借鏡英國ODI,台灣開放資料該怎麼做?
借鏡英國ODI,台灣開放資料該怎麼做?
2015.07.08 | 創業

相較於英國,台灣開放資料的起步較晚。而當開放資料成為政府政策「拚經濟」的一環,如何讓一個個創新應用變成具有經濟規模的產業,英國開放資料研究所一路走來的經驗足以借鏡。

英國政府5年投資1千萬英鎊(約5億元台幣),成立開放資料研究所(Open Data Institute,ODI),專門培育開放資料新創團隊,發掘開放資料的商業潛力,2012年至今已孵化20個開放資料新創團隊,協助超過12個團隊獲得140萬英鎊營收。ODI做育成輔導、媒合創投資源,也培育資料科學人才,但ODI育成團隊並未占股份,也不以營利為目的。反觀台灣工業局過去兩年舉辦各種開放資料交流、應用競賽,欲以輔導產業的方式推動開放資料的應用。但是推動應用跟新產業的培育還是有一段距離,台灣能否參照英國開放資料研究所的育成模式,培育開放資料新創公司,必須抽絲剝繭地釐清幾個重要問題。

ODI 網站

問題一:以拚經濟推動開放資料

ODI研究部主管希斯(Tom Heath)說:「創造應用和產業是不同的!」開放資料的價值在於新型態應用,或是讓政府服務更方便,不必然跟商業模式相關。

ODI育成的新創團隊、公部門採購案資訊分析平台Spend Network創辦人馬吉爾(Ian Makgill)指出,政府常常覺得釋出資料,馬上就會有新創公司或應用,但要把資料變成一個應用是需要時間的,「我們等了18個月,甚至花錢跟政府買資料,才變成產品,但我們清理後的資料可以幫政府省下幾億元英鎊。」

「目前ODI的三大模式包括:育成、顧問諮詢、媒合創投資金,是台灣開放資料最缺乏的一環。」台灣開放資料計畫發起人張維志說。舉辦開放資料競賽並無益處,因為參賽團隊大多是技術很強的學生或已有現成產品的公司,競賽的目的是鼓勵創新,並非把補助給不斷重複參賽的公司,台灣真正需要的是在競賽之後,協助學生團隊找到商業價值。

根據2013年麥肯錫報告,開放資料全球每年至少可產生3.2兆美元的經濟價值。長遠來看,開放資料的確有經濟價值,但經濟發展不應該是政府開放資料的第一目的,政府是開放資料的最大受益者。先有開放文化,改善政府效率、公眾參與、強化透明治理,最後才是經濟價值。

問題二:開放資料質量不足

「台灣開放資料不夠多,資料也不夠明確。」開放資料聯盟會長彭啟明進一步舉例說明,FlightAware整合全世界飛機航班的開放資料,可讓使用者查看班機是否延誤,因為其他國家的民航資料完全開放,新創業者很容易串連全球,就會有新事業產生。反觀台灣開放資料的應用還侷限在台灣的YouBike,而國外的應用早就可選紐約或倫敦的腳踏車。

如果可以找出以開放資料商轉的公司,的確有機會變成產業,例如美國就有近500家開放資料公司。不過,台灣政府開放資料不只在質和量不夠多,開放資料也有諸多限制,以至於市場上多為YouBike、交通時刻表、實價登錄等應用。

問題三:無法形成商業循環

相較於英國的應用環境,彭啟明認為,台灣不見得適合引進ODI模式。例如ODI培育的新創公司,主要的客戶大多是政府,政府也願意嘗試新工具和服務,台灣政府通常是最後被迫改變的買主。

「所有的商業模式必須建構在足夠的經濟行為上,台灣政府財政困難,所以無法建立商業循環。」開放知識基金會台灣負責人徐子涵說。在英國,光是清理資料就有專門的公司在做,因為他們覺得清理資料是有商業價值的。另外,ODI的新創團隊是真的在做生意,而非做標案,但台灣系統整合服務商大多接政府的標案、辦活動、做開放資料入口或示範案。

再者,台灣受限「政府採購法」,往往以低標者得標。g0v零時政府共同發起人高嘉良說,英國政府早在5年前就推出數位服務採購市集CloudStore,政府機關有需求可直接採購新創公司的數位服務。

以台灣的情況來看,彭啟明認為,開放資料商業化的難度很高,因為會用資料的人大多是工程師背景,但是會寫程式跟應用、創意是兩碼子事。為了解決這個問題,英國ODI積極營造人才培訓和交流環境,讓有創意但不會寫程式的人,可以到ODI去學習,或者透過合作把創意實作出來。

精誠資訊Etu負責人蔣居裕則認為,開放資料新創公司跟所有資料導向的創業一樣,最終都要回到商業本質來定義目標群眾。運用開放資料來開發應用,有高達90%∼99%比例的人目的並非賺錢,大多是為了照顧特定族群「溫暖人心」的服務,不見得最後一定要走向創業。

比起英美的發展,台灣雖然還有許多問題待解,但在亞洲國家中已相對開放。希斯認為,「台灣可做為亞洲開放資料的示範場域!」然而要先有開放的文化才會帶來產值,彭啟明一再強調:「政府應盡可能開放資料,別讓年輕人辛苦挖煤礦,反而要鼓勵年輕人以亞洲開放資料為基礎,用世界的煤炒出有特色的菜。」

ODI新創團隊商業模式

1.Spend Network
**創業內容:**公開採購案資訊分析
**商業模式:**進階資料收費

2.Mastodon C
**創業內容:**分析英國所有藥品資料
**商業模式:**資料分析顧問服務

3.Resurgence
**創業內容:**為氣候變遷和災害做都市風險管理
**商業模式:**策略報告、顧問服務

4.OpenCorporates
**創業內容:**跨國公司關係圖
**商業模式:**商用授權費

5.Shoothill
**創業內容:**將洪水統計資訊或地理資料轉成動態呈現的軟體
**商業模式:**線上繪製地圖及視覺化解決方案

整理:郭芝榕

關鍵字: #開放資料
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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