,電信商的服務指標也會開始轉變,轉成以個別用戶為主體的服務指標。

揭朝華舉例,近來企業接收過幾起客訴案件,反應的不是自家網路架構,而是APP Server端、路由器的問題,代表過去的網路平均指標已不再適用,而面對這樣的情況,就需要大數據分析的協助。他說明,電信業者需建置CEM(Customer Experience Management)系統,作為網路品質改善的依據,應用CEM系統掌握客戶需求。

揭朝華表示,目前台哥大在Big Data的客訴處理應用,是分析用戶的使用行為,包括設備效能、收訊品質、連線狀態及離線原因、客訴情況描述等,再往上送到CEM系統,進行客戶分群建立群像,透過數據搜集,達成客訴智能化的分析能力。揭朝華說明,以往要花很多時間處理的客訴問題,透過大數據分析都能有系統的解決。「大數據不管是在IT、業務行銷,都是很重要的一環。」

三、大數據,協助遠傳切進新領域

網路、行銷產業出身的遠傳執行副總經理洪小玲則表示,電信業者在大數據潮流下的佈局,應該結合網路產業有新的應用,「行動業者共同服務客戶,才能把數據應用的更好」。她認為,現在是行動數據的世界,人人都在滑手機、且時機越來越多,過去PC曾講求個人化,如今行動端也應加強個人化。

洪小玲說明,電信公司其實過去就擁有很多數據,知道很多消費者的興趣,藉此推播很多商家的訊息給消費者,但在行動數據時代,則要結合「行動」、「時間」兩項因素,才能抓住過往沒有的機會。

例如,遠傳便開創新的商業模式,子公司時間軸(Hiiir)推出行動娛樂服務平台friDay App助手,與國內外開發者合作提供App下載服務,並計劃未來提供影音、行動支付服務。洪小玲說,遠傳加入開發商、內容商的行列,就是意圖要結合多人力量,把內容服務做到最好,掌握網路佈建、電商平台、用戶體驗,形成三方皆贏的模式。「因為這是一個消費者主導的世代,對他們來說,好的資訊是寶藏,差的資訊是垃圾,我們要運用data給消費者好的資訊。」

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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