「AI取代人類」受害者出現了？中國公關公司大砍人力，全面終止4類工作|數位時代 BusinessNext

「AI取代人類」受害者出現了？中國公關公司大砍人力，全面終止4類工作

中國知名公關與廣告公司藍色光標發出內部信件，宣布全面停止創意設計、方案撰寫、文案撰寫、短期僱員4類外包支出，改由AI取代。AI時代真的來臨了嗎？

大砍人力預算，早就布局已久？

儘管看似突然，不過藍色光標在 AIGC 方面的布局已久，並非一時興起。2 月 15 日，旗下一站式服務平台藍色宇宙宣布，將會成為百度文心一言首批合作夥伴，並將智能對話導入行銷應用。到了 4 月 11 日，藍色光標又表示已與微軟廣告達成合作，並取得微軟官方 AI 使用與訓練權：目前 OpenAI ChatGPT（GPT-3.5）的相關服務已上線，並將陸續跟進 GPT-4。

至於為何藍色光標搶先其他公司，主動擁抱 AIGC？可以從其財務狀況中略見一二。根據藍色光標財報顯示，2022 年該公司由盈轉虧，股東的凈虧損達到 18 億至 22 億元；至於前三季度的營收為 265.7 億元，較前年同期下滑 15.6 %；凈利潤為 3,038 萬元，大跌 94.43 %。

有趣的是，市場對藍色光標財務健全的質疑聲浪，抵擋不住竄升的股價—— 4 月 13 日，藍色光標強勢漲停，最高來到人民幣 10.33 元，相較於前日收盤價 8.7 元，單日上漲幅度高達 9.77%。儘管 2022 年表現讓股東捏把冷汗，但由於搭上 AI 話題潮，藍色光標今年股價累計漲幅已達到 89.11%，創下 9 年來最高紀錄。

然而，儘管強調「為了給全面擁抱 AIGC 打下基礎」，但外界也傳出質疑的聲音，認為藍色光標此舉為「殺雞取卵」，透過短期手段挽救財務缺口。過去曾有類似人士在網路上留下藍色光標拖欠款項的評論，與此同時，用 AI 取代人力，無法替代真正的創造性思維，而究竟能不能確保交付品質，也打上問號。

不過喜屏傳媒創始人姜東偉則表示，文案撰寫屬於早期公司業務，隨著廣告代理的版圖擴大，將利潤不高的業務做此調整，是正常的反應。

AI 自動化浪潮來臨，誰將第一波受影響？

根據 Sortlist Data Hub 的報告顯示，ChatGPT 導致歐洲 26% 的軟體和科技公司計畫裁員，金融公司也不遑多讓，裁員比例為 22%。在調查的員工當中，約 50% 公司計劃對行銷與公關的員工動刀；但僅有 25% 的行銷與公關員工感受到了 AI 取代他們工作的風險。高盛估計，歐美地區約三分之二的工作職位都受到 AI 自動化的影響，而生成式 AI 可以取代美國和歐洲 25% 的就業職位，約 3 億人恐將直接受到影響。

無論如何，藍色光標的裁員絕非一時興起，而是公司事業版圖、財務狀況下的決策，而未來是否能滿足客戶需求，也尚未明朗。在此次裁員潮中不難發現，由於缺乏品牌的護城河，對自由工作者、小型代理商公司的衝擊可能大於大型代理商。若後續有公司陸續跟進，也可能會影響企業在招聘行銷人員時的期待。

本文授權轉載自：未來商務

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。

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。」

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。

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。