人物專訪 數據 aws 匯款 數據分析 數位轉型 Fintech 金融監理沙盒 金融服務 AWSTLDG AWS TLC 信任數據 EMQ 普惠金融 創新法規沙盒 跨國匯兌 AWS信任數據分析 累積資料很容易，但相信數據並追根究底，才能讓數據分析變成有用的工具！ 「做全世界的生意」是海島台灣許多科技創業家心中未來必經之路，但跨國業務談何容易？不僅服務遍佈全球，團隊通常也落腳世界各地；惟有善用數據分析，才能擺脫人、地理限制，順暢提供跨國整合服務。 去年首度通過台灣金融監理沙盒，業務遍佈全球的 FinTech 新創 EMQ ，結合 AWS 的服務與國際經驗，跳脫層層國際清算組織，為移工與企業建立起安全、合規又便利的跨國匯兌服務。 資料分析 ≠ 產出報表，信任數據才能「馬力全開」 不少企業雖然成立資料分析團隊，卻常「大材小用」，讓這批硬底子技術人才鎮日埋首於不斷產出報表、報表與報表。以金融業來說，雖然多數業者早已廣泛使用商業智慧平台所產出圖表來輔助決策 癮特務 4 年前
專家觀點 AI 機器學習 aws 數據分析 數位轉型 雲端 AWSTLDG AWS TLC 資料飛輪 AWS資料飛輪 有數位轉型、運用 AI 的企業多賺千億美元！AWS 提「資料飛輪」理論助企業成長 企業要追求成長，無論是找到新商機、優化客戶體驗、建立新的營收模式等，皆仰賴有憑據的洞察做出決策，為企業創造最大價值。 拜科技所賜，透過數據分析即可為企業帶來效益，因此展開數據收集的任務刻不容緩；讓企業的資料雲端化、運用科技化工具讓資料轉化為實質洞見，是這個時代必須面對的功課。 正視數位轉型的急迫性：善用數據分析與 AI 的企業多獲得千億產值 根據 Gartner 預測，到了 2021 年，新興科技的誕生將有 80％ 是在 AI 領域奠定基礎。這意味著，AI 的運用在人類生活的比重將逐漸增加，影響力愈來愈大。 另外，IDC 的數據也顯示，今年能夠善用 AI 和大數據分析的企業組織，比尚未數位轉型 癮特務 4 年前
科技應用 行銷 AI 數據 大數據 禾多移動 aws 電商 數據分析 資料 業務 人工智慧 AWSTLDG AWS TLC AviviD 機器學習平台 數據透明化 AWS小公司大數據 小公司也能善用大數據！禾多移動如何透過數據透明化，讓電商行銷更精準 許多組織會有迷思，誤以為資料、數據都屬於資訊技術部門的事；更時候，資訊部門卻也常以「我們一直都是這樣做的」來拒絕數位轉型。 然而，在不久遠的未來，AI 應用其實就像現在人手一機的行動設備一樣，是組織內從基層到 CEO 都要會用、懂用也能善用的「通用型」技術。 這並不代表每位員工都必須是工程背景出身，而是組織必須推動「數據透明化」。AI 技術廣告推播平台禾多移動科技（AviviD），即藉由 AWS 機器學習平台協助，讓 AI 成為組織內從基層到 CEO 都能輕鬆應用的新科技！ 數據像「千里馬」，需要慧眼的「伯樂」 公司要調取數據時，流程通常有以下兩種方式： 1. 先開出需求單，再請 IT 部門調 癮特務 4 年前
雲端服務 AI 機器學習 aws 數位轉型 機器學習應用 ai 人工 智慧 心電圖 AWSTLDG AWS TLC EBM 醫療影像 Amazon SageMaker 雲端醫療 AWS雲端部署 攜手 AWS 雲端部署——商之器如何運用雲端思維，與上帝搶時間？ 俗話說「工欲善其事，必先利其器」，而企業想要善用機器學習，也得先問出一個「AI 好問題」，才能把正確的武器磨亮、解決正確的問題。 在醫療影像擷取與傳輸系統（ Picture Archiving and Comnumication System；PACS ）領域佔據領導地位的雲端醫療大廠商之器，便是在與 Amazon Web Services ( AWS ) 攜手合作的過程中問出好問題，成功讓醫療影像分析落地。 問出好問題的企業，AI 應用才能到位 為什麼企業應用 AI 要到位，得先問出「好問題」？ 已故的台灣知名人工智慧專家陳昇瑋曾指出，目前人工智慧系統多半是針對特定問題來開發，客製化程度遠比 癮特務 4 年前
產業消息 f1 AI 機器學習 資料 VeryBuy AWSTLDG AWS TLC AWS機器學習 F1 打造未來賽事、跨境電商 VeryBuy 把新客變熟客，他們怎麼做到的？ 機器學習雖然很強，但是不是只能分析已發生的事情？應該沒辦法幫人類做未來決策吧？雖然團隊努力應用 AI 人工智慧，但至今仍有「人類才能下決策」迷思嗎？或是團隊想推動創新，但不曉得如何讓 AI 參與未來決策？ 那麼，來看看一級方程式賽車（Formula One；F1）和跨境電商 VeryBuy 如何透過讓機器人當企業「合夥人」，成功打造未來新商業模式！ 從「分析已知」到「指引未知」，機器學習也能下決策 雖然近年企業都在談 AI 人工智慧應用，但不少組織的立場仍誤以為機器學習只能幫忙找出「發生什麼事」（描述型分析）、「為什麼會發生這些事」（診斷型分析）等現況分析。 但你知道嗎？機器學習能藉由找出「未 癮特務 4 年前
