全球化3.0襲來，台商該重新思考在美投資設廠(上)|數位時代 BusinessNext

全球化3.0襲來，台商該重新思考在美投資設廠(上)

春盛7月應美國商務部（U.S. Department of commerce）之邀參加「Select USA investment summit」，一趟商務參訪之旅，我認為中國太早把美國叫醒了！。

Select USA 台灣人數首度超過中國

Select USA 已成為美國吸引外資的外交貿易平台，幾乎美國各州都派出貿易代表參加，每州都設有Booth，介紹各州特色與投資優惠條件，各州之間還會互相較勁，我感覺整個美國，從總統、閣員到州長，都把吸引外資創造就業機會當成首要施政任務。

只要聽說企業有意願在中南部州投資，聘用200位員工，州長會親自開車到機場接你，到處帶你看廠房用地，相當積極。

回想10年至15年前，中國各省市的招商辦也是絡繹不絕到台灣拜訪廠商，說服到中國投資，各種優惠條件相互較勁。過去二十年，由於中國的磁吸效應，台灣的大中型企業幾乎都已經到中國投資，累計超過10萬家企業，投資至少600億美元至1000億美元，創造5000萬以上就業機會，中國之經濟起飛，台灣功不可沒!

台商到美國的投資相較起來非常少，現在應該是台商重新思考美國投資的時候了，尤其是如果你的最終市場在美洲，到美國投資應列為策略方針，不管是研發、製造或銷售，參加Select USA 可以了解美國投資環境全貌的最佳機會!

此刻在美國感受不到民間對中美貿易逆差引起的貿易摩擦有什麼反應，倒是美國中央政府自總統到各個部長，炮口一致的指向中國政府！

商務部部長Wilbur Ross看待中美貿易摩擦：「2017年美國貿易逆差高達5000億美元，其中中國佔了3500億美元。去年美國向中國出口1300億美元，中國則向美國出口5050億美元。」

美方認為貿易逆差主要來自中國政府國家補貼企業，造成不公平的競爭，其中以太陽能與鋼鐵為最，其次是以市場換取技術，要求國外公司以合資方式，將技術輸出中國，再來是限制資訊服務業如Google與Facebook企業等進入中國，最後是對仿冒採取不作為的放縱，商務部長與國務卿在大會上都提出嚴厲警告。

最近幾年受到中國的刺激，我感覺美國人醒來了，重新認識中國，更了解中國的意識形態與野心。反而中國應重新認識美國。

鷹派的美國國務卿Mike Pompeo 送出的信息

Select USA的閉幕演說由國務卿 Mike Pompeo擔綱，商務部長Wilber Ross 自介時說自己是川普内閣最難纏的談判高手，中美貿易談判與美朝談判，他是指揮官，在擔任國務卿之前曾短暫當過CIA的首長，也曾創辦過兩家航太製造公司。

Pompeo除了歡迎來自66個國家的近三千與會人員之外，也表示現在正是投資美國最佳的時機，美國擁有全世界最大的市場，最有創新能力的人才，最尊重智慧財產權文化的地方，最頂尖的大學與最先進的科研機構與設備！

美國倡導公平貿易，絕對不允許其他國家家偷取智慧財產權，也不會允許以國家補貼進行不公平貿易！

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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。