舉辦 AI-Verse Day 一年後：數據資產化是否符合趨勢

2025 年 10 月底，一群廣告科技、數據與行銷的人在台北萬豪，談「數據資產化」「虛擬數據團隊」這類聽起來有點抽象的詞。近一年過去，這些詞讀起來，反而比當時更貼近現實了。

那場論壇叫 AI-Verse Day，愛酷智能科技是主辦方之一，跟 AWS、Migo Data Solutions、海爾科技等夥伴一起策劃了一整天的議程。當時我們寫過三篇報導：整場論壇在談什麼、Migo Data Solutions 推出的 Orcron 平台，以及 AccuHit 自己在會上分享的營運藍圖。三篇都在活動後兩三週內發完，帶著「剛發生的事」該有的即時感。一年後回頭看，當時的判斷有沒有站得住，值得重新聊一次是因為這些問題現在更常被問到。

「數據資產化」不是口號，是一套具體的動作
虛擬數據團隊：外包顧問，還是企業自己的能力？
回到原點：那場論壇想解決的問題
這一年，AccuHit 自己也在驗證同一件事
現在可以立刻開始的三件事
常見問題
想把資料基礎打好，再談 AI 應用
延伸閱讀

「數據資產化」不是口號，是一套具體的動作

判斷一件事有沒有落地，看的不是有沒有人在講這個詞，是有沒有人真的在做。

一年前那場論壇上，「數據資產化」還比較像一個方向：企業手上的顧客數據，要從散落各處的紀錄變成能驅動決策的資產。這句話當時聽起來合理，但合理不等於具體——資產化的具體動作是什麼，誰來做，怎麼衡量做到了沒有，這些問題在論壇當下並沒有標準答案。

一年下來，答案清楚了一些。資產化不是把資料存起來，是三件事同時發生：資料能被歸戶到同一個人身上、資料能被系統性地分群、分群結果能被自動化地用在溝通上。少一件，資料還是資料，不是資產。

根據財團法人人工智慧科技基金會（AIF）2026 年初公布的《台灣產業 AI 化大調查》，全台企業的整體 AI 化指數從去年的 36.77 分攀升到 43.62 分，處於「導入準備」與「規模擴展」階段的企業合計佔比已達 47.8%，接近半數；還停留在「完全不了解」階段的企業則降到 26.8%。這組數字說的不是 AI 有沒有被討論，是有沒有真的往前走了一步——跟一年前論壇上那個「資產化還只是方向」的階段，明顯不一樣了。

這個轉變也反映在企業找上 AccuHit 時提出的問題上。一年前，多數客戶問的是「我們該不該開始做 AI」；現在問的變成「我們資料歸戶做得對不對」「這樣的分群邏輯合不合理」。問題變具體了，代表討論已經從要不要做，進到了怎麼做才對。這也是 AccuHit 在協助客戶導入 AccuCDP、AccuNIX 時反覆驗證的順序：先確定資料能歸戶，再談分群，最後才是自動化溝通。順序反過來，前面沒做好，後面的自動化只是把混亂的資料更快地送出去。

會踩到這個順序錯誤的品牌，通常不是不懂道理，是被「先求有再求好」的心態推著走——先買了系統、開了帳號，資料歸戶跟分群邏輯留到「以後再說」。以後往往不會自己變好，因為系統一旦開始跑，資料就開始累積在錯的結構上，越晚回頭整理，代價越大。這跟一年前論壇上那句「數據資產化」的順序，其實是同一件事：先把地基打好，再談上面蓋什麼。

虛擬數據團隊：外包顧問，還是企業自己的能力？

一年前 Migo Data Solutions 在論壇上發表「AI 虛擬數據團隊」的概念，用 AI 補足企業內部沒有的數據分析人力，讓沒有數據團隊的公司也能做數據治理。

這個概念當時聽起來有點像「用工具取代人」，但一年後看，更準確的說法是「用工具補足人力斷層」。多數中小企業從來就沒有養過完整的數據團隊，不是因為不重要，是因為養不起、也不知道從何開始這也呼應了台灣多份 AI 導入調查裡反覆出現的同一個障礙：企業不缺工具，缺的是知道第一步該怎麼走的人。虛擬數據團隊這類產品要回答的問題，其實跟 AccuHit 協助客戶時遇到的問題一樣：不是「要不要用 AI」，是「AI 該接手哪一段、人該留在哪一段」。資料清理、報表產出這類重複性工作可以交給工具，但怎麼解讀這些數字、怎麼決定下一步溝通策略，還是需要人做判斷。工具補的是人力，補不了判斷力。

