楊立偉 / 意藍資訊股份有限公司董事總經理

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AI及數據驅動的金融新應用
楊立偉博士 / 意藍資訊、台灣大學工商管理系暨商學研究所
2018
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2. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
研究領域為資料庫及語意分析技術、知識管理、數位行銷
講者介紹 楊立偉 博士
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現任 台大工管系暨商研所兼任助理教授2006~
台大資管系兼任助理教授2017~
資訊及通信國家標準技術委員
意藍資訊 董事總經理（創辦人）1999~
國內規模最大的網路情報與社群口碑自動分析平台
龍捲風科技 董事總經理
國內企業搜尋引擎市佔率最高；國際檢索競賽第一名
經歷 獲選100 MVP最有價值經理人，擁有超過20項語意分析專利
榮獲國家雲端創新獎、數位時代「創業之星」首獎
獲數位時代雜誌選為代表台灣軟體的封面人物之一

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意藍資訊 團隊
第三方數據&行銷大數據的領導品牌
擁有 60 多項國內外專利
產業實際經驗含括國內外各大企業 集團：
美妝、百貨 、食品、電信、超商、金控、
民生消費、汽車集團等
累積 18 年研發經驗
榮獲國家雲端創新獎及創業之星首獎
榮獲國際資訊技術競賽(NTCIR )第一
國內搜尋引擎與知識管理產品票選冠軍
政府雲端軟體共同採購之綜合評選第一
第三方
數據
Third Party Data
搜尋引擎
Search Engine
語意分析
Natural Language
Processing

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4
意藍資訊 服務
台灣最大的行銷領域大數據及資料市集
人群資料市集
國內最大的社群內容資料庫
以語意描述人群之資料庫
串接跨來源之第三方數據
• 自2012年起上萬網站全文每日收錄60億個字。
• 高準確率：中文語意分析第一名。
• 高覆蓋率：涵蓋台灣九成流量，全日即時更新。
• 每月追蹤超過2000萬個不重複活躍裝置。
• 自動學習數百種興趣及消費意圖。
• 了解站外行為及特徵輪廓，與會員經營整合。
• 串接跨資料來源，超過2000萬個不重複裝置人群
資料，並可擴展上千個標籤。
• 藉由精準行為資訊，定位人群興趣/意圖。
• 包括電信、寛頻影音、電商、APP應用等資料源。

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5
大數據是油田 人工智慧是煉油廠
+
?

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大數據加上 AI 煉油廠能做些什麼?
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陳昇瑋, 讓資料為你產生價值, 2017

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新的數據原料帶來新的應用及機會
Social + Audience
顧客旅程中多樣化、語意豐富、高頻次的外部數據
Awareness
廣泛關注
Consideration
考慮意圖
Conversion
轉換行動
Loyalty
忠誠會員
Advocacy
推薦傳播
Stages
顧客旅程
階段
Touching-Point
行銷
接觸點
• 瀏覽行為
• 喜好行為
• 購買行為
• 付款行為
• 取貨行為
• 內容瀏覽
• 廣告互動
• 粉絲互動
• Line互動
• 評分行為
• EDM互動
• 留言互動
• 搜尋行為
• 社群互動
• 影音觀看
• 行動位置
• 心得評論
• 社群貼文
• 論壇討論
• 自營頻道
• 連結分享
Data-collection
數據
收集點
LINE
SM
S
第一方數據
(品牌內部數據整合策略)
第三方數據
(PeopleView人群資料庫)
第三方數據
(OpView社群資料庫)

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數據盤點 - 社群徵信及借貸為例
8
聯徵中心
政府開放資料
第三方資料
自有資料
借款、逾期、催收、呆帳、
債務轉讓、授信保證人、
退票、拒往、信用卡等
公司基本資料、財稅資料、
公發公司資料、金融機構
資料、法院及主計資料等
社群資料、人群資料、電
信資料、市場資料、調研
資料、醫療資料等
客戶基本資料、交易資料、
往來互動紀錄、行為資料
評分模型
統計迴歸
機器學習
360°
資料彙整
行銷
借貸
監管
AML
資料交換及市集
KYC

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金融業使用第三方數據的法規遵循
Social
以機器作為代理人 (agent)，閱覽公開意見 (public opinion)
Audience
以裝置 (device) 作為識別；
非明確、不模糊地指向個人
其他一般規則
用戶同意、自主選擇
揭露來源及算法
9
永遠不知道網路貼文的背後
是一個人還是一隻狗

