找出AI「真實力」,商業價值無限大
找出AI「真實力」,商業價值無限大

微軟與安永聯合會計師事務所(EY)於今年8月連袂發布、針對兩岸三地116家企業的《大中華區人工智慧成熟度調查》,顯示逾7成企業認為人工智慧是停留在高階管理層面的話題,僅有4%的企業已積極投入該技術到多個流程中,並有能力處理高階任務。而有72%的企業相信,「人工智慧將在5年內對產業產生較大,甚至是重大的影響……。」

無庸置疑,人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)將是企業營運的關鍵科技能力,很多人開始想試試看,還沒有能力試的,也多少想玩玩看。
不過,所謂的AI,到底是什麼?

普羅大眾對AI的印象,從擊敗西洋棋冠軍、IBM的Deep Blue,到戰勝圍棋世界棋王、Google DeepMind開發的AlphaGo等,這些具備強大運算效能及自動學習能力的AI,在棋藝領域陸續超越人類智慧。

除了前述案例,更多的印象,是來自歷年電影裡鮮活有個性的機器人,看似無生命的機器或個體,卻能自己獨立思考、學習,並在功能表現上持續進化。諸如《2001太空漫遊》裡控制飛船的電腦,《魔鬼終結者》的T800,甚或《雲端情人》裡沒有形體的珊曼莎——一個擁有自我人格意識、可以發展感情的AI系統。

無論現實世界或想像中,AI對人類帶來的威脅有增無減,而今年股價曾暴漲4倍的電動車龍頭Tesla,其創辦人馬斯克(Elon Musk)曾言:「未來的AI,會讓很多工作變得沒有意義,或許人類的最後一份工作,會是撰寫AI軟體,但最後AI會直接取而代之,自己寫自己的軟體。」

BUSINESS INTELLIGENCE
若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。
圖/ pixabay

超越人類,AI能否「真情流露」、增進服務體驗?

當科技持續進步,例行庶務類、勞力投入、欠缺創造性的工作會逐步被機器取代。將來AI技術的最大挑戰,仍在於如何觸動人心的那分溫暖。

說實話,現階段AI的商業應用,要完全做到「真情流露」,並非那麼容易,但若只是模仿人類語氣、在基礎互動中完成交辦業務,倒也沒這麼難。

從AI基礎應用談起,包括語音轉文字、自然語意分析(NLP)、機器學習、光學字元辨識(OCR)、聲紋辨識、數據分析及行銷決策系統等,由演算法構築而成的「智慧」技術比比皆是。更重要的是:如何將這些技術應用帶到商業活動裡,協助流程優化、提升客戶體驗?

關鍵在以商業智慧(Business Intelligence, BI)為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡,包含AI行銷溝通、授信審核、資訊安全管控及客戶服務等。

以FinTech(金融科技)領域為例,國際間,早已有多家銀行採用智慧客服機器人,代替行員回覆客戶詢問,或是運用聲紋辨識、核實客戶身分。

資產管理公司(俗稱催收公司)更運用AI技術,以催收機器人致電債權人,替銀行催收帳款、降低人力成本。機器人更可依據客戶回應,語音辨識後進一步對話,亦可適當調整為更強硬或溫和一些的口吻。

保險業則可運用AI影像識別,辨識車禍發生的真實性,同時搭配衛星定位系統(GPS)移動軌跡,釐清肇事責任,綜合評估理賠與否。

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如何讓AI應用在商業活動上發揮實力?關鍵是以商業智慧為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡。
圖/ needpix

解決商業痛點,擺脫「虛晃一招」

近幾年,金融機構在法令遵循、風險管理等領域,投入的人力成本逐年攀升,RegTech(法遵科技)也成顯學。

如「智慧法遵分析」需求,建立法規整合資料庫,AI自動撈取監管機關或政府機構發布的法令規章,透過語意分析技術,比對金融機構的內部規範,提出調整與更新建議,降低法遵人力負擔。

像是法遵科技新創Corlytics,能做到自動法規分類,找出與客戶業務相關的遵循法規、監管機關的公告,並運用大數據建立客戶當前或未來的監管風險模型,提醒企業合規、提供法遵的計畫建議,大幅降低法遵成本。

未來更進一步應用發展,或許還能由AI系統直接解讀商業活動、提出法遵建議,即時判斷「規畫中的專案業務是否合規?已上線的產品或活動是否需要因應調整?」

若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。舉例來說,現今OCR辨識成功率高達97~99%,但這是就字數而言,每100個字,可辨識出97~99個字。實際應用上,更重要的命題在於:身分認證的證件比對時,每100件申請案裡,系統正確辨識成功率有多少?

能解決真正痛點、有效地執行,才是贏家;在將來的世界,AI的發展,勢必要將基礎技術與商業智慧結合,才能創造商業價值。企業追著消費需求跑的時代已經過去,要利用AI從數據當中抓住顧客體驗,最終目標是提供超乎客戶期待的服務——客戶智慧(Customer Intelligence)。

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》 《專家觀點》

責任編輯:張庭銉

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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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