一年前這個概念之所以特別容易被誤解，是因為「虛擬數據團隊」這個詞本身聽起來就像在講一個會自己做決定的黑盒子。實際上市場上這類產品的走法都差不多：把資料整合、清理、初步分析這些耗時但重複性高的工作自動化，把結果交給人去做真正的判斷。差別只在於哪些工作被算進「重複性」裡——這條線畫在哪裡，取決於企業本身的資料成熟度，不是工具說了算。資料成熟度低的企業，往往連「重複性工作」都做不到自動化，因為連基本的資料格式都還沒統一，AI 沒有乾淨的輸入可以處理。這也是為什麼虛擬數據團隊這類產品，第一步通常不是分析，是先幫企業把資料整理成能被讀懂的樣子——聽起來不性感，卻是後面一切自動化的前提。跳過這一步直接談分析，得到的結論往往經不起追問。

回到原點：那場論壇想解決的問題

那場論壇的起點，其實是一個很直接的問題：生成式 AI 這麼熱，但對大多數品牌來說，AI 到底能不能用在自己身上？

一年前的答案還帶著不確定：能，但要看資料基礎打得好不好。一年後，這個「但書」沒有消失，反而變得更關鍵——AI 化指數往前走的企業，走的不是「導入了哪個 AI 工具」這條路，是「資料基礎有沒有先打好」這條路。這跟論壇上談的方向是一致的，只是現在有更多數字可以佐證。這也解釋了為什麼有些品牌導入 AI 工具之後，成效還是不明顯。工具本身沒有問題，問題出在工具接手的那一段之前，資料本來就是亂的——AI 把亂的資料處理得更快，結果還是亂的，只是看起來比較有效率。這種情況在論壇上被提過，一年後在客戶專案裡看到的頻率，沒有比較少。

對還沒開始的品牌來說，這件事現在比一年前更急迫，因為身邊已經有接近半數的同業往前走了一步；但也更容易上手，因為「該先做什麼」這個問題，已經有比一年前更清楚的答案。

這也是為什麼這篇不打算重寫一次論壇紀實。三篇舊報導已經把「發生了什麼」講完了，現在更值得問的是「這些判斷過了一年還成不成立」。答案是成立，而且比當時更具體——不是因為預言準確，是因為資料基礎這件事本來就不會因為時間過去而改變重要性，只會因為身邊做的人變多，而變得更難忽視。

這一年，AccuHit 自己也在驗證同一件事

論壇結束後的這一年，AccuHit 沒有停在「數據資產化」這句話上，而是持續在客戶專案裡驗證這套順序走不走得通。

多店櫃品牌的會員資料常常分散在各個店櫃、各自為政，同一位客人在不同店櫃眼中變成了不同的人——這正是「資料能不能歸戶」的具體考驗；標籤規劃這件事，也不是工具能不能打標籤，是有沒有一套設計方法論讓標籤長期可維護，這正是「資料能不能被系統性地分群」的考驗。這些案例累積下來，印證的是同一個順序：先歸戶、再分群、才談自動化，跳過任何一步都會在後面付出代價。

一年前論壇上談的方向沒有變，變的是印證這個方向的案例越來越多、也越來越具體。這也是為什麼這篇會用案例而不是理論來回應一年前的問題——一年前能講的是判斷，一年後能講的是判斷加上一段一段跑過的實例，後者比前者更有說服力，也更值得信。

現在可以立刻開始的三件事

盤點手上的顧客資料，看能不能歸戶到同一個人身上。 這是資產化的第一步，也是最容易被跳過的一步。
問自己一句話：現在最缺的是工具，還是知道第一步怎麼走？ 多數品牌缺的是後者，先想清楚再挑工具。
找出一段可以先交給 AI 的重複性工作，但保留判斷的部分給人。 不用一次到位，先從一段流程開始驗證。

常見問題

數據資產化具體要做什麼？

三件事同時發生：資料歸戶到同一個人身上、系統性地分群、分群結果自動化地用在溝通上。少一件，資料還是資料，不是資產。這三件事也有先後順序，跳著做通常會在後面付出更大的整理成本。

虛擬數據團隊是什麼意思？

用 AI 工具補足企業內部沒有的數據分析人力，處理資料清理、報表產出這類重複性工作，但策略判斷仍然需要人來做。

台灣企業的 AI 導入現況如何？

根據 AIF 2026 年初的調查，整體 AI 化指數為 43.62 分（前一年 36.77 分），接近半數企業（47.8%）已進入導入準備或規模擴展階段。

沒有數據團隊的品牌，該從哪裡開始？

不是先挑工具，是先盤點手上的顧客資料能不能歸戶、能不能分群。原則想清楚了，工具才知道要照哪一套邏輯跑。

想把資料基礎打好，再談 AI 應用

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