Google Health大將離職、下一步面臨解散!科技巨頭的醫療野心還會持續嗎?
Google Health大將離職、下一步面臨解散!科技巨頭的醫療野心還會持續嗎?

Google進軍醫療領域的野心,似乎正面臨著重重考驗。上週Google Health負責人被披露將離開Google,在痛失一名大將後,如今又傳出Google有意乾脆解散Google Health。

上週五醫療IT公司塞納(Cerner)宣佈,現任Google Health負責人大衛.芬恩伯格(David Feinberg)博士將在9月1日接任執行長。大將的出走似乎令Google決定要將該部門解散,旗下各項目與團隊將分配至各個部門。

芬恩伯格是Google Health的靈魂人物,他在醫療領域有著超過25年的經驗,曾在洛杉磯加大工作20逾年,也正是他的加入,Google才決定成立Google Health部門,將醫療相關的項目集中在一起,潛心發展健康業務。

根據《Business Insider》報導,Google研究部門負責人,同時也是芬恩伯格上司的傑夫.迪恩(Jeff Dean)在發給員工的備忘錄中提到,Google Health不會再作為一個統一的部門運作。

芬恩伯格的出走,以及Google Health的解散,都顯示出Google將重新審視對醫療事業的布局,以及未來該如何發展醫療業務。Google可能不打算再將醫療作為一個獨立事業,而是在各項產品服務當中,整合進醫療功能與服務。

數位醫療商機大,Google卻面對外界嚴格審視

根據網路資料庫Statista,2020年全球數位醫療市場規模達到2,160億美元,且預計2025時將達到6,570億美元,可說商機驚人。為了攻佔這廣大的市場,Google在2018年成立了Google Health,然而一直對外保持著神秘,鮮少披露進行中的計畫或未來展望等資訊。

且由於Google的龐大,他們在醫療領域的發展一直受到外界審視的眼光,好比說2019年宣佈收購智慧手錶廠商Fitbit時,就引來外界對用戶數據被Google濫用的擔憂。

雖然Google強調他們購買Fitbit是為了硬體技術,而非Fitbit廣大用戶的數據,且承諾不會將Fitbit用戶的資料用於廣告業務上,但仍在當時爆發了一次出走潮,不少Fitbit用戶們開始尋找其他替代品牌,在網路上揚言要把手錶賣掉、帳戶刪除。

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Google宣佈收購Fitbit時,曾引來Fitbit用戶的強烈反彈,甚至爆發了一波出走潮。
圖/ Dedi Grigoroiu via Shutterstock

先前被披露與各個醫院系統合作時,也沒有少遭到外界的抨擊與質疑,無論是與第二大醫院系統Ascension合作的夜鶯計畫,或者與連鎖醫院HCA Healthcare攜手開發演算法,都面臨外界的審視,不得不再三強調會妥用利用病患資料,過程中一切符合美國的法律規範,並且目的都是為了讓病患接受更精準、有效的治療。

成立3年來,Google Health至今只發表過一款面向一般民眾的產品。今年的Google I/O活動上,揭露了能夠辨識皮膚病徵的App,可以識別288種可能狀況,幫助用戶快速了解身體情況。

不放棄進軍醫療科技領域,已成Google全方位投資

儘管Google考慮解散Google Health部門,他們並沒有打算放棄醫療領域的龐大機會。Google近日在聲明中強調,「Google深信科技能夠為醫療帶來改進,我們增加了醫療投資,包括Google Health開發中的項目,在搜尋、地圖及YouTube等各大服務加入與醫療相關的功能,同時也歡迎我們的新夥伴Fitbit。」

事實上,這並非Google Health首次改組,今年6月才進行了一次人事變動,將100多位該部門員工轉調Fitbit或搜尋引擎等其他部門,而Google Health則整合成三個團隊,且全部都是面向醫院等醫療機構,沒有投入人員開發消費性產品。

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Google Health成立三年才發表一款能夠檢測皮膚、面向消費者的產品,然而後續卻傳出部門重組,不再有開發消費性產品的團隊。
圖/ Google

雖然當時Google指出,重組的決策是由芬恩伯格及領導團隊所做出,但有離職員工爆料,其實芬恩伯格本身並沒有打算重組Google Health團隊,或許此時就已為他的離開埋下了種子。

除了面臨外界的質疑外,Google內部對醫療領域的發展也充滿壓力,公司的規模讓他們無法甘於解決微小的問題。芬恩伯格今年6月就在一場活動中坦言,「真正的壓力是『這能夠幫助上百萬人嗎?』、『有符合Google的規模嗎?』這就是壓力來源。」

資料來源:Business InsiderCNBC

責任編輯:錢玉紘

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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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