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#數位時代 第二屆「MarTech行銷科技高峰會」圓滿落幕，#Appier 很開心有機會跟行銷科技之父Scott Brinker、Netflix、LINE、UNIQLO、偉門智威、中國信託銀行和TutorABC等講者同台，分享 #Martech 與 #AI 未來應用的趨勢。
個人化行銷 (#Personalizedmarketing)、消費者行為預測 (#UserBehaviorPrediction)、對話式商務(#ConversationalCommerce) 和 異質化資料整合(#HeterogeneousDataIntegration) 將是接下來人工智慧刺激 MarTech 發展的四大重點領域；而自動化機器學習(#AutoMachineLearning)與 AI的可解釋性 (#ExplainableAI) 則是兩大有待克服的難題，也是接下來應用MarTech能觀察的重點。歡迎點選文章了解更多精彩內容！🔎
《人工智慧在台灣》產業發展的新契機
什麼是「人工智慧」？
很多科幻電影會使用人工智慧當題材，像是《A.I. 人工智慧》的小男孩。但人工智慧的定義，簡單來說就是：任何讓電腦能夠表現出「類似人類智慧行為」的科技；更具體一點的說法，人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策，並採取行動幫助我們解決問題的科技。
人工智慧並非為了取代人類，而是用客觀的資料事實及科學方法，輔助決策進行，以便提高決策的正確機率。
陳昇瑋老師是台灣人工智慧學校的執行長，專門培育相關技術的人才，可見他對此領域的重視與熱愛。
他在《人工智慧在台灣》一書中，不僅舉出眾多產業應用人工智慧的例子，強調人工智慧技術的重要性，更提倡台灣應該投入更多心力發展「產業人工智慧化」。
「如果大家還記得1994年的網際網路，想想那年使用第一代瀏覽器Mosaic上網所看到的網頁模樣，想想那時候的網頁能做什麼事，再對比今天的網際網路，感受一下之間的差異：過去25年網際網路為全世界帶來翻天覆地的變化，我們不再去圖書館、不再去書局買書、不再看報紙找工作，全人類的生活型態都受到影響。
今天的人工智慧在未來數十年，帶來的改變將毫不遜色於網際網路，它已經開始能代替人類進行重覆性的工作，幫助人們做決策，甚至開始取代某些工作職掌，更重要的是它才剛起步，未來數十年將主宰資通訊技術的發展，以各種形式改變人們的生活及工作，而且充滿無限的可能。
針對健康、醫療產業，人工智慧在規劃面，可輔助預測國民健康與特定疾病或傳染病狀況、規劃預防性措拖，減少發病及就診率；在生產面，人工智慧可搭配各式的感測器全面監測高風險族群，在醫院或居家的健康狀況，以做適時處理；在行銷面，可進行個人化行銷提升健康意識、輔助健康飲食管理；在供給面，可以手機或隨身的感測器進行個人居家身體檢查。
以人工智慧來輔助健康管理及醫療，已是最熱絡的人工智慧新創領域之一，有許多案例證明，深度學習可即時做出比擬甚至超越醫師準確度的診斷。
金融業是對資料相對敏感，也有本錢投資的產業，因此人工智慧技術應用發展速度較快，不過起跑快與能不能做得深是兩回事。在規劃面，金融市場預測是目前多數金融業者關心的應用方式，很多業者導入機器學習，是為了提供客戶投報率更高的理財商品，不過這方面的應用仍有其困難度及挑戰性。像在利用人工智慧，大幅改善傳統放款審核與各式異常行為方面，例如信用卡盜刷偵測，雖然聽起來不是那麼新鮮有趣，卻能幫助金融業穩定控制風險，強化核心競爭力。
在生產面，常被忽略的是，人工智慧可以組合出績效更好的金融商品，以及切中使用者需求的個人金融商品，信用卡就是很好的例子；在行銷面，行銷策略設計及配置，是個人化行銷外的有效人工智慧應用；最後，從供給面來說，雖然目前利用人工智慧，進行自然語言處理仍然不足，但以人工智慧擔任理財及客服專員，照顧非VIP客戶已成趨勢；客戶流失預測也是經典問題，但透過指示型分析，不用再瞎猜消費者的心。
資料分析的最終階段為「指示型分析」，也就是透過演算法的指示，提供最佳化建議，從出版社的角度來看，書名及副標怎麼下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣要找誰來寫推薦序、頁數的控制、封面如何設計等，都可以透過指示型分析更貼近讀者的喜好。
