台灣開放資料該怎麼做?突破政府的「穀倉效應」
台灣開放資料該怎麼做?突破政府的「穀倉效應」

政府自2012年推動開放資料以來,重點多放在創新與經濟,國發會開放的資料集已達約三萬筆。台灣在開放知識基金會(Open Knowledge Foundation)2015年與2016年開放資料指標(Open Data Index)評比更獲得全球第一。

我們想問,在獲得世界第一與開放了數萬筆資料集後什麼被改變了?還有什麼需要改變?

開放資料在台灣,不要只是衝KPI,要有一批人從根本檢視資料治理政策與後續作為。當然,這一批人絕對不能只來自公部門,更不能閉門!

為什麼開放資料沒有帶來當初誇口的效益?

政府要求公務機關開放資料,針對現行法規障礙重新解釋降低開放阻力;業界師法英國與美國經驗,而政府與民間亦合作了許多黑客松,這都是非常好的第一步:政府與民間開始對話。

然而,政府開放資料的同時,社會上對於開放資料四年後的成績,除了世界第一名和將近三萬筆的資料集外,普遍不認為開放資料帶來什麼創新的商機。我們目前沒有證據顯示開放資料後帶來多少商機,也無法依主觀印象評論開放有沒有用?但筆者看過許多政府委託研究機構做的相關計畫,其點出我國推動開放資料的問題,如政府資料間相容性、推動力道(組織與政策的位階)、市場太小、法規限制與流通標準等。

資料治理-談美國百年經驗史

上述問題獲得改善後,還有哪些關鍵問題尚未浮出檯面?筆者認為應該先撇開開放一詞,回歸開放之前,政府應怎麼對待資料,也就是資料治理。

治理一詞常和管理混用,但綜觀公共行政領域專家與聯合國定義,治理與管理最大的差異在,「對於共同的議題(可能是衝突的),使用正式與非正式管道,包含個人與組織都可以在透明的基礎上參與並形成共識,並且是一個連續的過程。」

這種特性在資料議題怎麼呈現?非常難用文字框定,筆者以自身熟悉的地理資訊領域,介紹美國政府在地理資料治理上的起源。

地理資訊或先簡單地稱呼「地圖」,在一百多年前的美國,僅有政府有能力製作。由於需要地圖的單位很多,在缺乏標準的情況下,各單位依據自身需求繪製地圖,最後產生許多整合問題,例如地名的名稱與寫法不一致。

因此1890年美國總統班哲明哈里森(Benjamin Harrison)發出一行政命令,標題為:United States Board on Geographic Names,大意是為了有一致的地理學命名與寫法,美國需成立一委員會。政府授與委員會權力,統一名稱。

這個行政命令的由來是美國內戰後,大量的西部屯墾、開採與探險活動,製圖者、科學家與政府對地名寫法與各種製圖上的不一致與衝突感到無助。

1906年美國總統狄奧多羅斯福(Theodore Roosevelt)發出行政命令,除了將1890年成立的United States Board on Geographic Names改名成U.S. Geographic Board 外,另一個重要任務是,「避免不必要的重複建置,並改善地圖的標準化。」

1919年美國總統伍德羅威爾遜(Woodrow Wilson)發出行政命令。除了組織的更名外,該行政命令中有兩件事最值得注意。一,地圖使用者能參與該委員會的會議,政府聽取其建議,二,成立中央資訊辦公室(central information office)提供政府與其他來源地圖資料。

中央資訊辦公室須設立在美國地質調查所(U.S. Geology Survey, USGS)中,搜集、分類並提供政府各單位的地圖與測量資訊給大眾。

1920年,第一次有地圖使用者參與會議,此次會議後,美國政府給出了以下的觀察,「如果我們在政府內與其他部門協調一致,執行任務,並與政府外的單位合作,未來將有無限可能。」

至此,我們看到了美國政府對地圖資料的態度:橫向協調,避免重工,資料公開。因此由政府主導的地圖諮詢會議一直有民間參與。

從這些官方文件還不能推斷美國在地理資訊的建立上已經沒有橫向協調與重複建置的問題(註1),但我們看到讓「使用者」參與資料治理是關鍵,不論使用者是在組織內或組織外。

突破政府的「穀倉效應」

開放資料與公民參與,成為台灣政治演化上的重要手段,這幾年政府也的確開放許多,但公民參與真能解決資料治理的問題?

筆者詢問了曾擔任美國National Geospatial Advisory Committee委員的專業人士,得到了「是」但也「不是」的答案。

美國的相關會議的確都有民間使用者參與,但這些使用者多是沈默的,並且無法掌握日新月異的地理資訊技術。因此美國地理資訊的發展,仍掌握在政府與專家(以及其後代表的勢力)手中。現實就是如此,不是透過開放或參與就能迅速解決的,只能期望問題可以慢慢改善。

羅賓森(Milo Robinson),一位美國官員,負責美國聯邦機構的地理資料協調,他退休後於2008年寫了一篇關於聯邦政府橫向協調製圖史的文章,文章的結論寫道,「改善組織間的『穀倉效應』是必要的,我們仍有許多方式促使組織協調與合作⋯⋯但改善橫向協調能力或強迫組織變革,非常困難,如果真有那麼簡單,那美國在100年前就做到了!」

2016年12月,筆者曾就此問題請教美國聯邦地理資料委員會執行秘書長迪洛(Ivan DeLoatch),得到的回應是,「美國仍在嘗試橫向整合協調,也沒有最好的做法。我知道很多人罵我們(指因為協調需要而給了許多部會考評機制),但仍要不斷前進!」

不論是退休官員的真心話,還是現任官員的感觸,看來灰心,其實也揭櫫了資料治理中「治理」的原貌:對於共同的議題(可能是衝突的),使用正式與非正式管道,包含個人與組織都可以在透明的基礎上參與並形成共識,並且是一個連續的過程。美國在這個過程,已經走了將近一百年。

美國政府在2001年A practical guide to Federal Enterprise Architecture文件中指出資料是國家資產,2013年Open Data Policy的副標題則直接寫出Managing Information as an Asset。在聯邦政府對資料有清晰的定位後,便開始研擬一系列資料治理作為。

我國的開放資料在國際上的評比可能會再拿個幾次第一,但獲得桂冠之後,請回到一個基礎的問題上:如果台灣政府認為資料是國家資產,不論是否開放,現在開始應該怎麼治理它們?

註1:事實上1981年國家研究會議National Research Council的一份報告就指出,美國政府仍然不斷地在製圖上重工與浪費資源。2015年美國會計總署GAO的報告亦指出,聯邦政府在地理資訊的公開上還不夠努力,機關間溝通不良,讓投資不斷重複。

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關鍵字: #開放資料
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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。

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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。
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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。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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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
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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
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「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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