科技抗「疫」!阿里巴巴出4招,幫中國研發疫苗、特效藥
科技抗「疫」!阿里巴巴出4招,幫中國研發疫苗、特效藥

武漢肺炎(新型冠狀病毒)的疫情持續擴大中。中國電商龍頭阿里巴巴總部所在的杭州,已於2月4日宣布封城,位於中國的阿里巴巴工作同仁,也皆已開始實行遠距行動辦公。

不過,阿里巴巴經濟體旗下的菜鳥物流、生鮮電商盒馬,依然全線動員,忙著全球採購、物流運輸,全力保障在特殊時期時中國各類民生用品需求。

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阿里巴巴雖未公開盒馬鮮生銷售的具體變化,但在一份聲明中提到,線上訂單數大幅增長,他們因此增加北京、上海、廣州的蔬菜供應。
圖/ 阿里足跡

延伸閱讀:武漢肺炎救了生鮮電商!7天賣4千萬項鮮食,業者訂單接到手軟

另外,阿里巴巴也發布了4大措施,要用科技的力量幫助中國度過難關。

幫助中國對抗武漢肺炎疫情,阿里巴巴出4招

面對目前中國的疫情,「作為企業,我們要『一邊防疫,一邊生產』,在做好防疫的基礎上,有序、有效地想辦法恢復生產,」阿里雲智能市場營銷與公共事務部總經理劉湘雯這樣說。

她進一步指出,「科技對抗疫情」是阿里雲在這次新型冠狀病毒肺炎疫情防控中的主線。她同時指出了4個目前阿里雲以科技幫助疫情的案例:

1. 達摩院開發AI演算法,加快疑似病例分析時間

阿里巴巴旗下的研究單位阿里達摩院,已經與浙江疾控中心展開合作,開發出「智慧化全基因組診斷和分析系統」。

這套系統使用了達摩院研發的人工智慧(AI)演算法,可將原來需要數小時來判斷的疑似病例基因分析縮短至半小時,而且可以能精準檢測出病毒的變異情況。而且符合資安需求,適合規模化運作到省級疾控中心和疫情嚴重的市級疾控中心。

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達摩院已經與浙江疾控中心展開合作,開發出「智慧化全基因組診斷和分析系統」。
圖/ 程倚華攝影

2. 阿里雲技術支援疫苗開發

阿里雲提供了大規模的運算能量、深度學習演算法,同時降低了專用軟體的使用成本,來協助研究機構開發武漢肺炎疫苗與特效藥。

「研發新冠病毒疫苗及特效藥時,在病毒來源分析、病毒結構通知、尋找病毒蛋白質實效的小分子及疫苗安全性試驗等方面,需要強大高性能運算和高通量計算能力,」劉湘雯說。

3. 協助政府部門建立疫情管理系統

目前,阿里雲也已經開始與浙江、河南等20個省市不同級別政府部門合作,建立疫情管理系統。

這些系統包括發燒門診訊息管理系統、流動人群管理系統,也能夠用來回溯確診病患過去曾到過的地點與時間,對疫情防控提供即時的反饋。

4. 釘釘開放千萬企業免費用,讓遠距辦公更順暢

另外,阿里巴巴也開放了旗下的辦公室通訊系統釘釘,讓1千萬間企業、組織免費使用「在家辦公」。阿里巴巴表示,截至目前,已經有超過6百萬間企業組織使用這項服務。

同時,釘釘也聯合影音平台優酷,發起「在家上課」計劃,目前已有廣東、河南、山西、山東等20多個省份的中小學校加入這個計劃,遠端在家上課。

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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