走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
2018.11.14 | 微軟

位於中國北京中關村的微軟亞洲研究院(Microsoft Research Asia,MSRA),是微軟(Microsoft)除了美國以外規模最大的研究中心,不少微軟產品的核心技術都來自於此,像是Windows中的人臉辨識、OneNote的文字辨識、搜尋引擎Bing等,都應用了微軟亞洲研究院開發的電腦視覺技術。

不過,在這所以基礎科學研究為目的研究院中,隨著AI時代來臨、每個產業面對數位轉型之際,任務也悄悄變得更多元。

企業握有大數據,改變AI研究生態

去年底,微軟亞洲研究院院長洪小文提出「數位轉型即服務(DTaaS)」的概念,並推出「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地,至今已在中國累積十六個案例,涵蓋金融、製造、物流、零售、教育、醫療等領域。

微軟亞洲研究院院長洪小文
微軟亞洲研究院院長洪小文推「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地。
圖/ 微軟

之所以推出創新匯的原因,洪小文說可以從兩方面來看。

從客戶需求端來看,洪小文表示,新科技變化迅速,僅管大部分人都聽過AI、增強學習等名詞,卻不知如何應用;另一方面,雖然包含微軟等不少科技大廠,將新技術打包成SaaS(軟體即服務)讓企業更容易應用,但有些技術仍在發展中,還不足以成熟成為標準化產品。

在「發展成熟」和「發展中」的技術間,就成為新的市場缺口。

不過雙方合作,不只是產業端有需求。早在2015年,微軟執行長納德拉就指出,未來每間公司都會成為軟體公司;這意味著,每件事都可以數據化、模擬化、透過演算法做到最佳化,甚至是軟體自動決策。

當產業掌握的數據越來越多,也間接影響AI研究圈。

洪小文表示,過去研究人員只能使用特殊裝置搜集數據,但那並不是真實的數據,而透過和產業合作,可以拿到真實且即時的數據。另一個好處在於,過去要將科研成果導入業界,中間有一段不小的落差,現在透過雙方合作,可以加速將研發成果落實到產業中。

而這也是為什麼微軟亞洲研究院推出創新匯,讓研究人員從研究室走向客戶,將最新科技帶給企業,「我們提供平台科技,而夥伴提供產業知識和數據,一起創造最後一哩的研究開發和創新。」洪小文說。

洪小文:直到被用戶使用和肯定,創新才算完成

創新匯計畫推出剛屆滿一年,已小有成果。

與微軟亞洲研究院合作的首批企業之一,東方海外航運(OOCL),過去因為貨櫃在各港口分配不均,又來不及調度,常需要額外購買新貨櫃、或是銷毀閒置貨櫃,因此產生額外成本。

雙方合作後,微軟亞洲研究院為東方海外航運公司開發客製化的增強學習框架,最佳化貨櫃調度流程,短短六個月,過去貨櫃短缺的情形已經改善25%,預期可年省1千萬美元。除了技術支援,微軟亞洲研究院也計劃在未來一年,協助OOCL訓練200名IT人員擁有AI技能。

另一個案例則是微軟亞洲研究院與培生集團合作的英文學習應用「朗文小英」。以往,數位語言學習教材比較偏向加強閱讀、詞彙、文法,互動型的口說教學仍需要透過真人教師。不過,透過微軟亞洲研究院開發的語音辨識和語意理解等技術,朗文小英可以和學生練習英文對話和發音練習,指導口說表現。

微軟表示,創新匯在中國已有十六個案例,未來會持續在亞太地區推廣,目前也正和新加坡、日本、韓國等地業者洽談中。

不過從過去只需專心做研究,到現在多了和客戶溝通的環節,研究人員是否能適應?洪小文表示,對微軟亞洲研究院的員工來說,其目標不只是在學術研究中有所貢獻,也希望能讓創新應用在實際產品中,進而走入產業、影響世界,「這也是為什麼他們選擇加入研究院、而非學校的原因。」

「比起其他學科,如物理、化學,電腦科學是一個更接近實際生活的應用,」洪小文說,「一個創新,在被上百萬用戶使用和認可後,這時才可以說是完成整個創新的過程。」

研究需要長期展望,才能不畏科技「寒冬」

儘管微軟亞洲研究院開始走入產業,但其專注前沿技術研究的核心價值仍未改變。「研究工作真的需要把眼光放遠,」洪小文說,「如果沒有微軟長遠的展望和承諾的話,微軟亞洲研究院沒辦法做到任何事。」

舉例來說,微軟亞洲研究院核心研究主題之一的AI,過去60年來也經歷過不少次「寒冬」,甚至讓當時剛從學校畢業的洪小文,找工作時不敢對外說他在做AI研究,20年後的現在,「就算不是在做AI的人也說他在做AI。」他說。

「1991年,微軟決定要開始做微軟研究院,你認為當時比爾蓋茲知道AI在二十年後的今天會這麼熱嗎?」洪小文說,「不是,他只是想追求一個夢想。」如今,AI技術已經開始從學術走向產業,而這群擁有相同信念的研究學者,仍在探索未知的路上。

關鍵字: #微軟 #人工智慧
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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