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1. 全球主要第三方人群大數據提供商
國外稱 3rd party Audience Provider，相關的概念有
Data Management Platform，用在顧客關係及廣告上
10
Mastercard Audiences
Nielsen Audiences
Audience Science, US
Lotame, US
Oracle BlueKai, DataLogix
Salesforces Krux
Acxiom LiveRamp
Epsilon
Baifendian, China
世界各地主要業者 ,TW
AlikeAudience, HK
Eyeota, SG

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人群大數據之應用 - 以FB登入為範例
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FB提供給企業
作為用戶畫像的補充資料
(第三方數據)
各種網站或服務經營者
(第一方數據)
訪客以FB登入
或玩小遊戲

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FB幫自己貼的標籤
https://www.facebook.com/ads/preferences/edit/
設定和隱私 > 隱私捷徑 > 審閱廣告偏好 > 查看所有興趣
Google幫自己貼的標籤
https://adssettings.google.com
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知名案例: 心理狀態微定向技術
(psychological micro-targeting)
Source: gizmodo.com/the-other-cambridge-personality-test-has-its-own-databa-1823997062

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Data
Market.tw
案例 : PeopleView人群資料庫
資料
處理者
Mapping / Tokenization 代碼化
關注品牌
商品類別
交易金額
消費狀態
……等等
Data Market
Data Market建置/維運者
依顧客決策旅程
以微定向技術呈現
研究報告
分眾行銷
廣告投放
CRM深化
……等等
資料
供應者
資料
使用者

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15
AI產製的顧客標籤系統
Data
Market.tw
興趣 標籤
長期觀察到訪網站
內容及廣告互動所得
關注商品及服務
關注地區
關注階段
關注族群
關注主題
等數百個標籤
消費意圖 標籤
觀察短期內到訪網站
內容及廣告互動所得
如同興趣標籤
強化行銷時機特性
屬性 標籤
個人相關之基本資料
地區、常用裝置等
品牌 標籤
關注之品牌
跨多種產業
之千大品牌
特製 標籤
依特別需求打造
如客製商品型號
廣告文案等
Data
Market.tw

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（中央社記者張建中新竹2018年11月6日電）晶圓代工廠聯電 (2303) 今天起將買
回30萬張庫藏股，股價順利止跌回升，開盤跳空達新台幣11.05元，漲幅約2.79%。
為維護公司信用及股東權益，聯電今天起至明年1月5日將買回30萬張庫藏股，買
回區間價格每股7.55元至20.8元，這是聯電近3年來第3度實施庫藏股，聯電前2次
都買回20萬張庫藏股，執行率100%。
聯電實施庫藏股策略奏效，股價順利止跌回升，今天開盤跳空達11.05元，漲0.3元，
漲幅約2.79%。
聯電因遭美國司法部起訴指控竊取美光商業機密，最高可能面臨200億美元罰金，
並有歐系外資調降投資評等至劣於大盤，目標價降至10.8元，5日股價重挫跌停，
達10.75元，跌幅達9.66%。
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Content to
Intent

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（中央社記者張建中新竹2018年11月6日電）晶圓代工廠聯電 (2303) 今天起將買
回30萬張庫藏股，股價順利止跌回升，開盤跳空達新台幣11.05元，漲幅約2.79%。
為維護公司信用及股東權益，聯電今天起至明年1月5日將買回30萬張庫藏股，買
回區間價格每股7.55元至20.8元，這是聯電近3年來第3度實施庫藏股，聯電前2次
都買回20萬張庫藏股，執行率100%。
聯電實施庫藏股策略奏效，股價順利止跌回升，今天開盤跳空達11.05元，漲0.3元，
漲幅約2.79%。
聯電因遭美國司法部起訴指控竊取美光商業機密，最高可能面臨200億美元罰金，
並有歐系外資調降投資評等至劣於大盤，目標價降至10.8元，5日股價重挫跌停，
達10.75元，跌幅達9.66%。
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 Generated : 聯電買30萬張庫藏股 開盤漲2.79%
 Original Title: 聯電擬買30萬張庫藏股 股價開盤漲2.79%
imitates

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（中央社記者張建中新竹2018年11月6日電）晶圓代工廠聯電 (2303) 今天起將買
回30萬張庫藏股，股價順利止跌回升，開盤跳空達新台幣11.05元，漲幅約2.79%。
為維護公司信用及股東權益，聯電今天起至明年1月5日將買回30萬張庫藏股，買
回區間價格每股7.55元至20.8元，這是聯電近3年來第3度實施庫藏股，聯電前2次
都買回20萬張庫藏股，執行率100%。
聯電實施庫藏股策略奏效，股價順利止跌回升，今天開盤跳空達11.05元，漲0.3元，
漲幅約2.79%。
聯電因遭美國司法部起訴指控竊取美光商業機密，最高可能面臨200億美元罰金，
並有歐系外資調降投資評等至劣於大盤，目標價降至10.8元，5日股價重挫跌停，
達10.75元，跌幅達9.66%。
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Best Accuracy in Academic Our Best Accuracy
ROUGE-1 0.461 0.614
ROUGE-2 0.336 0.508
ROUGE-L 0.435 0.581
*ROUGE: The similarity between the original title and the predicted title

