人人都能成為資料科學家

擁抱AI平民化時代

害怕AI顛覆你的工作嗎?最新的世界趨勢或許能讓人稍稍心安──原本高深的技術正在變簡單,沒學過程式的人也能輕易養成「數據DNA」。

文╱邱莉燕


▲會員數據經過初步整理,令海壽司清楚識別出主力客群的面貌。陳之俊 攝

出自台大財務金融系的葉周羿才28歲,卻是台灣餐飲業擁有最豐富數據經驗的人之一。退伍後,他加入知名壽司品牌──海壽司,當了四年店長,一日,公司下令數位轉型,職涯也被迫切換跑道。

海壽司是台灣第一家推出顧客手機點餐的餐廳,去年更全面導入會員系統,利用大數據分析,催化精準行銷。

從此,每天一睜開眼,葉周羿要與多達40萬筆的資料奮戰,從4萬餘名會員的數位軌跡中,判斷每一波的促銷,能否有效觸達消費者的內心渴求。

每週一早上,葉周羿必定向主管呈上熱騰騰的分析報表,會員數據已先經過初步整理,而除了仰賴懂數據分析的主管協助外,亦多虧第三方公司開發的Ocard會員系統,除將數據過濾,還能篩選出活躍顧客、沉睡會員⋯⋯。

從素人變身資料科學家的路途上,葉周羿的心得是,閱讀數據其實花的時間不多,真正辛苦、傷腦筋的是,如何把資料轉化為有用的資訊。

他沒去補習上課,成長則來自於每一次分析數據後,擬定的推播促銷計畫,從最終的行銷成果,再回溯、檢驗當初的決策。

事實上,在未來,你我都可能是葉周羿,以往,掌握在少數精英博士手中的專業,例如機器學習、應用程式開發,現在開始下放到「全民可用」。

比世界潮流走得更快,早在三年前,全球大數據分析領導廠賽仕,便預知到「AI平民化」的時代即將來臨,著手開發機器學習自動化的產品。
介面簡單,AI模型自動生成

「科技進步到一般人也能運用AI了,」賽仕台灣總經理陳愷新形容,數據技術將由天上落入凡間,受過半年到一年機器學習自動化的訓練,即使是IT絕緣體的業務或行銷人員,也能輕鬆揮動數據分析的魔法棒,使用AI來輔助銷售決策。

簡單明瞭的圖象化使用者介面,是機器學習自動化的一大特色,只要動動滑鼠輸入資料、選取數據,這些工具就會自動生成AI模型。

根據權威分析機構顧能(Garner)最新發布的《2020年十大戰略技術趨勢》,預估到2023年,數據分析技能等專業技術能力將被簡化,快速釋出給普羅大眾。這份重量級報告,同步列出全球十大機器學習自動化平台的關鍵原廠,除了耳熟能詳的IBM、Google、微軟等國際巨擘,台灣人創立的行動貝果也赫然在列。

若說數據真像一座金礦,行動貝果就是教導企業如何淘金的人。獨家開發的「Decanter AI」分析平台,主打門檻最低、時間最快、效益最明確,企業能輕鬆獲得「AI腦」。


▲葉周羿(左三)做店長時,注視的是一盤盤色香味俱全的壽司,轉做行銷時,改為專注監看電腦螢幕和數據,一實一虛差別很大。陳之俊 攝

擺脫人工作業,讓AI做AI

Decanter是醒酒器之意,企業擁有海量的數據,好比酒窖裡存放了很多桶的紅酒,但都很難喝,因為數據過於雜亂。行動貝果的服務,能自動點醒這些數據紅酒,萌生柔順的口感。

立志讓Decanter AI變成像office軟體一樣普及,行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民認為,今年以前的AI,從收集數據、清洗數據、再手動寫程式、數據建模,像是手工業。但今年以後,從頭到尾的所有流程,都由機器做完,「讓AI來做AI。」

令鍾哲民印象深刻的,是一位味全的採購經理。他是財務背景,沒學過程序語言,起初接觸,試用行動貝果解決方案,本以為導入困難。「但我們的工具,做到像Excel一樣點選拖拉,很容易就生成一份報告,」鍾哲民說,AI平台打掉了技術障礙。

本來,如何在各個銷售點放置最適數量的牛奶,既讓消費者即時喝到最新鮮的牛奶,又同時減少過期報銷的浪費或缺貨?這一向是味全的煩惱,最強只能做到產銷及配送之間70%的精準度。

結果,通過行動貝果的AI平台進行計算之後,精準度竟可到90%。這位採購經理曾像發現數據新大陸一般,半夜興沖沖打電話給鍾哲民,等不及要分享數據測試結果。短短兩個月內,這位採購經理就變成了平民資料科學家。

「未來十年,絕對是跟AI一起工作,」鍾哲民說,AI走向平民化,決策不是全交給AI,而是與AI一起思考。很自然地,人類工作不會全被取代。

閱讀完整內容
遠見雜誌408期

本文摘錄自‎

人人都能成為資料科學家

遠見雜誌

2020/第408期