從博客來這樣的電商平台角度，指示型分析可以做到自動的書摘、自動的分類建議、更結構化的書籍簡介、更精準的書籍推薦、個人化的折扣等、協助拉近書籍與目標消費者的距離。
資料分析及機器學習都是十分強大的工具，前提是資料擁有者必須了解，不能再停留在用試算表或商業智慧工具，來做情勢評估，必須往解釋、預測、最佳化的階段邁進；同時，若能進階至預測及最佳化階段，也代表著人工智慧技術的引入。」（陳昇瑋、溫怡玲，《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，2019）
企業要擁抱人工智慧，第一步就是從擁抱資料、建立新的決策文化開始。
然而，人工智慧技術導入到產業以及現有產業進行轉型，不能只靠企業單打獨鬥，政府也要積極介入、給予扶助。
目前的政府，最該做的、也正在做的，是建立一個有效扶持新創且能健全人工智慧生態系統，並連結產學之間的鴻溝。
創立台灣人工智慧學校的陳昇瑋執行長，初衷就是「讓『找不到人才』不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙」，這樣的發展願景，一部分也需要政府開闢沃土，讓人工智慧產業成長茁壯。
#向陳昇瑋執行長致敬
#人工智慧在台灣 #產業轉型
#阿輝的讀書筆記
全通路零售 數據分析成顯學
2019-11-02 23:47經濟日報 范慧宜
無遠弗屆的科技，無論是物聯網、人工智慧（AI）、擴增及虛擬實境（AR/VR），甚至是智能機器人等技術的快速發展，帶來給零售業者更多的想像，消費者也因此而能享受到更多創新的消費體驗，值得注意的是，消費者對於創新科技，以及透過科技輔助升級的創新商業模式，逐漸習以為常，且其影響程度正與日俱增。從對電商產業角度來說，在線上流量成長已逐漸趨緩下，唯有寄望於跨業、跨域，線上線下會員資料的整合分析，拓展新客源與使供應鏈更有效率，藉由實現全通路零售，來重構品牌價值，已成產業共識。
但消費者通常不忠誠於特定通路，因此當數位化腳步不斷的跨越通路界線後，這種「虛實整合」的通路型態亦影響著實體店家的經營思維，逐漸運用科技透過包含電話、網路平台、促銷廣告等，使實體店家亦具備有電商型態，因此實體店面、網路平台、社群互動、行動裝置及App等通路相互結合，從實體店面到電腦行動購物，或是由電商設立實體店面，共同創造消費者全新展售體驗。
當零售經營進入全通路零售模式後，銷售路徑從經由門市、社群朋友圈的分享、網路搜尋等獲取商品資訊，到門市體驗後選擇網路商店下單，再透過手機社群分享使用心得，一連串消費者行為變得複雜，考驗的是企業的經營管理能力，來客數增加、提高客單價、配送效率能力、多點經營控制能力、平台化管理能力等等，從單店到多店的會員經營能力，或者到跨國異地擴張，每一個經營階段或不同的營運模式都必須掌握能支撐企業轉型和成長的關鍵能力與管理指標，此時零售業者的數據分析能力，扮演關鍵角色。
零售業所面臨的最具挑戰的競爭，就是顧客和市場需求的紛繁複雜及其飄忽不定的變化，如何採取靈活多變且機智的應對行動，這就要求管理者要能夠順應市場的變化、快速發現並處理問題，並且及時的制定解決方案和抓住市場機會，是項經營挑戰。
因此，數據力是未來零售業經營必須具備的能力之一。現今的零售商，很多都會在搶購熱潮來臨之前，使用大數據來預測行銷趨勢、分析消費者行為和判斷庫存量，以獲取精準的受眾和擴增企業營收。
為能快速應對頻繁的零售創新，數據分析技術在零售業的轉型過程中扮演要角，利用數據實現顧客關係間的互動與管理、分析顧客行為特徵、精準傳播訊息、並改善消費者體驗，與顧客建立情感關係。而未來零售將運用大數據，在分析使用者行為後，結合社群達成精準個人化行銷，如透過完整還原顧客在網頁上的瀏覽行為，分析顧客的購買決策過程，藉以修正行銷模式，促成更完善的未來互動。（作者是商業發展研究院數創中心主任）
資料來源：https://money.udn.com/money/story/5612/4141154…
個人化行銷 未來 預測 在 個人化行銷是什麼？Facebook針對個人化行銷的新見解 的必吃
為了避免上述情況，品牌應該要準確了解既有與潛在消費者在通路與網站上做了什麼、他們回復的消息類型、喜歡的內容類型、通信偏好等等，蒐集更多的資訊。 預測未來的需求。 ... <看更多>