全球經濟高速發展浪潮中，數據已成為新的資產，影響企業創新的基礎，特別是在人工智慧（AI）領域，高品質的訓練數據不僅是提升技術精確度關鍵，更是驅動商業決策和創新的根基。
數位化時代中，數據是企業爭奪市場的重要工具。IDC預測，2025年全球數據量將增加到175ZB，為後續深度分析和策略制定的重要參考。企業需要有效地從多重管道蒐集數據，通過Data Lake或Data Warehouse這樣的數據處理技術進行存儲與管理，再透過Apache Hadoop或Spark等工具進行數據清洗，做為訓練機器學習模型的基礎。以下分別舉出幾個產業的代表案例：
一、金融產業：Bank of America運用機器學習工具來提高信貸風險管理的準確度，分析大量歷史交易和即時市場數據，以識別潛在的風險模式。這不僅使銀行能夠更有效預測和管理貸款違約風險，還降低不良貸款率，保護銀行和客戶的金融安全。
二、零售產業：Walmart透過機器學習和大數據分析優化庫存管理和客戶體驗。利用預測模型，根據消費者購物習慣、季節變化和即時市場動態進行存貨預測，以提高補貨的時效性和精準性，並大幅降低庫存過剩和缺貨的情況，進而減少損耗，提高營運效率。這就是機器學習和大數據正在引導企業邁向數位化和智慧化。
三、製藥產業：Novartis利用機器學習來加速新藥的研發過程。其利用深度學習算法分析大量的臨床試驗數據，以預測潛在藥物分子的生物活性。因此能快速識別和驗證潛在的候選藥物，大幅縮短藥物研發的時間和成本，更準確預測藥物的效果和副作用，加速新藥上市進程，更降低藥物研發風險。
四、食品產業：Nestlé利用大數據分析來優化產品配方和市場行銷策略。其數據科學家團隊收集和分析來自多重管道的大量數據，包括社交媒體數據、銷售數據和市場調查等，以了解消費者的偏好和行為，進而預測市場趨勢，調整產品配方，開發更受歡迎的產品，並通過個性化行銷活動吸引更多消費者，提高市場占有率和獲利能力。
五、電信產業：Verizon利用大數據分析來優化網絡營運和客戶服務，同時預測網路需求、監測網絡效能，並提前識別和解決問題。透過機器學習實時監控網路狀態，及時調整資源分配，提高網路可用性和可靠性，也能提供更快速和更穩定的網路服務，提高客戶滿意度。
六、航空產業：Airbus利用機器學習來提高飛機的製造效率和維運性能。自建Skywise平台來蒐集並分析來自飛機感測器的大量數據，以預測飛機的維護需求，優化飛機的設計和製造過程，降低飛機的維護成本，延長飛機的壽命，更提高飛機的安全性和運作效率。
七、能源產業：Siemens利用大數據分析優化能源設備的運行和維護，管理系統利用預測分析來優化電力網的負載分配，同時提前辨識和解決設備故障。透過機器學習和大數據分析，提高能源設備的運作效率，降低能源生產成本，更減少能源浪費，實現可持續發展。
數據科技快速發展也帶來隱私和安全的挑戰，企業需要投入資源來確保數據的安全性，包括加密技術、訪問控制和持續的安全監控，以防止數據泄露和濫用。
IBM於2024年調查指出，實施數據分析解決方案的企業不足五分之一，暴露出技術實施的挑戰，企業必須持續更新IT基礎設備，投資最新的機器學習工具和平台。透過數據分析，企業將能更精確預測市場變動，優化策略部署。邊緣計算的興起更為數據處理和分析的即時性開啟新的可行性，提升運作效率。隨著技術演進，機器學習與大數據將繼續協助商業模式創新和策略決策智慧化，未來都將成為企業是否能在競爭激烈的市場保持領先地位的關鍵要素。
台灣企業須加強對於機器學習與大數據技術的投資，並重視數據分析人才培養和引進。隨著全球對隱私保護的高度重視，台灣企業需遵守國際隱私法規，建立堅固的數據安全管理體系，確保客戶資料安全與企業信譽，針對我國產業特色，開發適合的機器學習應用解決方案。如製造業利用機器學習優化供應鏈管理，服務業利用客戶數據分析提升服務質量與效率。利用機器學習與大數據帶來的洞察，台灣企業更應針對目標市場更準確把握顧客需求，並開發創新的產品和服務，進而產生新商業模式。（作者是商研院人工智慧綜合服務中心主任）