科技補考 | 解決你的知識焦慮

By 科技補考Technology

科技補考 | 解決你的知識焦慮 episodes

October 05, 2021 EP18 | 數位轉型最難的還是mindset改變（激動的一集）

某公司由紙本轉成電子化，主管指著excel表激動落淚，啊，我們這就是大數據分析啊。

一點都沒誇大的真實案例，許多企業在初步數位化時，多半踏入工具的追求，

有了儀式感，卻缺乏與商業目的的連結，

當導入無法提升流程效益，或解決問題，

再屌的工具都會被棄之敝屣，未免冤枉。

科技補考本集以「走得比較前面」的數位行銷為例，

激論數位轉型從導入思維到流程、目標，是如何建構出對企業有利的運作架構。

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| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　高端訓《以MARTECH經營大數據會員行銷》（時報出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　TechCrunch, "WhatsApp faces $267M fine for breaching Europe’s GDPR", https://techcrunch.com/2021/09/02/whatsapp-faces-267m-fine-for-breaching-europes-gdpr/

■　36氪〈都2021了，不要盲目迷信智能營銷〉 https://36kr.com/p/1061569062343045

■　36氪〈無效私域，增長的隱形毒藥〉 https://36kr.com/p/1260479356719239

■　經理人〈買生髮水的一定是男性？沒用數據理解消費者，小心訂單離你遠去〉https://www.managertoday.com.tw/articles/view/63748

■ 數位時代〈做數位轉型等於把錢丟到水裡？做好兩件事讓轉型「有感」！〉https://www.bnext.com.tw/article/64783/digital-trans-things-to-do

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August 12, 2021 EP17 | 不好的數據很多，但不會用數據的人更多

Martech某種程度來說，就像企業行銷的照妖鏡，或者，紫消燈。

談精準行銷不是Cliché，而是真正的知易行難。

TA到底是誰？看相同年齡收入的demographic就夠了嗎？

公司最大雜燴的行銷vs. 當代最data-driven的Martech，

架構通透才能開啟企業數位轉型的第一步。

科技補考在疫情解封前夕，與各位talents一起看看當代數位行銷有多厲害。

| HIGHLIGHTS |

■　Consumer & Business的同步進化

■　數位轉型的覺悟！提高體驗、轉化與忠誠度

■　屬於臺灣的在地化生態！快覽臺灣Martech版圖與localize意義

■　大師的時代：Martech重量級教父Scott Brinker, 臺灣Martech先驅組織AMT

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　AMT亞太行銷數位轉型聯盟協會〈臺灣Martech版圖〉，https://www.amt.org.tw/#report

| 如果你還想知道更多 |

■　36氪〈從AdTech到MarTech，企業如何構建「數據護城河」？〉https://36kr.com/p/1011414755331457

■　Free Press Journal, "Does a Startup Require Digital Marketing? Here's why", https://www.freepressjournal.in/business/does-a-startup-require-digital-marketing-heres-why

■　ELE Times, "Personalization vs. Privacy – The Evolving Realities of Digital Marketing", https://www.eletimes.com/personalization-vs-privacy-the-evolving-realities-of-digital-marketing

■　數位時代〈Cookie終結後，Google在測試的新技術FLoC是什麼？會讓它成為全球最大廣告商？〉https://www.bnext.com.tw/article/61662/google-cookie-floc

■　Medium | Scientya, "CIO And CMO Alignment In The Digital Age With Marketing Technology (MarTech)", https://scientya.com/cio-and-cmo-alignment-in-the-digital-age-with-marketing-technology-martech-fca09da366bf

■　iThome〈Martech月報第7期：Martech之父解讀行銷長議會調查指出，部分企業行銷組織現代化、數位化程度已落後〉https://www.ithome.com.tw/news/145520

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June 22, 2021 EP16 | 你正往月球的路上，越來越近

Blue Origin把貝佐斯送上太空，而平凡沒錢如你我，卻能靠數以Z計的資料，邁向月球表面。

2013年的世界全數據，高達175ZB，

別說USB裝不下，就算是匯入128G的iPad，疊起來的厚度都可達月球距離的2/3。

從經濟到疫情，從策略到體驗，科技補考深入人心，以大數據開啟數位行銷的話題。

| HIGHLIGHTS |

■　數位石油與他們的產地

■　量化思維的引進，改變產業與文化：以運動為例

■　data collecting everywhere：數據如何優化與窺探你的生活

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　高端訓《以MARTECH經營大數據會員行銷》（時報出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　數位時代〈28億用戶中還剩多少年輕人？Facebook數據大解密，社群龍頭下一步怎麼走？〉https://www.bnext.com.tw/article/62528/who-using-facebook-in-2021

