史上最大無政府實驗:互聯網
史上最大無政府實驗:互聯網

本文摘自《連結力》,聯經出版

科幻小說作家從目前的技術去推論和想像的科技突破,描繪出人類科技的共同演進將使我們現在透過數位角色的多重身分狀態,大幅躍進為許多虛擬化身,成為我們在一個平行但整合的網路世界中的代表,最後,一種能充分感應觸覺經驗的四維能力將容許我們不必改變位置就把意念電傳到遠方的實體位置。然後我們將達到電影《駭客任務》描述的世界。

虛擬社群超越地群,打破既定國界觀

雖然「距離之死」的說法已出現數十年,現今都市化與運輸、通訊與數位化、資本市場與供應鏈的發展確實已共同創造出對抗地理決定論的環境。每一項基礎設施投資和技術創新都強化我們連結的命運。互聯網不只是一個訊號的通道,而且是複雜的資料貯藏所。正如許多科學家的推論,互聯網正逐漸變成一個「全球大腦」。虛擬實境先驅藍尼爾(Jaron Lanier)指出,數位全球化已將世界「重新模式化」,改變我們的集體組織協定,促成一種新類型的網絡效率。問題不是這個轉變是否已發生,而是每個人參與的程度有多深。

在創立之初,互聯網是一個我們前往的地方;現在它是我們所在之處,一個無所不在的世界標準,就像一種交易媒介(金錢)、信仰系統(宗教),或政治體制(政府)。互聯網的網民(netizen)遠超過任何國家的公民,它的參與者也遠超過任何宗教的信仰者。

網路文明沿著數位河流與支流擴張,正如人類文明沿著自然的河流和支流成長。互聯網的地圖不斷改變,允許新社群誕生之際也重新描繪既有的社群。不像由政府連結而成的國家性數位群聚,虛擬社群能聚集分散的個人並超越實體地理。隨著類似愛沙尼亞的數位電子居民計畫興起,邊界不再是「國家」服務正式會員資格的同義詞。

根據網路社群內部及彼此間關係的緊密度來描繪群聚的大範圍大地測量地圖(geodesic maps),讓我們得以看見這種數位網絡和情感形成的地誌。身分變成社會偏好的融合,透過宗教和種族特性等傳統類別以及環繞職業、經驗與宗旨而建立的新社群來表達。地理社會人口學先驅、微軟研究中心的博伊德(Danah Boyd)追蹤數位原住民如何自然而然地將互聯網視為賦權的入口,透過它發現和發展更廣闊的身分認同,並且重視這些身分不下於與生俱來的身分。

2014年,線上社群比特國(BitNation)開始實驗一套區塊鏈身分辨識系統:以匿名、分散和安全的方式,提供網路護照和比特幣自動提款卡的混合服務。虛擬貨幣已加速無邊界數位市場的興起,大量增生的雲端社群在其中形成政治經濟學家鮑溫斯(Michel Bauwens)所稱的「端對端(P2P)文明」。麻省理工學院媒體實驗室共同創始人潘特蘭德(Sandy Pentland),稱這類身分建立的關聯模式為新「社會物理學」。隨著實體和虛擬的場所之間的重要性轉移,政府對媒體、論述和身分的壟斷將永遠消失。

連結讓個人除了自身所在的地方之外,還能選擇其他地方做為歸屬,或同時對多個地方忠誠的選擇。我們現在藉由連結來呈現我們大部分的自我價值感,而不只是以文化和國家認同來呈現。「你的網絡就是你的淨值」這句話同時適用於個人和國家。

全球數位勞動力興起,兼職飆增

在任何時候,我妻子和我可能在颱風期間僱用一名菲律賓人,在停電時僱用印度人,在戰爭時僱用烏克蘭人,在政治動亂時僱用突尼西亞人——甚至有一次僱用一名不幸地取名「海珊」的馬來西亞人——來管理我們委辦的雜事或做互聯網搜尋。他們都是透過Upwork媒介短期承包工作;Upwork是如雨後春筍般崛起的虛擬工作入口網站中最大的一家(與亞馬遜的Mechanical Turk以及Freelancer.com類似),它們總共提供至少一億人以傳統方式無法獲得的收入來源。雖然矽谷科技公司僱用的員工人數不如工業時代的大企業如通用汽車,它們的全球服務平台卻為連結的大眾提供可攜式的數位工作,包括刊登廣告、驗證地址、登錄照相、比較不同公司價格,或執行其他基本事項。一個數位中產階級正在興起,它的基礎不是一個廣大的消費群或市場經濟,而是線上連結。

寇斯(Ronald Coase)等經濟學家尋求公司最理想的規模為何,以便能在降低交易成本的情況下仍可有效率地實踐某些機能。現今的網絡結構利用日益增加的無摩擦連結,以無須同等增加規模就能擴大等級的狀況打破了舊有的假設。即使傳統的生產力節奏仍然無法反映這種連結所創造的利益,創新本身也高度仰賴這種連結。現今的數位供應鏈已依其設計而擴散,企業(包括有固定地點和透過分散的員工來營運的公司)尋求藉由共享工作地點和利用線上眾包(crowdsourcing)工具,隨時召募未曾謀面者來創造員工的偶發力。資料鑑識便顯示出,來自四面八方的程式設計者紛紛參與專案的協作,並且建立起的合作關係可以存續於各種工作領域裡。

不過,一個競爭激烈的全球數位勞動市場快速興起,對一般西方消費者—勞工是一把雙面刃。在許多亞洲人透過Upwork在公共廣場或咖啡館同時做三、四個工作之際,技術不足的美國人面對的是網路結構性的失業——尤其是先進經濟體的半數工作屬於可貿易服務業。如果幸運的話,他們面對的只是角色轉換:正如成千上萬印度電話服務中心的員工熬夜工作以滿足美國顧客的需求,許多美國程式設計師現在挑燈夜戰以服務亞洲客戶。

這些人往往單獨工作:據2014年的統計,5300萬名美國人是自由工作者,超過總勞動力的三分之一,而且這個數字將繼續增加。隨著許多大公司裁員縮編或轉向兼職模式,把工作團隊改組成臨時需求性質,後工業社會已變成一個非由客戶直接僱用、而是透過Wonolo等入口網站媒介的數位臨時工所集合而成,這類入口網站為可口可樂和其他公司扮演工作仲介機構,但只提供臨時通知的數小時僱用。美國成長最快的就業類別是「永久臨時工作者」,他們依靠像TaskRabbit 或Fiverr等網站張貼的工作維生(每件工作可能只賺5美元)。

談論國家提升其價值鏈的地位時,我們必須指明我們談的是公司還是人民。美國科技公司雖然是世界最有創新力的企業,但美國50州中有30個州最常見的工作是卡車司機:不可貿易、且未來可能自動化的工作。科技自動化已使數百萬勞工變成冗員,連白領員工也無法倖免,因為運算法的分析能力愈來愈強。在勞動力變小但經濟反而變得更有生產力和更有效率的情況下,除非員工重新取得技術或升級技術,否則他們將拖累社會。

進步的政府會尋找方法,善用龐大兼職勞動力的新現實。英國的「片斷時間」計畫由政府資助,但由民間管理,創造可配合個人閒暇時間從事的微工作,不但增加家庭收入,也創造一年高達5億美元的稅收。德國在金融危機後採用一套短工制度,使員工以兼職方式保住工作,並利用他們其餘的時間參加由產業、工會和政府共同資助的升級技術訓練計畫。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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