微軟開發出一款會寫程式的人工智慧「DeepCoder」！不過現在只能寫5行，而且還要靠「剪下貼上」|數位時代 BusinessNext

從現有程式碼找到適合的片段，組合成符合需求的程式

DeepCoder使用被稱作「程式組合（program synthesis）」的方法，只要給定系統輸入值和需要的輸出結果，DeepCoder便可透過搜尋其他程式的程式碼，挑出適合的程式碼片段，再組合成可運作的程式，讓程式順利生成需要的結果。事實上，這個步驟就像許多工程師常做的事：在程式問答網站Stack Overflow上搜尋適合的程式碼，再「複製貼上」他們認為可行的程式碼片段。

研究團隊指出，和人類工程師相比，DeepCoder能更全面、廣泛地搜尋程式碼範例，因此程式碼的組合方式可能是過去人類從未想過的。此外，DeepCoder將機器學習應用在每次的搜尋和組合程式碼，相較於舊有系統需要花費好幾分鐘才能選出正確的程式組合，DeepCoder只需幾秒就能寫好程式，且速度還會隨著練習越來越快。

麻省理工學院研究人員曾在2015年將這項技術用於自動修復軟體漏洞，其透過機器學習系統找出有漏洞的程式碼片段，並從其他程式找到適用的程式碼片段，用以取代錯誤的程式碼。

仍是早期研究，寫不出企業等級軟體和app

看完DeepCoder的介紹，或許不少以寫程式維生的工程師開始擔心未來是否將被人工智慧取代。不過好消息是，該研究尚在早期階段，目前只能寫出5行左右的程式碼，難度相當於程式競賽網站中最簡單的問題。

此外，DeepCoder只能透過組合程式碼片段來寫程式，並不能靠自己生成一段全新的程式碼，也還沒辦法寫出企業等級的軟體，或是app等更複雜的程式碼。

研究人員也指出，該系統的目的並非想要取代人類工程師，而是讓電腦協助完成寫程式過程中最無趣的地方，工程師可以將時間拿去做更複雜、更有創造力的工作。

數據驅動體驗升級！全台唯一上櫃電商「美而快」如何打造成長引擎

PAZZO 母公司美而快集團導入直通國際 CDP，整合行銷、會員與門市數據，提升分眾行銷效率與回購率，成功打造線上線下整合的數據營運模式。

當電商市場告別流量紅利，企業的成長路徑也面臨改變。廣告投放的邊際效益不再、社群觸及率下滑，加上第三方 Cookie 的正式退場，使得傳統「廣撒網」的行銷模式失靈。面對變局，擁有百萬會員的服飾集團美而快，在導入直通國際ESi的一站式 CDP（Customer Data Platform）後，有效提升分眾溝通效率與顧客經營精準度，讓數據應用從行銷部門逐步滲透至營運節奏規劃，成為推動企業成長的新引擎。

流量為王的時代過去，顧客經營必須深化

「這幾年電商獲客成本增加很多，品牌若無法將流量轉為有效會員，很快會失去競爭力。」美而快總經理王志仁指出，在數位廣告成本飆升、新客轉換日益困難的趨勢下，「私域經營」就成了品牌必修課；依賴流量已不夠，如何讓顧客留下、回購、持續互動更是關鍵。

為了深化會員經營，美而快團隊開始深入分析會員行為，區分出長期未購、已回訪未結帳、潛在高價值等類型客群，再依據行為進行對應溝通與內容推播。然而，分眾管理極為繁瑣，需仰賴大量人力與反覆操作，「每天都得手動撈資料、打包受眾、分眾投遞。」王志仁直言，這是一項曠日費時、卻無法逃避的任務。

對此，美而快選擇導入直通國際的客戶數據平台 CDP，以系統思維出發，打造可長期營運、可擴張、可迭代的顧客管理模式。

對美而快而言，導入 CDP 後最直觀的改變就是「效率」。例如：過去每日需手動處理的「180 天未購會員」分眾任務，現在可藉由自動化流程完成，釋放行銷人力，專注策略性規劃。同時，團隊也開始盤點冗餘的 LINE OA 投遞對象，刪除一年以上無回應的 LINE 會員，反而讓開封率與點擊率雙雙提升，ROAS 更一舉翻倍。

打通線上、線下任督二脈，CDP 為 OMO 鋪路

當 CDP 不再只是行銷工具，而是轉變為驅動企業營運的中樞系統，其價值即體現在資料整合、流程優化與策略制定的全面提升。美而快導入直通國際 CDP 後，另一個有感的突破就是線上、線下數據的打通，成功串聯集團旗下多元品牌通路，重構消費者旅程。

以 2023 年底開幕的 UR Living 實體門市為契機，美而快同步推動 App 積點與會員綁定機制，鼓勵實體顧客登入線上會員系統；同時，透過 CDP 將線下交易資料完整回收，不只實現會員輪廓識別，也為 OMO 策略奠定基礎。這套整合機制迅速展現成效——以主力品牌 PAZZO 為例，實體店開幕後，線上會員與營收成長 25%，其中近半新客來自實體通路。

「線下其實是很有效的新客來源，像 PAZZO 的新會員裡，有一半都是從線下來的，」總經理王志仁分享，若從會員結構觀察，不同品牌在線上、線下的表現其實有所差異，例如 PAZZO 線上與線下客群各占一半，而部分新品牌則在線下更具導流優勢。

有了 CDP 整合數據，美而快得以建立「雙向引流、數據貫通」的 OMO 策略，聚焦顧客行為與場域偏好，讓每一個接觸點都更精準、更有價值。

CDP 驅動商品決策，預測力成關鍵競爭力

讓數據真正驅動企業運作，關鍵在於能否跨出行銷部門，擴展至商品、內容與營運等決策核心。對美而快而言，這樣的延伸雖仍在逐步建立，卻已有方向。

服飾業的商品多為非結構化資料，細節如剪裁、材質、風格等變化極大，加上時尚週期更迭快速，除了基本的品類與顏色，很難建立細緻穩定的分類模型。即便如此，美而快仍透過 CDP 進行購物行為分析，掌握哪些商品高瀏覽但未轉換、哪些品項吸引新客，並回饋給內容與商品團隊，作為優化依據。「我們希望透過 CDP 協助商品開發，更細緻地理解交易失敗的新客行為，去改善、去優化，」王志仁表示。

「對零售業來說，不管是 AI 還是數據，最終目標都是『預測』。預測商品熱度、預測顧客行為、預測營收走向——能預測，才能控制成本、降低風險。而『數據』是每天必須做到的基本功。如果沒有奠定基礎，就無從發揮後續價值。」王志仁強調，一步一步把數據的基本功打穩，紮實累積、系統性整合，CDP 才能發揮價值，為預測力打下基礎。