[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
2015.11.11 | Google

11月10日在日本東京舉辦的Google亞太活動Alphabet集團執行董事長施密特(Eric Schmidt)視訊出席活動時,表示Google 的下個發展重心 - 將是機器學習。

Google 機器學習已經從實驗室裡的技術發展成有數十億使用者的科技,現在看機器學習的應用面就像在 2010 年時看行動應用,機器學習已經從理論進化成實際應用。Google 搜尋、YouTube、Google 翻譯、Google Play 都已經運用機器學習技術。

Google不斷強調機器學習不是單單一種模式,而是一種工具,能夠廣泛應用在生活各種領域的重要革命性工具。「機器學習」思考,讓員工不在做機器可以執行的工作,把大腦從日常Routine中解放出來,執行更具創造力,想像力的工作。這不僅是Google產品端的革命,也是內部公司文化的革命。

施密特大膽地說,「如果你希望你的數據安全,那就存到Google來。」數據搜集是機器學習的關鍵,Google非常注重數據管理,隱私保護一直是Google很在乎的議題,有強大加密技術保護數據。

但從 2014 年起歐洲地區吹起一股「反美科技」浪潮。以 Google 等科技巨擘為首,等美國科技公司侵犯隱私,蒐集他們的線上搜尋資料,用來宣傳廣告。而當Google轉向機器學習時代,需要大量多元的資料訓練機器,數據是外界對Google機器學習領域的最大質疑,尤以歐洲為甚。雖然Google再三強調不會將使用者的數據商業應用,但這也許是「搜集」與「使用」上的定義不同,這也是Google在歐洲面臨的最大挑戰。以下是施密特演說重點整理:

圖說明

(圖說:Alphabet 集團與董事會執行董事長施密特。圖片來源:Google)

1.我不認為要讓電腦模仿人腦

我不認為要讓電腦模仿人腦,大腦神經元太多,模仿大腦做人工智慧太複雜。但我們可學習大腦如何記憶,利用在機器學習上。機器學習對我而言,重點在讓人類不用再做機械性事物,如製造業產線工人或打字員等。

因為電腦有大量運算能力,運算的效果如果比人更好,像開車這件事,那就教給機器開就好了。或是讓機器來做醫生,是不是比人更好?提供更準確的診斷? 因為機器不會疲勞但是人會。

機器學習需要投入大量技術與資源,要把問題轉換成機器學習能解決的題目並不容易,然而一但轉換成功,將會顯著成長,多餘的工作將會消失。

2.邪惡機器人總出現在電影中

外界總認為當機器人越來越像人,機器人可能對地球造成危害,就像電影《關鍵報告》一樣。但我認為只有電影才把機器人描述地這麼邪惡。在實際應用中,人類可以透過演算法控制機器人執行正常任務。

人類創造的機器人應該都是好的機器人,可以幫忙打掃,澆花、做家事,這種機器人是大家最想要的。

3.下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力

工程師不再需要自己Coding,而讓電腦去寫,這是下一代的程式設計人員的挑戰。下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力,因此注重數學教育的亞洲人才比歐美人才更具競爭力。

我最近去了一趟韓國與中國。韓國經濟在放緩,因此強調創業精神振興經濟,推行機器學習創業。在中國我花很多時間拜訪政府部門,雖然很多人說中國經濟增長減緩,但中國的經濟潛能還是非常之大的。

機器學習最大的挑戰就是全球上網的人還不夠多,要有更多網路覆蓋,讓貧窮的亞非國家與弱勢群體能上網, 網路是一種巨大的現代化力量。

4.電腦視覺(Computer Vision)的診斷辨識即將超越人類視覺

去年九月,Google 研究團隊「GoogLeNet」發表了一篇關於神經網路(neural network)的論文,名為「全面啟動」(Inception),因為這個神經網路的運作原理就類似電影「全面啟動」中夢境的分層概念。系統可以透過 22 層的電腦視覺運算,找出最相關的圖像,捨棄不重要的部分,進而分析出不同的物件。

舉例來說,當 Google 相簿辨識一隻貓的照片時,首先會辨識出這是一隻「貓」的線條與顏色,接著發現眼睛與耳朵,經過這樣一層層複雜的偵測,最後完成辨識。

機器學習也將比人類更能預測使用者喜好。例如,雖然我的朋友們可以透過音樂類的 App 推薦我最新的當紅歌曲,但是人會跟不上流行,而機器卻永遠能提供時下最熱門的音樂。

