現代社會數位網路當道，對企業而言，消費者的一舉一動都是寶貴的數據，掌握數據就能制定出精準的行銷策略，搶佔商機。相較於一問一答的傳統行銷調查，利用資料訓練以進行預測的人工智慧（AI），成為MarTech裡的一大利器。臺灣大學資訊工程系教授林守德，帶領團隊打造「深度能量分解模型」，有效提高人口特徵預測的精準度，且已實際應用於業界，幫助行銷人員搜集更具價值的用戶數據。

以往用來預測人口特徵值的深度學習模型，多以人口統計相關項目作為訓練資料，如年齡、性別等，並推測用戶的人口特徵。林守德指出，深度能量分解模型不但能運用人們日常生活行為的資料，如購買記錄、網頁瀏覽記錄等，來進行訓練，預測過程中還會分類用戶，每一種類型背後都由許多具有相似行為或特徵的用戶的資料匯聚而成，從而提升預測單一用戶之人口特徵的準確性。

「你可以想成double check的概念。」林守德說明，儘管消費者在網站註冊、購買等階段都需要填入個人資料，卻存在亂填或填錯的可能，深度能量分解模型有助於行銷人員排除這些問題，更清楚地掌握客源樣貌。


▲透過AI分析消費者行為，已經成為市場顯學

鑽研AI領域20年的林守德，今年甫獲得全球最大電腦協會ACM的傑出會員（The Distinguished Members Grade）表彰。他大學出身電機系，當時IC設計、電腦網路等產業正值火紅，AI則境處寒冬，出於個人興趣，他仍毅然決然在研究所轉投入AI當中。自從1950年代AI一詞出現後，相關研究和產業反覆在熱潮與衰退中循環，如今AI熱潮再度席捲全球，林守德表示，這股熱潮將持續成長，因為AI的應用已經日漸普及。

尤其2022年11月才問世的AI聊天機器人ChatGPT，能夠回答問題、還會寫文章，更把AI推至風尖浪口上。林守德預期，未來AI發展將走向兩極化，一是像助理般協助人類決策，深度能量分解模型應用在行銷就是一例，技術可算是成熟；二是成為完全的決策者，但仍有多重法律和倫理問題尚待釐清，例如自動駕駛出車禍時誰該負責。

接下來林守德會繼續把研究重心放在實踐AI技術的落地上。現實世界不停變化，新的資料會不斷湧入，他強調：「快速建立一個好的機器學習模型，讓它一直自我調適，是未來機器學習需要進步的地方。」此外，由於資料科學家數量不足，設法在機器學習模型的過程減少人為介入，甚至是以AI服務取代，也是重要的研究方向。

近年林守德除了自己創立公司，也借調至沛星科技（Appier）擔任首席機器學習科學家。踏入業界後，他挖掘出許多在學界不曾發現的研究問題。「AI就是個應用科學，用了它才有價值。」他建議，有志於AI研究的學者可多和業界合作，更能了解AI模型變成產品或服務時應改善之處。

AI既是當代熱門科研主題，也是我國政策發展目標之一，在國內卻鮮有資源，林守德很感謝有庠科技獎不僅給予榮譽肯定，更挹注資金鼓勵相關研究，對於年輕學者會是很大的支持。最後他指出，國內不乏優秀的AI人才，卻缺少好的研發環境和措施，頂尖人才幾乎都外流到國外企業服務，政府、國內企業和學界未來應思考如何留住這些人才，成立屬於台灣的AI核心團隊，以提升我國資訊軟實力，在蓬勃發展的AI領域爭取一席之地。

【甄選資訊】
本屆甄選獎項為有庠科技講座、有庠科技論文獎，全面採用線上申請，時間至2023/02/13截止，作業辦法與申請流程說明，請參考線上報名系統。
https://yzhsu.feg.com.tw/Registration/Index.html