■　聯合新聞網〈大學先修課／從需求端下手雲科大大數據的設計思考掌握最新趨勢〉https://udn.com/news/story/6874/5480812

■　BBC NEWS中文〈千萬中國外賣騎手：「裸奔」大軍還是「新藍領」〉https://www.bbc.com/zhongwen/trad/chinese-news-57270352

■　商周財富網〈疫情加速網銀趨勢，你最重視哪一個功能？台灣的數位金融與國外比較！〉https://wealth.businessweekly.com.tw/GArticle.aspx?id=ARTL003005362

■　中央通訊社〈大數據自動防弊數學老師開7公司詐領發票遭逮〉https://www.cna.com.tw/news/ahel/202106200027.aspx

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June 22, 2021 【Season 3】無所不在的數位行銷

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May 03, 2021 EP15 | 破開團隊與客戶的不對稱，App Store of AI

【這一集，我們用AI開發者的視角，看著團隊與客戶如何降低媒合成本，共創價值】

如何觸及到有需求的使用者，提供工具與解決方案，

是產品發布的最後一哩路，也是成功的第一步，

要在競爭者眾環境下突出，

不妨借鏡AI模型市集(AI Model Marketplace)的平台模式，

讓自己的服務獲得更有效的曝光

| HIGHLIGHTS |

■　市集平台化的商業模式

■　我的產品該包裝成API或SDK比較好賣？從長期營運與買斷分別看商機

■　要做美女圖庫或台灣黑熊圖庫？討論通用型與專用型資料的長處

■　現有的AI市集，快來上架你的自信之作

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■ OmniXRI 歐尼克斯實境互動工作室發表，AI HUB《人工智慧下一個兵家必爭之地【AI市集】》https://aihub.org.tw/platform/specialist/article/4b3915d2-c4d8-11ea-8325-0242ac120002

| 如果你還想知道更多 |

■　Edge AI and Vision Alliance, "OpenCV Launches Modelplace.AI, an Innovative Marketplace for Artificial Intelligence Models" https://www.edge-ai-vision.com/2021/06/opencv-launches-modelplace-ai-an-innovative-marketplace-for-artificial-intelligence-models/

■　Medium | towards data science, "3 AI Marketplaces Everyone Has To Know [One Will Define The Century]" https://towardsdatascience.com/3-ai-marketplaces-everyone-has-to-know-one-will-define-the-century-a4295d4f0229

■　NVIDIA官方網站，"AI at Your Fingertips: NVIDIA Launches Storefront in AWS Marketplace" https://blogs.nvidia.com/blog/2020/12/18/ngc-storefront-aws-marketplace/

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April 08, 2021 EP14 | 不在產品前面加個「智慧」，好像不夠潮

好像沒個智慧的前綴詞，就覺得產品不潮，客戶不愛，跟不上時代。

杜絕對於任何AI，以及所有buzzword的盲目迷信，

就由科技補考用親身經歷分享，破除迷思。

| HIGHLIGHTS |

■　全新UPDATE！自駕車大廠們２０２１全新動態

■　直擊大型工程現場！挖土機尬上AI，營建工程的創新與安全

■　深夜熟食的感動！傳承愛與溫度的超商義大利麵

■　「沒AI就跟不上時代」迷思大破解！

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■ 日經X-Trend編輯，日本深度學習協會監修《深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI》

（ディープラーニング活用の教科書先進３５社の挑戦から読むＡＩの未来）（臉譜出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　Harvard Business Review中文版〈何時該讓AI上場解決問題？〉https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0010337.html

■　未來商務Future Commerce〈當人工智慧無所不在，哪些產業最有AI相？〉https://fc.bnext.com.tw/articles/view/397

■　細數那些獲得創投青睞的AI應用！FINDIT〈【新興領域：4月焦點6】2021百大AI，人工智慧的跨域應用〉https://findit.org.tw/researchPageV2.aspx?pageId=1692

■　數位時代〈AI必須讓你賺到錢，否則都只是畫大餅〉https://www.bnext.com.tw/article/57586/ai-make-money

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March 23, 2021 EP13 | B2B專場，貼近真實的AI商轉現場

太多新知浪潮與焦點，圍繞在B2C上，今天就反過來，聊聊B2B的AI商轉應用。

畢竟技術能實現，僅是POC；真正能獲得市場認同，並存活，才足以稱為產品/解決方案。

| HIGHLIGHTS |

■　數位行銷 | 以量化數據讓爆紅元素可複製，顯著提升轉化

■　工程營建 | 從抓漏到主動預測，公家工程的數位轉型

■　電商服務 | 智慧上架降低使用門檻與loading，日系電商迅速擴張的秘訣

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■ 日經X-Trend編輯，日本深度學習協會監修《深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI》

