阿里巴巴、KKBOX資料科學年會同台尬大數據心法|數位時代 BusinessNext

從預測數據到用數據，阿里巴巴分水嶺

車品覺表示，現在大數據已經從預測進化到行動決策了，而這也是阿里巴巴近年來大數據應用的分水嶺，當企業領導認識到數據的力量之後，他不會只滿意於描述現象，而更需要診斷，也因此數據的精準度變得越來越重要，畢竟用來看的數據跟用來做決策的數據，兩者的質量要求完全不同。

（圖說：阿里巴巴副總裁車品覺特地來台參與第二屆資料科學愛好者年會。照片來源：李欣宜攝。）

車品覺身兼阿里巴巴數據委員會會長，有一天車品覺走到總裁辦公室問：「我身為一個數據領導，我能做什麼讓你爽的？」總裁回覆：「我想知道我上禮拜做的什麼事情是對的，什麼事情是錯的。」他因而體會到應用數據做行動的重要性。

數據科學兩大派別

車品覺指出，數據科學現在有兩大派別：數據很平但用深厚的演算法解決問題，另一種是數據廣泛而大但是用簡單的演算法。「我個人的喜好是第二個，發現好的數據策略，當演算法變得複雜的時候，背後的假設也很複雜，我會懷疑它的穩定性，當你老闆問你預測準確率多高的時候，你要反問他三個問題：對的概率？錯的概率？穩定嗎？因為我們做數據的人常常發現現在的演算法過了半年就不能用了。」

數據種類也可以分成兩種：快加準或廣加亂。第一是在已知的規律裡面產生價值，第二種是可以找到自己不知道的東西。「數據不僅是資產，也是一種信仰。」車品覺說。在行動互聯網時代，企業不必在乎使用者喜歡什麼，只要知道使用者下一步會做什麼就可以了，而且每個行業都對應不同的數據框架，例如有一個美國調研公司的報告顯示有65％的人會在廁所裡看手機，這就是非常好的行銷點，行銷人員應該去思考要趁機推播什麼商品給這個消費者，因為現在手機不只是傳感器還是媒體，手機已經不是手機，他就是媒體。

（圖說：阿里巴巴大數據十誡。照片來源：李欣宜攝。）

KKBOX用大數據提升歌曲觸及率

年會第二天則由全球唯一獲利的音樂串流業者KKBOX資料科學家接力，分享KKBOX月初才推出的大數據個人推薦歌單服務。KKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示，KKBOX歌單雖然號稱2千多萬首，但是實際上會被點播的只有340萬首，有將近八成的歌無法觸及使用者。除此之外，KKBOX用戶偏好的音樂類型高度集中，收聽率前10％的歌佔了所有被播放歌曲次數的87％，顯示音樂播放多樣性不足。

由於音樂播放次數決定歌手收入，為了維護體系健全，如何維持音樂多樣性，刺激用戶脫離「同溫層」，成了KKBOX大數據科學家的首要挑戰。KKBOX根據用戶的收聽習慣和時段，將華語音樂聽眾分成九大族群，將收聽行為類似的用戶歸類在同一個群體，推薦他們風格類似但前所未聞的音樂。

（圖說：KKBOX近三年歌曲點擊率逐漸趨向集中。照片來源：李欣宜攝。）

但有時候用戶聽音樂是有目的性的，例如哄小孩睡覺放輕音樂、工作時放心靈音樂等等，KKBOX又再根據用戶在不同時間點下的音樂收聽習慣，推薦各式情境歌單。KKKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示，目前編輯團隊推薦的歌單還是比機器學習推薦的更精準，再加上每個國家的使用者都有不同的喜好，要精準推薦使用者新歌又不招致反感其實是很困難的。

KKBOX研究中心經理林佑璟是KKBOX第一個研究員，剛來KKBOX的時候發現資料取得困難度高，遇到資料散亂、溝通成本高昂以及資料格式不齊等問題，他建議有心從事數據分析的企業，一定要做好內部溝通，讓大家了解做數據分析對於公司有好處，而且數據是重要公司資產，絕對不會拿去變賣或者侵犯使用者隱私。

（圖說：KKBOX研究中心資料科學家羅經凱。照片來源：資料科學愛好者年會提供。）

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騰雲科技持續展現強勁成長，不僅連續五年維持雙位數的營收增幅，更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元，年成長率高達 67%，顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商，並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的？

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵：「首先是以 AI 賦能的產品與服務，協助客戶提升效率、優化營收；其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作，打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示：「AI 不是單一產品或立即變現的技術，要能有效消除資訊不對等，需協助企業先將散落的資料整合成數據資產，才能找出能驅動決策的洞察。」因此，要讓 AI 真正落地，需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴，才能把技術與數據轉化為具體價值，成為企業成長的新引擎。

有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如，為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策，「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊，提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務，導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄，預測設備故障風險，協助排程維修，降低停機時間，大幅提升營運績效。

梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。