AutoML MoBagel 行動貝果 Decanter AI StoreVue 研華

機器學習自動建模 數據快速轉為價值

超低門檻導入AI 立享預測分析

2021-04-07
近幾年國內新創公司蓬勃發展,特別是各產業皆可運用於協助達到轉型目標的人工智慧(AI)等新興技術,已有不少技術領先的新創開始嶄露頭角,除了在日本掛牌上市的人工智慧公司沛星互動(Appier)之外,行動貝果(MoBagel)自主研發的Decanter AI自動化機器學習平台亦獲得IT業界讚賞。

p> 近期的案例是研華集團旗下研華智誠,專注於提供連鎖門店智慧解決方案,新發布的StoreVue智慧零售服務,旨在協同合作夥伴共同打造全新生態系,讓企業採SaaS訂閱即可使用。目前已可提供的App,包含智慧巡檢、互動看板、營運分析等選項,幫助門市店得以快速、更具成本優勢、精準地回應市場。其中的營運分析App,即是透過Restful API介接整合行動貝果的Decanter AI服務,運行自動化機器學習(AutoML)精準預測服務,來解決備貨與行銷遭遇的困境。例如訂貨數量須更加準確,以免造成庫存過多或缺貨錯失商機。

行動貝果創辦人暨執行長鍾哲民指出,傳統零售業思維通常是評估商品必須擺放在消費者最容易觸及的位置來吸引購買,如今,新零售的思維則是應用AI輔助釐清商品偏好者的樣貌,再制定銷售戰略,在設計新商品之前,先掌握特定族群的需求,提高銷售的精準度。

問題是建立AI演算模型需要資料科學家,從蒐集大數據開始,經過資料清洗與前處理、特徵工程、選用演算法、餵入大數據訓練模型、調整參數,才得以讓演算模型實際被應用,相當耗時費工,行動貝果建置Decanter AI自動化機器學習平台的目的,即是為了簡化實現AI應用的流程。 成立至今已滿六年的行動貝果,從實際輔助導入AI/ML專案中累積經驗,鍾哲民觀察,多數企業或組織大多期望藉此擁有預測能力,特別是在史上罕見的COVID-19疫情期間,不確定因素過高的情況下,必須要有方法即時應變市場變化。對此,行動貝果近期基於Decanter AI平台進一步提出AutoTSF模型服務,具備時間序判斷能力,相較於以往的機器學習演算分析,可進一步提高判讀的精準度。更重要的是,不需要撰寫程式、統計知識即可使用。

此外,為了加快蒐集彙整來自不同管道所產生的資料,行動貝果新推出8ndpoint微服務平台,讓企業得以簡單地整合到POS或CRM系統,產出促銷名單,在新商品推出之前,先分析判斷可能採購的客戶名單。

鍾哲民說明,建構於8ndpoint平台之上數位廣告自動化服務,讓Facebook、Google廣告放送數據予以整合,並且依據過去的數據分析,預期將投放的廣告績效,讓科學化證據輔助業主進行決策,並且從8ndpoint平台提供的洞察報告中檢視廣告效果,更細部地調整與改善。

行動貝果(MoBagel)創辦人暨執行長鍾哲民認為,各產業積極推動數位轉型的同時也改變了原有商業模式,加深自動化機器學習(AutoML)精準預測服務理解數據的重要性,轉換成易於導入部署的服務,才能發揮實質效果。

「基於我們分析了過去十年投放Facebook廣告共約24億台幣的上千個數位廣告帳號的手法與效果,提出自動化分析績效的AI服務,可讓不同行業的廣告投放提高精準度,達到競爭力提升的效益。」鍾哲民強調。

 


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