跨領域的機器學習將有更顯著的效果:機器學習將能有效改善其他技術現有的問題,或是加快解決問題的速度。

延伸閱讀:
1.Alphabet集團執行董事施密特:無人車和機器人都不算什麼,機器學習才是我們在做的事。
2.施密特:機器學習五年後將應用到所有產業

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用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
2025.10.29 |

近年來,台灣零售、金融、服務等 B2C 產業,正面臨營運成長放緩的挑戰。一來本地市場規模趨於飽和,品牌間競爭日益激烈;二來會員結構逐漸高齡化,而年輕族群的忠誠度與黏著度又難以維繫。若想突破現況,企業勢必要尋找新的成長路徑——或是積極佈局海外市場,擴大營運版圖;或是吸引外國觀光客增加消費,創造跨境商機;又或者,精準洞察會員需求與偏好,重新打造客戶關係。

無論選擇哪條路,數據整合與 AI 應用都是推動轉型的重要關鍵。威朋大數據(Vpon)執行長篠原好孝正是看見了這樣的市場契機,提出「以數據串起亞洲市場」的核心願景,善用 Vpon 在數據、AI 與數位廣告上的整合能力和經驗,協助品牌描繪顧客行為軌跡,從而制定更個人化的商品推薦與行銷策略,同時亦能協助企業掌握跨境商機,加速日本品牌深耕台灣市場,也讓更多台灣企業能以數據為翼,飛向更廣闊的亞洲舞台。

三大特色構築 Vpon 數據競爭力:多維數據 × 廣告行銷 × 隱私保護

要實現「以數據串起亞洲市場」的願景,背後靠的不只是理想,更需要完整的跨境數據與嚴謹的治理機制,而這正是 Vpon 第三方數據庫的核心競爭力所在。

篠原好孝認為, Vpon 第三方數據庫具備三大特色。第一是提供多維且全方位的消費者洞察。除了透過 App 廣告聯播網收集數據, Vpon 亦以電子發票數據為基礎,並結合政府開放數據,擴大數據收集的維度,使數據庫涵蓋線下消費傾向、地理位置、族群輪廓、興趣偏好、App 使用行為等多元面向。透過多維度數據整合分析,為企業建立涵蓋「人、事、時、地、物」的完整市場視圖。

第二是整合廣告行銷專業。提供從數據收集、受眾分析到廣告投放的一條龍式解決方案,協助企業將數據洞察轉化為具體行銷策略,並精準觸及目標客群,提高廣告行銷的成效。

第三為重視隱私保護與數據合規。 Vpon 的數據收集範圍橫跨亞洲多個國家,考量到各國政府及企業客戶對個資保護的高度要求, Vpon 從一開始就堅持不收集使用者的姓名、電話或其他可識別個人身分的數據,數據庫內僅有匿名化的裝置使用行為數據,除此之外 Vpon 更通過 ISO 27001 資訊安全管理系統認證,從數據收集原則到營運流程全面保障消費者隱私安全及數據使用的合法合規。

Vpon 威朋
威朋大數據(Vpon)執行長 篠原好孝
圖/ 數位時代

以數據助攻國家戰略:從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力, Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用,包括日本政府觀光局(JNTO)、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等,皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略,在政策推進過程中,適逢 Vpon 進軍日本市場,與日本觀光局合作進行大數據分析,藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據,不僅吸引更多海外旅客造訪日本,也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來,日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告,推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊,促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗,讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫,此計畫的兩個重點,一是吸引外國觀光客來台旅遊,二是支援海外企業佈局台灣市場,持續以數據為核心,打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出,若日本品牌要在台灣舖設實體通路,可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈,進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策,到開幕後的廣告行銷與宣傳活動,都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是,這套數據應用機制不僅能「順向操作」,協助日本品牌登台拓點,也能「逆向操作」,協助台灣企業前進日本市場,同時提升入境(inbound)和境外(outbound)的收入。像佳音英語在佈局日本市場時,便借助 Vpon 的廣告與數據專業,在日本主要城市的戶外看板投放廣告,成功建立品牌知名度。另外,桃園觀光局也與 Vpon 合作,於日本實體展會進行宣傳與曝光,吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方: Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場, Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台(Composable CDP;CCDP),推動企業「回到自身」,善用自有數據資產,打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示, Vpon CCDP 以 Google Analytics 4(GA4)技術為核心,協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據,並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來,企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡,據此進行更精準的分眾分群,進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者,皆已導入 Vpon CCDP 解決方案,在符合法規與隱私保護要求的前提下,有效整合分散的數據資產,並透過 AI 模型進行預測與建模,找出轉換率最高的潛在客群,或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等,實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來, Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景,深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局,並計畫於東京上市,以取得更多資源推動全球化發展,例如:拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場,打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。

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