COVID-19來襲,如何運用數據控制疫情傳播?看城市大腦如何打造韌性城市
COVID-19來襲,如何運用數據控制疫情傳播?看城市大腦如何打造韌性城市

新冠病毒(COVID-19)爆發以來,部分國家從被動因應轉為主動治理,疫情劇增是重要的轉捩點。疫情初期,許多國家存在地方應對不即時的現象,因而影響民眾對政府的信任。隨著案例激增,危機管理意識抬頭,從醫療公衛體系到社會經濟的調適,各國皆全民動員防疫。城市大腦(智慧城市的指揮中心)如何運用及整合數據,幫助城市領導者控制疫情呢?勤業眾信團隊以韓國近期的防疫表現舉例說明之。

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韓國首爾的城市大腦「智慧城市平台Seoul Smart City Platform」整合多項資訊,在疫情期間能即時顯示各地區的病例,協助領導者調整防疫措施。而基於「市民即市長」的政策理念,首爾城市大腦不只輔助領導者決策,同時也開放給市民了解疫情。

智慧城市平台Seoul Smart City Platform即時數據_勤業眾信.jpg
智慧城市平台Seoul Smart City Platform即時數據。

鏡頭切換至新加坡,因應疫情,政府推出TraceTogether App。透過手機間交換藍牙訊號以偵測附近用戶,並儲存記錄於用戶手機,幫助政府控制疫情。此外,TraceTogether結合智慧國家平台Smart Nation Platform及開放資料平台Covid19 SG,得以讓市民避免群聚於傳染地點,以防大規模傳染發生。

TraceTogether APP截圖畫面_勤業眾信.jpg
TraceTogether App截圖畫面。

韓國及新加坡在之前作為「防疫優等生」的身份,善用數據尋找潛在病例是關鍵因素,而城市大腦在協助城市管理者提高疫情的應變能力起了關鍵作用,但城市大腦究竟是什麼呢?

何謂城市大腦?

城市大腦,為智慧城市的指揮中心,其強調機器智能(Machine Intelligence),用來解決人類解決不了的問題。它就像高科技控制室,整合所有城市各領域數據進行關聯分析,呈現於大螢幕,城市管理者可以一目瞭然快速查看重要市政資訊,並進行決策與通報相關單位應對。

協助城市優化

以往的城市數據,可以說是一座座「數據孤島」,部門間數據無法整合。有了城市大腦,管理者即可俯視城市的全貌及優化資源的分配。舉防疫為例,透過影像、地圖資訊及醫院數據,可以協助城市管理者掌握疫情,包含監督移動熱區、設置緊急通報系統、檢視居家隔離狀況,可根據需求即時調整衛生福利政策,最大程度減少病例增加的機率。

改變城市治理模式

當數據成為城市的一部份,城市管理者的思維、市府團隊的協作機制、市民的生活模式等面向都將出現重大改變。城市裡的元素加入了龐大的數據庫,可以相互通訊,讓城市管理者可以從遠端調節城市運作,也讓跨局處溝通變得頻繁,全面提升危機管理與應變能力。而開放數據讓城市管理者和市民之間,有了數據及意見的循環。市民只需手機點一點,即可獲取相關資訊。

隱私權議題

疫情爆發後,如何找到對的感染者進行篩檢呢?答案是數據比對。韓國是全球手機擁有率最高的國家之一,加上高密度設置監視器,能準確揭露患者的感染地點。此外,新加坡運用TraceTogether藍芽技術追蹤市民行蹤也是經典案例。但其他國家在考慮採取類似措施時,必須在隱私權和防疫間做出抉擇,韓國及新加坡可以說選擇了後者,但這背後的基礎建設及文化適應,絕非一朝一夕建立。

跨城市間的聯防議題

新冠病毒大流行,在城市、國家和全球層面都提出了挑戰。然而,數據保護法是否具有足夠的靈活性來對抗病毒呢?這是數據共享面臨的最大問題。城市領導者的權限可以開放到什麼程度、共享數據可以詳細到什麼維度呢?相關單位應該建立數據共享發布指南,並且制定彈性保護機制。 這將要求各國重視全球公共利益,重視危機管理,以確保數據可以跨越國界。

台灣如何迎接這波浪潮?

台灣中央及地方政府團隊如何迎接這波浪潮,以城市大腦為基礎發展規劃智慧城市,值得關注。例如,是否以市民為核心、能否及時處理數據、能否快速應變緊急狀況及彈性的數據共享機制皆為重點。疫情流行之下,這是最壞的時代,也是最好的機會,台灣除了防疫措施受到國際矚目外,也可趁機發展數據治理相關舉措。

Reference:

  1. https://www.alibabanews.com/wangjian-chengshidanao-jiangchengweichengshidejichusheshi/
  2. https://www.opengovpartnership.org/collecting-open-government-approaches-to-covid-19/
  3. https://theconversation.com/coronavirus-south-koreas-success-in-controlling-disease-is-due-to-its-acceptance-of-surveillance-134068

責任編輯:陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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