網路溫度計「累積10年社群秘密」之後⋯強推3大AI產品,幫企業增強哪些武器?
網路溫度計「累積10年社群秘密」之後⋯強推3大AI產品,幫企業增強哪些武器?

擁有「網路溫度計DailyView」等產品的數據科技品牌大數據股份有限公司(以下簡稱大數據),於6月19日舉辦「BIG DATA EVENT 2025年度技術盛會」,成立10週年之際發表全新AI產品,包含協助企業防偽冒偵測的KEYTECTOR、提供即時商業風險情報KEYKYC及AI輿情分析師KEYPO Agent。

簡單來說,大數據在過去10年,累積擁有大量的社群聲量和輿情數據,將進一步擴大應用在企業工作效率和資安等場景上,全新的AI產品將提升企業運用數據效率的同時,也加強企業面對數位資安的韌性。

「今年是第10年,我們接下來要用數據打造AI信任決策的基礎,協助企業將數據轉化為有價值、可信賴、能行動的決策資產。」創辦人暨執行長金志丞說。

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大數據創辦人暨執行長金志丞表示,數據是企業決策的重要依據。
圖/ 曾令懷攝影

AI爆發讓假數據變多,解法同樣來自AI

大數據一直以來都在協助企業運用網路數據,尤其是社群上的數據。最知名的產品「網路溫度計DailyView」便是以「網路聲量」的概念解譯消費者的行為。除了作為市場輿情分析,也可以放大企業的品牌聲譽,進而創造影響力。

大數據營運長蔣志薇表示,自2023年6月1日至2025年5月31日止觀察,「網路溫度計DailyView」在媒體引用年增率達37%,顯示網路聲量與社群數據確實是個創造能見度的利器。

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大數據營運長蔣志薇認為社群聲是品牌曝光與行銷的指標。
圖/ 曾令懷攝影

然而隨著AI爆發,數據更多、假數據也更多,企業的挑戰也隨之而來。大數據顧問、國立臺灣大學資訊管理學系曁研究所副教授孔令傑表示,AI雖然可以造假,卻也能幫助企業加快營運效率,同時判斷資料真偽。

大數據3大AI產品,協助企業應對多數據、假資訊未來

AI夠不夠好,關鍵就在於資料量和資料品質,深耕數據10年的大數據擁有超過50億筆社群數據,是優勢,也是護城河。面對新的挑戰,大數據在過去的基礎之上推出3個新產品加以因應:

1. KEYPO Agent:AI輿情分析師快速完成市場分析

KEYPO Agent是一款結合大型語言模型、大數據與即時分析能力的「AI輿情分析軟體」,只要輸入想觀察的變化和問題,KEYPO Agent就能完成數據爬尋、整理、視覺化圖表、分析、洞察以及決策建議,具備「會提問、能判斷、可行動」3大價值。

舉例來說,品牌可以詢問「最近飼主都在關心什麼議題?」,KEYPO Agent就會自動查詢近期的貼文,爬找相關資料、辨別資料可信度、視覺化呈現議題內容,並給出具體報告。以客戶居家清潔品牌毛寶為例,導入KEYPO Agent每月能節省120小時,相當於3倍人力的效率。

背後的關鍵,就在於大數據結合了過去累積的50億筆社群資料庫、40項以上的AI分析功能,以及大型語言模型的語意理解。

2. KEYTECTOR:協助企業防偽冒偵測,降低商業損失

數據變多,AI可以加速市場分析,卻也要小心假數據的影響,例如不實資訊、被冒用等等。大數據表示,如果一個消費者因為品牌被冒用而受害,其中63%的消費者會將被偽冒責任歸咎於品牌本身、52%會因買到仿冒而失去對品牌的信任、85%的人則不會再購買品牌產品。

KEYTECTOR正是為此而生,結合「語意分析」、「頻道特徵分析」、「偽冒行為分析」3大AI核心模組的偵測系統,進行比對圖片相似度、假帳號分析、事實內容查核等偵測判斷,即時主動分類風險等級,並向使用者發出偽冒警示,實測偵測精確率高達99%。以客戶汽車融資企業裕融為例,以前需要要2個人力上網查詢的工作,在導入KEYTECTOR後減少了80%的工時。

大數據技術長孟令三表示,當網路上充斥仿冒、詐騙與錯假資訊時,品牌最脆弱的不只是營收,消費者的信任也會受到衝擊。

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大數據技術長孟令三表示,品牌最脆弱的不只是營收,還有聲譽。
圖/ 曾令懷攝影

3. KEYKYC:提供即時商業風險情報

除了檢查企業自身的聲譽,也要注意供應鏈、投資人或客戶的聲譽。

大數據商務長温紹郁表示,在需要避險、強調永續的新環境,企業也必須提升風險控管層級,了解每一位利益關係人及市場的公開資訊及背景來源,避免因為。供應商、合作夥伴、客戶、員工等利益關係人的失誤,連帶造成品牌商譽及營收受損。

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大數據商務長温紹郁表示,供應鏈與客戶的穩定度也將影響企業營運。
圖/ 曾令懷攝影

KEYKYC是一套結合Al Agent技術與多源資料整合的商業風險即時情報平台,透過整合私有與公有數據源,串接商情資料、輿情脈動與財務關鍵數據,運用智慧模型為企業自動生成決策報告與異常警示。

透過這3個新產品,金志丞表示,面對下一個10年,大數據將持續以「智能數據價值鏈」數據全流程服務,全面協助企業將數據轉化為有價值、可信賴、能行動的決策資產。

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #AI #大數據分析
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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