亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
2016.12.27 | 物聯網

「行きまーーす!(啟航了!)」就如同初代鋼彈駕駛阿姆羅出發前必定會喊出的口號,亞洲矽谷執行中心也在聖誕節這樣特殊的日子正式揭牌和啟航。

筆者也有幸受邀出席並且擔任下午場的物聯網論壇的主持人,所以既然都得來了,就乾脆一早來看看到底我們國家要怎麼做這件事情。

多個媒體上已經有不少關於亞洲·矽谷揭牌的報導,我也就不再多做記錄,但我想談談我的一些觀察。

很多人會提到政府喜歡這種大堆頭式的開幕方式,還有象徵式的啟動儀式,我自己其實也是。但仔細想想,會這麼做的原因必然還是有民眾對這樣的方式買單,若公民不喜歡,透過持續的表達,政府終究是要滿足(娛樂)公民的,這種方式才會真的有機會慢慢改變。否則!這確實是政府告訴民眾「我們有做事」的有效方式之一。

在揭牌和啟航儀式過後,現場的人潮走了一半,台上談市場趨勢的論壇場次其實很重要啊!怎麼副總統走了,這我還能理解,很容易有超多行程要走,但不是還有物聯網大聯盟嗎?怎麼相關的官員和人員好像都走了?

目前除了執行中心的關鍵七人小組現身之外,確實還沒有比較進一步和具體一點的作法,雖然在之前的熱烈討論中,社群許多人都在質疑為何這計畫必須在桃園?那段期間有許多討論,國發會這裡也重新檢討,沉寂了一陣子之後,隨著唐鳳政委上任,似乎畫龍點睛的加了個點(Dot)在亞洲矽谷中間,然後就順順的在桃園執行中心啟動了。

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亞洲矽谷計畫執行中心七人小組首次亮相,由國發會副主委龔明鑫兼任執行長(左一)。
圖/ 工研院提供

確實,執行中心在哪裡的問題不大,政府可以有其考量,只要讓積極想參與的民間社群理解政府執行的考量就好。而對桃園來說,爭取這個議題到桃園發展必然也能理解。所以,困難的是中央政府的論述得更清楚。

下午兩場的深度論壇以及座談,也就順著亞洲·矽谷的另一個重點,物聯網的議題。這也是我覺得有趣的,我們既然編組了物聯網大聯盟,也有物聯網志工團,但怎麼下午的物聯網論壇,除了必然在的執行中心團隊,物聯網大聯盟或者志工團似乎都不見了?

那麼我也就好奇物聯網大聯盟和志工團是用怎樣的機制方式來和社群以及其他人交流呢?

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亞洲·矽谷包山包海,仍未見具體方案,也要帶來「滿滿的大平台」?
圖/ youtube截圖

在啟動結束的不到一天,不少人都問了我看法,我必須說,由於政府執行的流程,所以一個創新的議題要在這樣的體制下進行本來就不容易。

我一直覺得應該強調公民素養,政府的所有作為到最後都必須滿足公民。

當我們在期待政府做創新的時候,是否又能接受創新的代價極大的機會像是打水漂?而看到政府打水漂,激不起太大的漣漪之後,我們是否會瞬間變成嚴格監督的酸民謾罵政府的監督不力?

如果會的話,那我們怎麼期待政府去做可能的創新和探索未來?

對於亞洲·矽谷,很多人在參加之後,感覺內容似乎有點空洞,或許是因為這跟最早提出的樣貌,在被媒體及社群批判一輪或者討論之後,似乎除了句點增加,實質的改變似乎不多有關。

實驗場域如何做到標準接軌?

如同在之前的文章談到的一些建議,我很樂意再次提起,其中我覺得最有價值的部分是實驗場域,但卻也還沒能看到具體做法。政府要如何積極參與創新,提供可具體落地實驗的場域?不是什麼自造者空間(Maker Space),也不是什麼實驗室,而是實際測試的場域環境。

創建研發群聚是好的,但若最後依然只是大廠的舞台,那我先說這大概就輸了。積極的作法應該是:善用開放式創新的觀念、提供試驗場域,大廠和政府提供資源,讓新創用不一樣的角度做實驗,這樣才能同時達到實驗成本低、風險也低。

新創本就該冒險,而若大廠這樣都願意一起做,那就是真的想創新的大廠;而非只想用政府經費,協助降低自己研發費用而已。

物聯網產業大聯盟也絕對不要再像過去一樣,只是產業群聚的公協會,而是標準的接軌。

什麼是標準的接軌? 絕對不是成立那些線下聯盟或者協會,讓我們自己在島內自嗨; 而是能夠開放有競爭力的學者與企業有更多的合作,並且積極並直接參與國際標準協會,從參與跟隨,到建立影響力和發聲,這才是發揮我們實力和能力的場子。

先進國家都是透過建立標準來作為產業戰略的一部分,若我們還在角落結黨,那就是持續讓自己邊緣化。

有真正可以實驗的場域,和積極參與國際標準的作法,搭配願意投入早期的基金,或者是投資國外有價值的物聯網新創,透過場域的搭配,那麼就可以有很多有效的實質創新產生,進而帶動新產業生態的誕生。

不要被生態系的論述給綁住了!生態系是讓自己也成為其中可能的節點,融入然後發揮影響力,而不是建立我們自己的生態系,希望別人加入我們的生態系,這依然是「寧為雞首」的概念。

最後,曾經聽某個老前輩提到,政府投入資源資金的方式有時候會被既有的體制和系統卡住,要改變現況,確實需要長時間投入。但是至少要在資源資金到位後,執行時要搞對方向。才能用有效的方式滾動出實質效果,並且回頭導正體制。怎麼做?最會溝通的政府看來還得繼續努力。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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