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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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