台灣大新總座林之晨拋「超5G策略」，打破電信業零和競爭|數位時代 BusinessNext

盼整合momo、AppWork、凱擘資源，台灣大要推「垂直」服務

4月1日正式接下總經理重擔，林之晨2日舉辦媒體說明會，提出「超5G策略」，希望整合旗下影音及有線電視公司「凱擘」、電商網站momo以及AppWorks等企業，並結合台灣大集團的數據資源——超過700多萬用戶、近800家通路門市，打造多樣化服務。

超5G是什麼？他解釋，超5G包含：Gift（數據天賦）、Group（集團資源）、Grit（意志力）、Green（永續企業）、GESA（大東南亞）等五大面向，意指台灣大希望在未來10到15年內，能開發出電信本業以外的成長曲線，成為一間科技公司，並把經營市場從台灣拉大到東南亞，提升公司市值到1,000億美元。

「電信業者提供4G服務的同質性太高，在未來消費者在乎的是個人化服務。」林之晨舉例，他自己是NBA鐵粉，如果能有一套透過VR裝置觀看球場各個角度的服務，即便是兩千元，他可能也願意買單。過去電信業者多只能賺連網財，但未來，或許可以提供一整套的VR硬體、觀賞平台和解決方案給消費者，這就是4G服務與5G服務的最大差異。

他認為，「4G的商業模式會從1399元上網吃到飽、降到999元，甚至599、499元，跟電信業者只提供連網的服務有關，因為都是上網，沒有太多差異，消費者自然會追求便宜價格，這是產業必經的過程。」

因此，林之晨心中的超5G，是希望帶給消費者更多垂直性服務，而他目前兼任的之初創投（AppWorks）董事長身分，就會擔任關鍵角色。

「以顧問身分加入台灣大一個多月時間，目前推動大概六、七個新創合作案。」林之晨解釋，AppWorks目前有328家活躍新創公司，過去幫助團隊在0到1之間摸索，會需要一到三年時間找出可擴張的商業模式，一旦有了近億營業額、百萬用戶基礎，就很適合跟台灣大這樣的企業合作，持續擴大規模。目前，台灣大與之初創投也正在討論如何透過「投資」合作，但仍需要一季時間確定架構。

純電信業難生存，林之晨盼同業攜手合作

只不過，電信業轉型已是兵家必爭之地，遠傳電信喊出三到五年內讓新營收占比成長至20%；中華電信董事長鄭優也下強心針，宣示2018年後，營收一定會持續向上，至2021年徹底轉型。但問題仍在5G商業模式不明朗，大家都在摸索如何過河，提出「好服務」沒想像容易。

但台灣大手握momo電商優勢，2018年零售貢獻營收約420億元，已經占整體合併營收的35%左右，這盤轉型棋局，初步有了好開始，對林之晨而言，已經是公司的第二成長曲線。

林之晨說，第一步除了會強化數據分析的應用，加倍了解消費者，提供momo與台灣大哥大用戶更多個人化商品；其次，會思考是否有機會像亞馬遜（Amazon）一樣，透過生態系架構出獨立服務，「Amazon Prime會員能有免費快速到貨，觀賞OTT的帳號，或許往來想要有4G門號，也不見得一定要找電信商。」

「我覺得所有人都不是競爭對手。」林之晨認為，若想要提供更多垂直服務，業者之間的關係不能只有零和，以台灣大旗下MyVideo為例，不見得一定要和其他OTT業者鬥法，而是可以考慮獨家播映後聯播等方式；另一案例，則是台灣大和遠傳共同投資Line Bank，瞄準數位金融商機。

他笑說，自己非電信背景這件事，確實受到很多質疑，但過去的軟體經驗，其實很適合用在電信公司裡，請大家給他一些時間。「如果什麼都不改變，也許10年內，台灣市場只會有一到兩家業者活下來，也不一定。」

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。