哈佛商業評論─數位版文章

台灣數據經濟大未來

許志義 Jyh-Yih Hsu

經過網路革命、行動革命、物聯網革命，當今已來到數據革命的時代。但台灣，正面臨結構性的兩大問題，讓數據經濟發展受阻！

第一個困境，台灣大部分民眾在搜尋資料時，並無使用英語的習慣，但網際網路的國際語言就是英語。因此，台灣數據思維與數位能力的培養，相對不容易！

第二個問題更為嚴峻，也就是台灣產生的數據量太小。無論是網際網路或物聯網產生的數據，或是天氣觀測站蒐集的資料，都遠不及歐美澳印或中國。具體的例子，台灣許多學生在撰寫碩博士論文時，經常要借助UCI（加州大學爾灣校區）的機器學習資料庫，裡頭提供各種不同領域的數據，開放免費下載，促成了許多資料探勘的研究成果。台灣學生若採用國內的資料庫，來源十分有限，即使是具有即時性的ETC電子收費時間序列資料庫，也受限於裝載eTag的車輛數目有限，無法產出如國外一般大量的數據。

上述的兩個困境，台灣產官學都必須嚴正看待。由於數據資料落後，人工智慧的發展就會落後，再加上國際網路巨擘（如FAAMGT）可說是大者恆大，差距只會愈來愈拉大。例如國外的Windy應用軟體系統，就是運用ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）及美國的GFS（全球氣候預測）的資料與模型，提供即時監測風向、雨量等多種指標的服務。由於使用符合人類直覺的動態畫面，甚受一般大眾與媒體歡迎，甚至台電公司的再生能源預測，也借助Windy的資訊系統。像這種本身已具有龐大資料量，又廣受應用的服務，自然能吸引很多外部伙伴合作，幫助它們蒐集更多資料，相輔相成之下，資料間的價值又能被放大，拉開與競爭者的差距，令其市場上的競爭對手望塵莫及。

既然台灣不太可能產生如其他國家般大量的資料，反過來值得思考的方向是：可否利用小而美的數據，做出與其他國家的差異，產生有價值的應用？例如，是否能針對台灣特有的醫療病癥、動物或作物，來建構實用的資料庫，進而發展出該領域具有獨特價值的人工智慧？這種台灣的特有物種人工智慧的差異化思維，或許能開拓出台灣在數據經濟中的市場利基。

(原文刊登於2018年8月號 哈佛商業評論)