歷經7年紛爭與混亂,蘋果Siri團隊負責人被撤換了
歷經7年紛爭與混亂,蘋果Siri團隊負責人被撤換了

經常被拿來吐槽的蘋果Siri,其團隊最近發生了一起較大的人事變動。

消息來自於The Information,有知情人士透露,從2012年起擔任蘋果Siri團隊主管的Bill Stasior,近期已經不再負責該專案。儘管目前Stasior仍在蘋果任職,但具體負責什麼工作尚不清楚。

據報導稱,這起人事變動主要由蘋果機器學習和AI業務的高階副總裁John Giannandrea下達的。究其原因,是因為John Giannandrea打算將Siri的發展策略轉為更長遠的研究,而不僅是著眼於每年的漸進式的更新。

現在,John Giannandrea也開始為Siri團隊尋找新的負責人。

去年年初,The Information曾對外公開了蘋果Siri團隊在過去7年裡的內部紛爭和混亂。可以說,頻繁的人事頻繁變動和錯誤的策略,直接影響了Siri在語音識別和人工智慧領域上的發展。

比如在換代更新的問題上,協助蘋果前高階主管Scott Forstall管理Siri團隊的Richard Williamson,在初期採取了和iOS一樣的更新策略——即每年進行一次大版本升級,但對於一款需要不斷獲得即時改進的語音服務來說,一年一次的更新根本無法跟上發展的步伐。

近2年,蘋果意識到自己在智慧語音領域的短板,所以也在加緊發展步伐。去年配合iOS 12推出的Siri「捷徑」特性,就是為了彌補這方面的不足。

2012年,Scott Forstall離開後,蘋果挖來了亞馬遜搜尋部門以及廣告業務的高階主管Bill Stasior來管理Siri,主要負責語音識別、自然語義理解和搜尋等多個Siri核心團隊的管理工作。

事實上,他也是由Scott Forstall招攬進入蘋果的。

而現任蘋果高階副總裁John Giannandrea則在2018年正式加入蘋果,目前負責領導蘋果的Siri和Core ML團隊。加入蘋果之前,他曾在Google擔任和搜尋、機器學習相關工作的主管,時長為8年。

不過,在John Giannandrea加入蘋果後,Siri團隊也出現了多名高階主管離職的現象。這其中就包括了最後一位Siri共同創辦人Tom Gruber。

而最初的兩位創辦人Adam Cheyer和Dag Kittlaus已經於2012年先後離職,當時還帶走了Siri初創團隊三分之一的工程師。

此外,曾擔任蘋果搜尋主管的Vipul Ved Prakash也選擇在去年離開蘋果。他起初任職於社交網絡分析公司Topsy Labs,蘋果在2013年將其收購,並用於增強蘋果在macOS和iOS系統中的Spotlight檢索能力。

本文授權轉載自:愛范兒

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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。

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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?

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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。

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「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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