校園人才大戰
校園人才大戰
2007.01.15 |

台灣引以為傲的科技產業,競爭力全球有目共睹,但真的能因此說台灣是創新之島嗎?答案恐怕不是。
因為儘管台灣整體投資在研發的經費,年年創下新高,但微利化的衝擊,卻幾乎無可避免地,席捲每一個科技次產業,研發投入並沒有換來附加價值的提升。根據經濟部的統計,台灣資通訊產業(ICT)的附加價值率,從二○○三年的二二‧六%,快速下滑至二○○五年的一七‧二%。
「台灣長期在R(Research,科學研究)和D(Development,技術發展)之間出現斷層,」資策會MIC主任詹文男觀察。過去,受限於技術與規模有限,台灣科技產業的研發投入,主要在製程上,是在別人已有的技術平台與架構上,做漸進式的創新,重點在節省成本,但隨著台灣廠商逐漸壯大成世界級的規模,開始受到國際競爭對手重視,若缺少在核心領域開創性的研發成果,在各種平台與專利權的競賽上,將越來越處於下風,「深度且多元的R,並與D接軌,競爭力才有延續的可能。」 

**優勢&劣勢
大學重研發與企業重執行

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台灣長期在學術研究與產業發展脫軌的現象,也反映出競爭力不足的結果。根據台灣經濟研究院統計,二○○五年在各國每件發明型專利引用的文獻篇數中,台灣為○‧三四篇,美國、日本、韓國這三個與台灣交流與競爭密切的國家,分別為五‧七篇、一‧二七篇、○‧八篇。
「考量台灣科技產業中小企業為主,資源有限的特性,企業可借重各大學的研究能力來做R,」台大資工系系主任郭大維指出。由於科學研究的重點,在於創意與文獻探討,是平常各大學教授的主要工作內容,企業透過與學校的合作,可以共同找出未來具有商機的研究方向,也由於科學研究不需牽涉到進入技術發展階段的測試、試產等環節,所需經費規模不大,但卻能找出更精準的產品發展方向,也有助於企業深化研發能量。
在R與D需要逐步接軌的趨勢上,這幾年,不少科技廠商的研發單位,就與各大學建立廣泛的合作模式,也使得代表大學與企業往來的研發長,成為傳統大學三長(教務長、學務長、總務長)之外,另一個重要性與日俱增的職務。「台灣各大學,過去普遍缺乏與產業往來的介面,」台大研究發展委員會主任委員陳基旺指出,研發長所扮演的角色,就是替學校找出更多產業資源,有系統的讓學校研究的成果為產業所用,不僅為學校爭取更多經費來源,更有助於將學術發展挹注到產業的競爭力上。

**多元&特殊
產學合作讓學校各具特色

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對台灣各大學來說,藉由與產業合作研發,也是必走之路。過去這十年來,由於教育改革造成大學數目快速膨脹,政府分配到各大學的經費逐年減少,缺額得要靠各大學自籌,以學院數量最多的台大為例,二○○五年的開銷中,來自教育部補助與國科會專案分別為三八億、四八億,剩下約三○億必須透過產業合作而來。
「要與產業往來,絕對是硬碰硬的過程,」交大研發長林一平指出。在同一個領域的不同學校間,若沒有足夠的實力,繳出這個領域最強、最符合產業所需的學術成果,很難獲得廠商的青睞,他以本身過去在貝爾實驗室的經驗為例指出:「研發不長期投入,絕對看不出成果。」因此,在與科技廠商合作研發時,必須提出長遠的研究方向計畫,要吻合廠商未來的發展目標,在不同階段也要逐步繳出成果,如此才能獲得廠商長期且穩定的捐款與合作。
「因為競爭激烈,反而讓產學合作呈現多元發展,每個學校各具特色,」清大研發長林永隆指出。例如,清大長期在理學院耕耘發展,轉而發展出的科技育成中心,協助發展技術門檻更高創業廠商,在五年內拿到四次育成中心優等評比;交大在電機與資訊學院規模龐大,發展出全台最大的智財權中心;中興則長期將農學院列為重點領域,育成中心在農業生化上表現傑出;陽明大學則專精醫學院與生科院,在臨床研究與醫療產業上深具口碑;台科大歷史悠久的營建系,則成為台灣在建築營造領域中,專利最多的學術單位。

**培育&應用
學校培育人才企業應用人才

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透過產學合作研發的方式,不只讓廠商建立研發能量,更是一場研發人才的搶奪。「這幾年,各企業搶學生的情形比過去激烈許多,」台大電機系主任吳瑞北觀察。他分析,自從二○○一年科技產業大回檔之後,台灣科技廠商就被迫要從製造端往更高附加價值的研發端移動,而研發實力的關鍵就在人才,透過產學合作的方式,企業能更早接觸優秀學生,在學期間就從事與企業長遠發展有關的研究,將來一旦投身產業,馬上就能成為企業的研發主力。他同時指出,過去台灣科技廠商所面對的問題,通常是國際大廠已經解決過的問題,相對自主研發的需求性不高,但隨著競爭力大幅提高,不少領域在全球產業中已具備主導地位,漸漸開始碰到過往無人解決過的瓶頸,例如台灣的晶圓代工已經具備主導全球半導體產業發展的地位,當晶片生產進入四五奈米以下的物理現象,就是台灣與全球半導體廠商都第一次面對到的問題。
「學校與企業本來就是互補,學校培育人才,企業應用人才,」吳瑞北更進一步指出。透過向企業的資源爭取,讓學術研究能有更多元、更結合產業的發展,藉此培養更多具備創新能力的人才到產業中,「對學校教授來說,產學合作的動機金錢都不是最重要,了解產業需求才是考量重點,但產學合作也不是評量教授好壞的唯一指標,」吳瑞北強調。透過與產業的往來,可讓有興趣將理論結合產業發展的教授,真的走出學術象牙塔。
「唯有科技研發為產業內涵之後,研究型大學才有出頭,更受到重視的一天,」清大創新育成中心協同主持人蔡哲正指出。唯有當台灣的科技產業,對研發的人才與成果更重視之後,台灣才有創造下一波競爭優勢的機會,而重視研發的產業發展,自然也將創造出學術研究與產業發展相輔相成的良性循環。

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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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