（ディープラーニング活用の教科書先進３５社の挑戦から読むＡＩの未来）（臉譜出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　INSIDE〈外送預測率高達 95%，foodpanda 怎從工人智慧走到人工智慧？〉https://www.inside.com.tw/article/15953-foodpanda-AI

■　TechNews科技新報〈Uber、Lyft 旗下 AI 工具開源釋出，改善 AI 流程與偵錯〉https://technews.tw/2020/01/08/uber-and-lyft-open-source-their-ai-tools/

■　INSIDE〈當電商碰上人工智慧：Yahoo 奇摩購物用 AI 自動做商品圖、估銷貨、防詐騙〉https://www.eettaiwan.com/20200113nt11-ai-generated-ad-copies-help-catch-eyeballs/

■　iThome〈臉書廣告是不是沒效繼續燒錢？新AI工具能通知你〉https://www.ithome.com.tw/news/143159

■　未來商務Future Commerce〈AI Day 2020：適合中小企業的「輕 AI」應用場景直擊〉https://fc.bnext.com.tw/articles/view/856

■　科學Online | 高瞻自然開學教育資源平台〈AI在製造業的瓶頸〉https://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?p=84061

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March 10, 2021 【聊聊】科技補考小團隊

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February 14, 2021 EP12 | From tech to money$，就是這麼現實而俗氣

缺乏商業變現能力的技術，終究是寂寞的狂歡。

這集撇開那些美好理想，看看實際在市場存活下來的AI應用路線，如何隨著環境與需求演變。

| HIGHLIGHTS |

■ AI商業應用的發展路線圖

■ 由臺灣、美國、日本來看全球對AI世代的人才培育大計

■ 整合力是商業應用的決勝關鍵

■ 考慮外在環境&使用者體驗對產品的影響因素

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■ 日經X-Trend編輯，日本深度學習協會監修《深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI》

（ディープラーニング活用の教科書先進３５社の挑戦から読むＡＩの未来）（臉譜出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　Deloitte China〈智慧未來 | 人工智能商業落地三步法〉https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/innovation/articles/artificial-intelligence-3-steps-to-business-implications.html

■　騰訊雲〈AI商業化的迷思與選擇〉https://cloud.tencent.com/developer/article/1418584

■　極客公園〈AI商業落地的痛點與希望〉https://www.geekpark.net/news/221132

■　若水Flow AI Blog〈趨勢科技董事長張明正：想 AI 創業，請先問自己這兩個問題〉https://ai-blog.flow.tw/success-ai

■　Stockfeel股感〈商湯科技：AI 公司從技術到商業化的 5 個關鍵〉https://www.stockfeel.com.tw/%E5%95%86%E6%B9%AF%E7%A7%91%E6%8A%80-ai-%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%B0%E5%95%86%E6%A5%AD%E5%8C%96/

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January 26, 2021 【聊聊】我的新創時代 in real life

嚮往道山（南柱赫）與達美（秀智）那種相互扶持，積極追夢的充實感嗎？

一起奮鬥的淚水與汗水，是創業路上的燃油，更是人生的珍貴寶藏。

科技補考首次安排訪談，

邀請目前於台灣AI新創團隊，擔任Data Scientist（資料科學家）的傑克。

溫情分享他一路走來的心路歷程。

| HIGHLIGHTS |

■　你想像的AI團隊vs.真實的AI團隊工作場景

■　快速聽AI商業開發全流程

■　專家挑戰：用20秒抓住CNN精華

■　AI產業目前較主要的挑戰

■　給想進入AI領域新手的建議

| 如果你還想知道更多 |

■　韓國的新創縮影，積極追夢的勵志故事《Start Up：我的新創時代》（스타트업, 2020）

■　戳破獨角獸的華麗泡泡！《獨角獸與牠的產地：矽谷新創公司歷險記》(Disrupted: My Misadventure in the Start-Up Bubble, 2016)

■　再早幾年的經典，所有新創人的美夢與惡夢《矽谷群瞎傳》（Silicon Valley, 2014）

■　Meet創業小聚〈【#123 創業小聚】AI 新創遍地開花！應用、加速、轉型與國際化的挑戰〉https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47508

■　AppWorks〈AI 與 Blockchain 創業者，你符合幾個「獨角獸特質」？〉https://appworks.tw/ai-blockchain-unicorn/

■　iThome〈Line臺灣AI團隊現身說法，如何從零開始實作MLOps〉https://www.ithome.com.tw/news/143594

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