[AI洞見]追趕AI之前，請先自查企業的數據基礎！|數位時代 BusinessNext

創新工場的李開復這樣評論台灣的AI發展機會

ICT高科技朝代反覆運算是快速的，有週期，有連續性的。從半導體→PC→軟體→Internet→社交→行動→大數據→AI，每個時代的領跑者在下一個時代都有優勢（若錯過，就很難補課；錯過越多，越難補課）。很不幸，台灣從PC時代之後就基本缺席，錯過五個朝代再來追趕會特別困難，需要在多方面都有突破（技術+政策+人才引入+投資生態+市場認知+甚至運氣）。

AI是大數據養起來的，大數據像是AI的食物，吃的足夠多、足夠好AI才能足夠智慧，跳過中間環節談AI都是空談。譬如我們做一個客服機器人用來代替人工，如果沒有長期客戶問題數據積累來對其進行訓練，不斷優化它的演算法模型，這個機器人就毫無用處。再比如最近大熱的機器人看病，你講出癥狀，機器人就會能夠從資料庫中找到相同相似的病情，給出建議做某項檢查或如何用藥，數據對於機器人的訓練是核心。

而今天能在公開途徑獲得的數據集絕大多數都是非商業用途數據，是從網路上積累的數據。真正用於工業商業場景的高價值數據是難以從公開數據集中尋找到的，需要企業經營中積累。而很多企業，連結構化的資料收集都沒做到，或者是儲存了資料但仍然無法整合利用起來，這種狀況下與其大談AI，不如回頭來先做好基本的軟體和數據的積累。

沒有數據就從現在開始收集！

AI人工智慧仰賴大量的數據，網路公司在這方面得天獨厚，通過瀏覽、點擊、停留時間、付款等數據分析用戶的喜好、習慣。把這些數據交給人工智慧學習，就能在內容推薦、版面排布、價格設定、行銷活動和用戶體驗等方面不斷優化，像是facebook可以精準的根據用戶喜好投放廣告一樣。

其他類型的公司也可以從和用戶的眾多接觸點獲取用戶數據並進行數據分析，比如製造業產品銷量、用戶評價，零售門店顧客行動軌跡、貨架停留時間，銀行業的用戶存款、投資記錄，醫院病人就診、購藥、住院記錄等等。

餐飲企業在手機上查看每天分時段銷售狀況和菜品銷售排行榜，長期積累數據可以用來預測人流量和菜品銷售在不同季節月份節日的狀況，在採購、人員安排、菜品規劃等方面提供指導

圖／王人賢

除了用戶數據，企業採購、生產、流通、銷售、財務、人資各個環節都可以收集到數據。製造業會更多依賴物聯網技術，各種生產設備上加裝感測器，收集溫度、濕度、速度、位置、震動、壓力、流量、氣體等等數據，用來管理設備、識別異常、杜絕生產事故等作用。

養豬企業為每頭種豬都建立了QR CODE，飼養員掃描QR CODE將種豬的配種記錄、妊娠記錄以及產子記錄回填到資料庫和隨時查看相關記錄，長期積累就可以按照設定的演算法標準自動淘汰產子率低的種豬，以提高整體的經營效率。

圖／王人賢

有數據要正確管理和整合，以發揮價值

公司積累了數據，但用不起來對企業來說就是垃圾。有的企業數據都在excel裡面，多、亂、不準確，還有些數據分布在不同的系統不同的資料庫中，無法整合或者整合中發生指標不統一，或者底層數據混亂等問題。善用一些數據工具會幫助解決很多問題。

AI的實現是一個過程，不是一蹴而就的。如果基礎做不好，就先回過頭來打基礎，有了基礎再去考慮AI與實際業務的哪些結合真正能夠對企業有所提升。沒有對數據的重視，AI離企業還有很遠。

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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。

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」。

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。

「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。

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