建構數據基礎環境 推動AI產業發展

隨著各種外部數據取得管道的增加，大數據及AI得以發揮其優勢。以臺灣數據新創獨角獸為例，Appier透過替品牌零售商蒐集顧客在內外部網路平台的交易及行為數據、進行自動化行銷、發掘購買動機提升轉換率、最後進行用戶行為分析掌握消費偏好。透過大數據與AI整合內外部數據，取代原有行銷人員的人力作業，除了人力更有效運用協助企業降低成本，亦透過AI提升企業的營收及獲利能力。

整體來說，數據與AI在目前的發展，仍是以模擬人腦的思考及判斷為主，而大量的數據累積則是經驗，也就是AI思考及判斷的基礎。雖然看起來並不是什麼了不起的創舉，但過去在數據來源及品質都相當有限的狀況下（也就是能提供AI判斷的經驗有限），能夠模擬思考或判斷的也很有限，而在擴張外部的數據來源及品質之後，AI的應用層面才能得到另一個層次的提升。

目前臺灣數據服務業者外部數據的來源通常是網路社群的討論、或是政府平台的開放資料，相對於歐美市場已經逐步萌芽的數據平台、數據串接服務，發展程度還有很大的差距。最直接影響的還是AI應用仍多聚焦在加工機台數據監測、生產環境監測，這類型監測主要為品質成本考量，企業投入更多金額以降低品質成本必定是錙銖必較。

　Appier以優越的數據技術能力，整合顧客的內外部跨平台數據，讓企業不僅節省成本，還得以擴張讓營收，有效解決企業經營痛點也因此成為新創獨角獸。

臺灣的數據與AI產業若要擴大發展，數據類型及品質必須要再進一步提升，雖然政府有投入不少開放數據的計畫，但成果都還很有限，手握大量資料的電商平台，也將自己的數據資料視為機密嚴密保護，數據的溪流有限難以成就大江大河，缺少經驗（數據）的累積，判斷能力（AI應用）的提升也將很有限。

我們期待政府投入更多的資源，強化數據開放的發展，讓國內AI產業有更好的基礎環境，透過數據與AI協助企業提升營運能力，讓AI不僅是在加工上省成本，更能夠在外部競爭上擴張營收，企業主也更有誘因投入AI改善營運效率。因此，若是政策可強化投入資源，帶動數據平台、數據市集、數據交換等數據基礎建設，透過良好的數據建構數位產業的創新基礎，AI產業將有機會進入一個多元應用、創新的發展週期，趕上歐美中領先群的發展腳步，創造臺灣AI新創產業持續成長的強大後盾。