迎向消費者主導的世代，電信業加速布局「大數據」|數位時代 BusinessNext

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。」

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。