關鍵時刻挺身而出的大將
關鍵時刻挺身而出的大將
2005.06.01 | 科技

剛結束十八年球員生涯的印地安那溜馬老牌射手米勒(Reggie Miller)。這名骨瘦如材的神射手,可不是光靠隊友擋出空檔才神準無比,米勒在場上總是不斷跑動,全力擺脫緊貼不捨的防守者,體力消耗比其他人加倍,卻能神準如常,這才是他退休時備受尊崇的關鍵。
有些選手愈是到關鍵時刻愈能表現他的能力,這是偉大選手和優秀選手的差別所在。米勒習慣在球隊生死關頭投進致勝球,而且一次又一次,他創造季後賽無價的米勒時間……。
談米勒,不如直接說「米勒時間」,那得拉回到一九九四年六月一日,地點是紐約尼克隊主場麥迪遜廣場花園,那是東部冠軍賽第五場,尼克頭號球迷導演史派克.李坐在場邊觀眾席第一排,前三節已飽嘗紐約客噓聲和垃圾話的米勒,決定用行動讓他們閉嘴。
這名當代最偉大的射手第四節只要接到球,就出手投籃,他轟進五個三分球獨拿二十五分,溜馬客場逆轉獲勝之餘,米勒站在史派克.李面前,雙手做出掐脖子的動作,成了第一次「米勒時間」的經典畫面。
米勒與紐約客的恩怨沒完沒了,隔年五月季後賽第二輪首役,又在麥迪遜廣場花園,比賽打到最後十八秒,尼克領先六分,不少球迷已提早離場,米勒可沒放棄修理史派克.李的機會,剩下八.六秒兩度在左翼四十五度角投進三分球,就在史派克.李面前,球一進籃,米勒馬上回頭衝著史派克.李一聲冷笑。隨後米勒又搶下防守籃板,賺得兩罰,最後八.六秒獨得八分!溜馬客場逆轉獲勝,這回米勒臨走時,對史派克.李做出割喉的手勢。
米勒時間一而再、再而三地上演,米勒創造了一個無法取代的特殊價值。雖然米勒不是每一次重要關頭的出手都得分,就如同喬丹在那支著名的獨白廣告所說,一個職業選手失敗的次數往往比成功還多,重要的是當機會再度來臨,你不會因為上次的失手而手軟……。 **
**然後是一九九八年,這回不光是尼克受辱,連芝加哥公牛隊都有事。又是季後賽第二輪,打到第四場,溜馬帶著二勝一敗走進麥迪遜廣場花園,戰至最後三○秒,尼克領先三分,此時溜馬把球傳給三分線外空檔的米勒,紐約球迷不約而同地喊著:「Oh, No!」沒錯,他們又被米勒修理了一頓,溜馬四勝一敗晉級。接下來東部冠軍賽對手是喬丹領軍的公牛,米勒不但用神射在第三和第四戰的最後關頭打敗公牛,嘴裡的垃圾話還激怒喬丹揮拳動粗,也算創下歷史紀錄。
**二○○五年季後賽,米勒在印弟安那主場打完他的最後一場球,溜馬在東區第二輪第六戰輸給活塞,他退場時贏得全場地主球迷的掌聲,活塞的教練和球員們也對他鼓掌致意…… 。
**不僅是自家主場球迷為米勒起立鼓掌,今年四月六日他最後一次在麥迪遜廣場花園出賽,從來沒喜歡過米勒的紐約客終於意識到這位十二年世仇,不再上演「米勒時間」了。
雖然尼克輸球,他們忍不住群起高喊:「瑞吉!瑞吉!」要高傲的紐約客向頭號敵人致敬,也只有米勒辦得到。至於史派克.李,這場告別花園的比賽結束後,米勒特別趨前致意,兩人緊緊地擁抱在一起,恩恩怨怨到此結束!

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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