[Al洞見]Google憑AutoML，將把AI 新創公司的一些活路堵死|數位時代 BusinessNext

[Al洞見]Google憑AutoML，將把AI 新創公司的一些活路堵死

Google cloud AutoML 相較於 TensorFlow 更具擴散的能力，TensorFlow 是軟體工程師才會用的工具，但 AutoML 把人工智慧的易用性擴大到所有不太懂人工智慧的人。

1. 用 AI 協助企業做決策

AutoML 最大的突破性和破壞性在「用AI協助企業做決策」這個領域，將為這個領域帶來突破性的發展，Google也將率先橫掃這個領域的商機。

原因在於，企業以往想要採用人工智慧的困難主要在「人才稀缺」，即使找到了 AI 人才，真正要引入企業流程中的下幾步是「建模」和「調教」和「接入企業流程」幾個步驟，這是最耗費專家時間和心力的兩個步驟，AutoML 厲害的地方在於，把這些步驟很大程度地自動化和抽象化。

2. 即使不是人工智慧專家也可以輕易使用上手

把AutoML掛到Google Cloud促進普及化，如此幾塊拼圖拼起來，即使不是人工智慧專家也可以輕易使用上手，也在最高層的戰略上接軌到 Google 一直追求網路外部性和規模經濟的商業策略，直接解決人工智慧應用需要企業客製化、難以規模化的難題。

AutoML 在資訊技術的發展堆疊上，最大的意義在於把人工智慧技術的抽象層級再提高一層，就好像C語言的發明，讓程式設計師從此以後不用懂太多底層電腦的架構就可以寫程式一樣，現在使用 AI技術不用懂太多機器學習。

所以 AutoML 相較於 TensorFlow 更具擴散的能力，TensorFlow 是軟體工程師才會用的工具，但 AutoML 把人工智慧的易用性擴大到所有不太懂人工智慧的人。

3. Google憑著AutoML，將會把 AI 新創公司的一些活路堵死

如同之前分析，很多 AI 公司的商業策略是三部曲：圈住稀缺的AI人才，包裝AI題材，跟資本市場要錢。但是當Google 循著Democratizing AI 這個理念，把所有人工智慧技術讓不懂人工智慧的普羅大眾也可以使用時，好日子就沒了！

當多數AI新創公司還在煩惱每家企業客戶都需要客製化該怎麼規模化時，Google 透過平台效應已經殺進來了，後續要是再整合G Suite這些企業工具，Google 之後就連企業內部的決策也取得網路外部性了。

結語：Google像是住在城堡裡的一隻灰犀牛

Google和其他數位科技巨頭就像是住在城堡裡的一隻灰犀牛，城下町的民眾們每天安居樂業地耕田，直到有一天護城河的吊橋放下，灰犀牛衝了出來，跑到城下町毀我大屋踏我田，橫掃一圈之後回到城堡裡，慌亂的居民只能低著頭災後重建，然後不知道下次灰犀牛何時出來放風。

本文由程世嘉授權轉載自其Facebook。

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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。

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。」

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。

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。