揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢
揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢

智慧城市(smart city)是透過科技的創新應用,來提升市民的生活品質,從早期業者各自為政發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。根據Gartner觀察,到2023年整個智慧城市的生態系內將有許多夥伴,85%相關應用由公私部門一同參與。

Gartner智慧城市研究副總裁貝蒂娜·特拉茨-賴恩(Bettina Tratz-Ryan)接受《數位時代》訪問表示,現在各國智慧城市計畫都如火如荼進行,包括智慧交通、公共安全、智慧建築等等,下一階段將把業者串起來,建立智慧城市平台的生態圈。

Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
圖/ 陳映璇攝影

例如打造智慧停車服務,不只是影響停車,還包括從A點移動到B點的方便程度,甚至影響物流業怎麼運送,讓參與業者透過數據洞察、資料交換,把服務變得更有效率。或是智慧街燈可以搭配數位資訊站、空氣品質感測器,甚至是搜集人流資訊,並運用這些數據做群眾管理。

資料搜集交換成為趨勢

要打造智慧城市的生態系,資料搜集交換將成為重要趨勢。透過物聯網裝置所搜集到的大量數據,透過公私部門的合作,進行數據的洞察與分析,實際了解市民的生活所需。

Gartner
從早期業者各自為陣發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。
圖/ Gartner

貝蒂娜舉例,在瑞典斯德哥爾摩,汽車大廠Volvo跟市政府做數據交換,用在交通、停車數據使用,車與車之間可以聯網溝通,當發現路面坑洞造成無法行駛時,可以發出訊號即時警告接近的駕駛,並把數據回傳給交通單位做處理。

科技與隱私權的兩難

不過資料搜集分析,背後牽涉科技與隱私權的兩難。

例如Google旗下的智慧城市子公司 Sidewalk Labs計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座有如「高科技烏托邦」的智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放,以及透過共享服務減少交通擁擠,不過卻也因為在街上廣設感測器,搜集城市資料,引發在地民眾對於侵害隱私權的疑慮。

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Google計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放。
圖/ Sidewalk Labs

或是應用在年長者的智慧手環,當監測到長輩離開安全範圍就會發出警示,並通知相關醫療照護、市民服務單位,導致年長者無時無刻被追蹤監視,形同被剝奪隱私,進而引發新科技是讓人更自由,還是侵害個人隱私的質疑聲浪。

貝蒂娜認為,政府單位需制定資料的使用規範,並確認數據的取得方式是否符合道德,才能創造以數據為導向的城市經濟。

為讓大眾了解數據使用、數位化帶來的影響,Gartner也展開數位平等(Digital equity)研究計畫,進一步探討政府提供什麼程度的數位化服務,能帶給市民生活最大的便利性,將有助於未來擴大規模推動智慧城市。

5G應用蓄勢待發

隨著各國開始大規模佈建5G,能否驅動智慧城市發展?貝蒂娜認為,5G在資料的傳輸具有優勢,但目前智慧城市發展多在數據的交換,光4G網路足以夠用。

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Bettina 表示,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化。
圖/ Monster Ztudio via shutterstock

不過,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化,提供個人化服務,像是運送食物的機器人,未來可以做到人臉辨識,增加付款流程,讓應用更加多元。

下一波智慧城市革命,透過數據交換、建立生態圈帶來新拐點,同時相關單位也須訂定資料的使用規範,以民眾降低隱私疑慮,才能達到政府、業者、市民三贏局面。

責任編輯:蕭閔云

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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。

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。

#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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