氣象資訊服務是門好生意
氣象資訊服務是門好生意
2005.08.01 | 科技

七月十一日強烈颱風「海棠」登陸,造成台灣南部地區嚴重災情,不僅高速公路淹水無法通行,正值觀光旺季的墾丁地區遊客流失,根據農委會截至七月二十二日統計,光是農業部分損失,就高達新台幣三十八億。
台灣不過是一個例子,去年伊凡颶風侵襲墨西哥灣,阻斷對美原油供應,造成當時每桶油價大漲十美元。而最近又出現一個可能襲擊墨西哥灣的颶風,在市場預期心理影響之下,紐約遠期石油期貨一度突破每桶六十二美元的價位。

報氣象比網管服務有賺頭

(紐約時報)曾經估算,美國企業每年因天氣異常而有一兆美元以上的損失。CNN更預測,在未來十年,全球因氣候異常造成的保險損失,將高達一千五百億美元。
溫室效應讓天氣異常情況愈演愈烈,這使得氣象資訊服務公司的商機在近幾年大幅成長。根據聯合國全球氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)預估,全球氣象相關商機一年高達五十四億美元,這個金額相當於二○○四年全球網路系統管理租賃服務(MSP)的市場規模。
第一個浮現的商機,就是提供專業氣象資訊的公司。以往氣象資訊服務的客戶對象往往僅限於一般消費者,但現在擴及到商業應用領域,日本的偉哲(Wheathernews)公司就依據客戶的需求,提供專業的氣象資訊給航空、航海及物流等運輸業者,近幾年更擴及到科技產業、電力公司、運動、旅遊等相關產品廠商。偉哲公司手機部手機情報事業部長官石橋知博舉例,半導體工廠若因打雷因素,造成電力中斷,一天約損失三億元日圓,他們就提供一個月中哪些日子下雨打雷的機率高,企業內部便可以提早進行防範的工作。
不過,石橋知博也指出,「二氧化碳嚴重影響天氣變化,傳統氣象分析模型根本不敷使用。」因此偉哲除了經由官方單位取得資訊外,也嘗試自己建立新的氣象模型。

靠天吃飯的新專業興起

今年春天,偉哲發起「梅雨計畫」及「櫻花計畫」,號召手機用戶成為氣象觀察員,將雨量杯以及花粉觀測器,郵寄給願意無償參與計畫的手機用戶,以人海戰術方式,觀測天氣變化。
此外,由於日本手機用戶幾乎都使用具有錄影功能的手機,偉哲便與手機用戶合作,在地震發生後,手機用戶拍攝地震損害情況回傳至偉哲,經過偉哲內部過濾畫面後,再將地震畫面傳至所有用戶的手機,不但能讓天然災害的資訊快速傳遞到用戶的手中,用戶所提供的資訊更成為偉哲未來判斷天氣變化以及自然災害的基礎資料,同時也將這些資訊應用在其他氣象服務上。目前台灣所有系統服務業者的手機氣象資訊服務,幾乎全部都是與偉哲公司合作。
目前台灣市場除了偉哲之外,前中央大學研究員、氣象學博士彭啟明,於去年氣象預報新法頒布後,取得台灣第一張氣象預報個人證照,今年三月底在中央大學育成中心成立「天氣風險管理開發公司」,提供相關的服務。諾基亞在七月底於中正紀念堂搭建「極酷派對」活動,就是與彭啟明討論之後,依照天氣變化決定舞台搭建的進度,避免了海棠颱風來襲造成損失,活動也照原定時間舉行。而預定同一時間舉辦的海洋音樂季,就因為對天氣變化的掌握度不足,被迫延後舉行時間。
此外,像是統一超商的訂貨人員,也藉由氣象行銷管理系統,隨著氣溫的變化控制冷飲、熟食的數量,減少熟食的報廢率,讓小面積的超商坪效達到最高效益。事實上,關心天氣變化的不僅僅是便利商店,彭啟明指出,競爭激烈的量販店紛紛購買氣象資訊服務,因應天氣的變化,選擇食品進貨的種類,像是蔬菜、飲料、冰品等等的銷售,就跟天氣變化密不可分。國內許多「靠天吃飯」的業者,如風景遊樂區、主題樂園及高爾夫球場,如能更精確地掌握颱風及豪雨的變化,也有助營運更趨穩健。

保險彌補不測風雲損失

除了氣象諮詢服務之外,保險業務以及衍生性金融商品也看中氣象業務的發展潛力。因應原物料價格的避險需求,天氣衍生性金融商品(Weather Derivatives)隨之出現,目前全球天氣衍生性金融商品的市場規模已達一年百億美元的規模,每年更以五○%的速度成長。
中央產物保險公司就已經推出「天氣降雨保險」業務,就中央氣象局過往三十年降雨資訊,經資料庫整理後,算出「降雨機率」做為保險費率計算之基礎。中央產險發言人張萬里指出,承保業者以遊樂場以及戶外活動相關業者為主,如果降雨量超過標準,造成消費者退票,保險公司可賠償保戶的收入損失。七月二十三日在高雄登場的中華職棒聯盟明星賽,就首開職棒先例,保了一天四百萬的天氣降雨保險,避免門票收入的損失。
誰都不敢說好萊塢電影(明天過後)的場景會不會在某一天發生,氣候也許多變化,然而多一分準備、少一分災害的原則,卻是不變的管理之道。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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