人工智慧與數據變現實例，「現在」就是布局最好的時機點|數位時代 BusinessNext

人工智慧（AI）不是 buzzword，而是已經能夠落地應用的重要趨勢。國際研究暨顧問機構 Gartner 所公布的十大物聯網策略技術趨勢中，引領 2018 至 2023 年企業數位創新的技術，即為人工智慧。

每一間企業都已經知道人工智慧的重要性，甚至也開始著手蒐集大量的數據，卻仍有企業不知如何佈局，仍在嘗試挖掘數據背後的金礦，找尋人工智慧應用的方式，及尋覓各種商業模式的可能性。

現在儘管已經有實際應用，人工智慧仍在相當初期的發展階段。站在先行者的肩膀上，減少誤區、降低企業試錯成本是極為重要的捷徑。再慢，先行者將拉開一段難以追趕上的鴻溝。2019 年的未來商務產業沙龍就專注在「人工智慧與數據變現」，是所有想在數位轉型浪潮中獲得領先的企業，應關注的重大議題。

現在，就是企業投入 AI 領域的時機點

嘉利科技董事長班鐵翊引用麻省理工學院物理學教授 Max Tegmark 的書《Life 3.0：人工智慧時代，人類的蛻變與重生》作為開場。

書中提到：「人工智慧的發展比氣候變化問題更為迫切。」班鐵翊認為企業應該「主動」面對人工智慧。全球人工智慧的成功案例並不能說完全成熟，「現在是企業投資學習的時機。」若錯過這個時間點，企業將永遠落後於他人。

而人工智慧也不專屬於大企業的專利，在數位轉型浪潮中必須靈活且善用科技工具，剛好是創業者與中小企業莫大的機會。

AI 轉型的實際應用

初期投入 AI 領域發展的企業不可能一帆風順，精誠資訊副總經理蕭維鈞分享了過去精誠資訊開發的產品，提供更多人工智慧實際應用的案例。

第一是人臉辨識 AI 的相關應用，能夠部署於零售商店中用以分析消費者輪廓、性別、動線軌跡，「但沒人買單，」蕭維鈞笑著說，「因為老闆們太精明，投資都希望能夠看到直接的回報。」但他仍認為人臉識別是極具潛力的領域，另一個應用場景為智慧大樓，用於企業內部的門禁與考勤，已經有正式落地的案例。

第二則是品牌客服機器人，因為人機交互體驗透個人工智慧的賦能越來越聰明，足以識別用戶的意圖，甚至情感。應用的未來很廣泛──社群軟體或者是日漸普及的智慧音箱。

第三則是機器人服務，蕭維鈞也坦承目前機器人功能還沒到「甜蜜點」，較常見於輔助人力與重複性高的工作，但可愛、好玩仍是一大賣點。最後，蕭維鈞提醒，AI 轉型關鍵之一，在於創新服務設計，也是企業應該關注的重點。

靠 AI 提升電商轉換率

「資料就像是一堆食材，資料科學就是廚師，透過機器學習處理這些食材，人工智慧就是這些菜餚，完美發揮食材價值。」創業家兄弟的技術長李彥寬說。

成立於 2012 年的創業家兄弟，目前一年營業規模高達 50 億，在 2017 年成立資料團隊，李彥寬用一路走來的心路歷程，分享他們如何從零開始打造屬於電商的人工智慧。

創業家兄弟第一個應用人工智慧的案例，是他們嘗試透過名字預測消費者的性別。為的是降低消費者填寫資料時的跳出率，確立目標後，便開始建立模型並不斷優化。後來的識別準確度高達 9 成，隨著資料量越大也越來越精準。

「首頁排序與推薦系統」則是另外一個案例，蒐集消費者對於版位點擊與購買的轉換率進行優化。「一開始於營收占比只有 5%，現在則達到 35%，仍穩定成長中。」李彥寬說。

創業家兄弟導入人工智慧流程，李彥寬將其系統化成五個步驟：蒐集資料、驗證資料的正確性、分析、實作與整合、評估，「確定所有關鍵數據被正確地收集，持續發想呼應目標的關鍵特徵。」李彥寬說。

新創如何應用數據槓桿出潛力商機？

透視數據有限公司（以下簡稱 PicSee）是一家提供短網址服務的新創。他們緊抓著數據為核心，如創辦人方選所說，能夠讓短網址從「藥膏變成藍波刀」：從小工具搖身一變，成為行銷人強大的武器。

PicSee 的短網址除了能夠為品牌客製化，打造專屬的品牌網域、自訂網址文字內容外，最重要的功能是結合追蹤碼，一窺使用者後續的瀏覽行為，並匯出受眾清單。方選認為這可以做兩件重要的事情：理解受眾輪廓，洞察客戶；並對這些人重新投放廣告（retargeting）。

「社群規則一直在變，但人性不會變，可以從中理解規則。」方選說。

除此之外，目前台灣前 50 名的 YouTuber 有 80% 使用 PicSee；越南也有許多百萬級的 YouTuber 使用。透過 PicSee 能夠交換「大家的觀眾都在看什麼」的資料。「交換價值，才能創造一加一大於二的效果。」方選說。

另一家新創則是打造聊天機器人平台的邦妮科技（以下簡稱 BotBonnie）。在聊天機器人蓬勃發展這兩年，BotBonnie 服務過台灣奧迪、ASUS、誠品、台灣啤酒、誠品、華研國際等大品牌，創辦人羅建凱直接點出所有人心中的疑問：「到底大家都想要什麼數據？」

羅建凱認為，根據聊天機器人的類型不同，有三種不同的數據需求，大致上可以整理為下表。

「聊天機器人是新的渠道，是新的戰場。」羅建凱說，而只有精準地收集數據，才有邁向下一步的可能。

本次未來商務產業沙龍，不只討論人工智慧的趨勢未來，更實際將應用帶入現場，作酷品體驗。台灣獵豹商務總監呂偉強表示，小豹翻譯棒即是運用 AI 技術，排除過往大眾對於翻譯機的痛點，瞄準旅遊、商用商機。

從人工智慧的想像開始，到台灣企業實際案例的應用，最後則是一窺新創玩轉數據的方式。《數位時代》嘗試將數位轉型的痛點與關鍵知識與社群分享，因為這些 know-how 將成為企業數位變革的最強加速器。

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。