深化產學合作！向沒有能力領導創新的大企業說掰|數位時代 BusinessNext

培養大型系統人才

「高科技應該是高風險，冒險犯難！讓沒有創新的大公司慢慢退場，跟大家說掰掰！」洪士灝直言。

例如代工產業所需的資本門檻很高，但如果技術門檻不高的話，其他國家如大陸可以靠著充沛的資金和人力，很快來占領這樣的產業，很多這樣的公司還在吃老本，難以轉型。

那資本門檻不高的新創企業呢？如果技術門檻同樣不高的話，即便靠創意、靠經營模式，也很容易曇花一現，因為這兩項很容易被複製，而且如果做的產品只是跟人家比快、一次做很多、賺一票，這與傳統模式很接近，同樣難以長久。

不過，老路走不通，就會找新路。洪士灝指出，未來台灣要走的路就是發展「資本門檻不高、技術門檻高」的產品或是服務。首先，硬體產業已經到了瓶頸，很難再撐下去，不必再有更多人進來幫忙cost down，而「幫硬體加值的就是靠軟體」。

看看幾個外國案例，他們的創意通常是建立在良好的技術之上，例如：荷蘭的建築設計了融合藝術價值、材料、力學；以色列也是科技輸出國，強項在軍用國防的技術；德國、日本、法國不是幫人家打造電腦，是做工業裡頭的製造技術。他們的共通點都是做大型技術，而非玩具，這些技術都是可以對外輸出。

「這些複雜的系統不需要大量資本投入，需要的是優秀人才」，將技術做到超前，就能把台灣整個產業往上拉升。像是新創公司沛星互動（Appier）、VMFive，就是很不錯的案例。所以，像是系統架構師（System architect）、擁有軟硬整合能力，均是未來很重要的人才。

讓中間世代也能貢獻

除了年輕人之外，身為五年級的洪士灝也看到中間世代的煩惱，「很多同學來問我，怎麼幫助產業？」他們在企業做到中階主管，被管理庶務、業績數字壓得無力，但還沒有被老闆完全授權，他們也不是新銳年輕人，就這樣被卡著。但為什麼不能將這群人的專業和經驗釋放出來？

現在大陸企業普遍是年輕人當家，與五年級生當時的教育不好有關，所以大陸年輕人上位很快，企業活力很旺盛，再看芬蘭，諾基亞倒下後反而釋放許多人力，創造不少新創公司。

「夾在中間的世代是重要的！」洪士灝強調。他們可以承先啟後，特別是新創公司在經驗、人脈、募資、財務的諮詢都很需要幫忙，這群人可以貢獻。但目前的問題是，中間世代的聲音有點被跳過，怎麼建立他們參與貢獻的管道、怎麼銜接，是很重要的議題，如果這部分可以引導出來，將會發揮很強的功用。

行動事蹟
長期關注科技人才、學生創新等議題，其觀點及文章經常出現在各媒體。
希望2016年台灣能改變的一件事
實現產學思維轉變的一年，學界能造就真人才，業界能讓人盡其才。

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在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。