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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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