為什麼打造一支資料科學團隊如此重要？|數位時代 BusinessNext

IT單位不只要會蒐集數據，還要學商業分析

為什麼打造一支資料科學團隊如此重要？中華電信總公司資訊處科長楊秀一表示，資料科學的核心知識可以分成三部分，分別是幫助客戶帶來營收的業務能力、IT技術以及量化分析技巧，三者之間的核心交集知識包括IT人員必須懂驗證統計的結果、會用說故事的方法解析數據背後意義、和業務人員合作的能力等等，不過，多數的人卻只能擁有其中一到兩項的技能。

（圖說：傳統數據與大數據分析比較表。圖片來源：蘇宇庭攝影。）

「期待人人都是擁有三種領域的能力是不切實際的，打造資料科學家團隊才是務實的做法。」楊秀一說，懂得做資料探勘（Data Mining）的人，不一定懂商業分析，然而「分析」這件事情應該是往外延伸，變成跨部門的合作。

研究機構Gartner曾經預期，在兩到三年之後，「大數據」就不會再是神話，資料探勘的系統會直接嵌入在企業內部的IT基礎建設，形成企業很自然的一部分。「所以現在應該要開始培訓，讓IT人員有機會進入到這個領域，去學習匯集分析的方法，創造業務機會。」楊秀一說。

楊秀一接著強調，「現在連買車買房都可以大數據，分析已經是各企業單位重視的事情，雖然路程比國外慢了兩年⋯⋯分析不是只有專家與業務單位的事，IT單位也可以，也應該要學著運用分析技術，而且IT人員最懂系統的流程，更要進一步掌握商業的know-how、具備創新能力。」

中華電信已從今年開始啟動了資料科學團隊培育計劃，由公司內部的IT人員自行報名，授課內容著重在商業分析心法、商業論戰、巨資技術等課程，目標希望IT人員成為企業內部資料科學團隊的中堅戰力。

確立目標，創造Try and Error的空間！

但是在企業內部打造一支資料科學團隊又談何容易？東森科技、隆中網絡大數據顧問趙國仁說，「跨」是打造資料科學團隊的核心價值，但是「跨」就會踩到別人，會遇到很多部門組織的阻力，還必須要跟現有系統做整合，「人家為什麼要讓你整合？人家為什麼要花功夫幫你找Data？這牽扯到權力關係。」

既然跨組織這件事本身就會碰到許多問題，那又該怎麼辦？趙國仁的答案是「既然會失敗，那就快點失敗吧！」他接著說，早點失敗，才能快速調整。

趙國仁也建議，企業可以從建立資料探勘系統開始，不要一下子就要趕著到資料分析階段，最重要的，是企業必須給團隊足夠的時間和信任，不斷做實驗，慢慢找到自己的核心價值；此外，一個強而有力的領導人也很重要，他必須能夠承擔來自股東和公司內部不同單位給的壓力。

沛星互動科技（Appier）營運長李婉菱也舉自己公司實際營運的狀況為例，她認為最重要的一件事是「確定目標，確定你想從Data中得到什麼？」

李婉菱說，因為我們不可能把所有數據都蒐集起來，所以必須要先確定目標，知道哪些數據是有意義的，才能著手進行。她也再次強調，資料科學一定要「做實驗」，所以企業內部要有允許資料科學團隊試錯的彈性空間，整個企業環境必須鼓勵、支持資料科學團隊的「實驗精神」。

（圖說：2015年資料科學年會邀請中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動（GMobi）、沛星互動科技等企業，分享運用資料科學及大數據的經驗。圖片來源：蘇宇庭攝影。）

對已經成熟發展的企業來說，最大的挑戰不是如何創新，而是經驗無法有效傳承，而生成式 AI 的價值正在於此，它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」，使組織得以在既有經驗之上，持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE，正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範，但做法比較像是集中在倉庫裡，雖然找得到，卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷（James）形容。

為此，浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI，打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」，讓經驗不再只是被保存，而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明，這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎，並在此基礎上生成內容，故能真正融入浪LIVE使用場景，提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台，浪LIVE 不僅市占率超過 50%，每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績，除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色，快速更新的內容與密集的行銷活動，同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

黎欣捷表示，浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動，不僅內容產出量龐大，對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後，必須在最短時間內產出文章，且要符合品牌的風格和版型，而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法，還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率，以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。