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意藍PeopleView代表性標籤
超過359種，可指定任意主題建立語意模型，回溯計算
19
所在地區 宗教信仰 關注政治 關注節慶 投資理財(含標的)
使用裝置 旅遊偏好 關注商業經營 關注寵物(含種類) 金融服務(含種類)
性別 影視偏好 關注商務展覽 關注學習(含標的) 保險
收入 體育偏好 關注戶外休閒 關注時尚 汽機車
年齡 音樂偏好 關注環保 租屋 菸酒
上網週期 科技偏好 關注健康 居家生活 精品
上網強度 新聞偏好 關注瘦身 快速消費品 餐廳
生涯階段 飲食偏好
關注美容保養
(含部位)
購物通路 遊戲(含種類)

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ID 姓名 性別 帳號 Email 標籤
U001 Nick 男 fox2016 fox16@gmail.com 休閒、投資理財、資訊科技、美食餐廳
U002 Judy 女 rabbit17 rt2017@gmail.com 休閒、影視娛樂、電影、結婚
U003 Flash 男 Flashhh flashhh@gmail.com 汽車、音樂、電影、資訊科技
U004 Eland 男 eland123 eland@gmail.com 嬰幼兒、資訊科技、旅遊
U005 Anna 女 annaaa annaaa@gmail.com 居家生活-電器、美容保健、烹飪
U006 kate 女 cat2016 ct2016@gmail.com 休閒、旅遊、美容保健、投資理財
U007 Ray 男 rayhi haha@gmail.com 汽車、遊戲、旅遊、資訊科技、電影
1.1 客戶分析 - 補充CRM用戶畫像
20
採用站外觀察法，側寫會員的瀏覽行為，補強專屬個人檔案，進一步分析其
特徵可進行分眾行銷，亦可作為後續會員經營策略之參考。
示意畫面
會員資料
專屬個人檔案 人群分析 分眾行銷

21. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
21
-1.50
-1.00
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
日
本
節
目
古
典
音
樂
嬰
幼
兒
孩
童
外
匯
交
易
攝
影
開
戶
信
用
卡
歐
美
節
目
搖
滾
樂
鐵
公
路
股
票
投
資
韓
國
節
目
高
爾
夫
球
秋
季
日
本
料
理
貸
款
家
庭
清
潔
求
學
階
段
(
青
少
年
)
政
治
○○人壽 PPV全資料庫
特色興趣標籤觀察
以行動裝置於人壽品牌B站(一生醫事)瀏覽，該人群特色興趣為關注國外節目，以[日本節目]如
日劇，與PPV全站UUID數的標準化相比最為明顯差異，其次是[古典音樂]興趣，再者是關注於
[嬰幼兒]與[孩童]之UUID數最為高。
差
異
大

22. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
22
競品客群特徵標籤觀察
分析期間到過品牌A生技
網站的訪客和到過其他五
大競品的訪客，分成六大
客群，比較興趣標籤。
可以看出品牌A生技本身
以居家生活、烹飪、親子、
嬰幼兒為主；然而競品客
群間較為關注的重點為投
資理財、金融服務、資訊
科技等。
1 居家生活:裝飾
2 烹飪:烹飪
3 族群:外食族
4 生涯階段:親子
5 季節:春季
6 生涯階段:嬰幼兒
7 旅遊:自助旅遊
8 文化藝術:文化藝術
9 季節:冬季
10 購物:百貨公司
品牌A生技
1 政治:政治
2 體育:籃球
3 寵物:愛狗人士
4 動漫遊戲:美系動漫
5 美容保養:醫學美容
6 生涯階段:單身(交友)
7 法律服務:法律服務
8 資訊科技:Windows
9 家電品牌:Dyson
10 資訊科技:iOS
台灣○農
1 投資理財:股票投資
2 投資理財:積極型
3 性別:女性
4 投資理財:保守型
5 生涯階段:老年銀髮
6 汽車品牌:Benz
7
新聞雜誌:商業與經
濟新聞
8 地區:台灣北部
9 新聞雜誌:地方新聞
10 地區:日本
鮮○家
1 科技品牌:Acer
2 電信品牌:遠傳
3 電信品牌:台哥大
4 金融服務:貸款
5 精品品牌:Gucci
6 金融服務:開戶
7 精品品牌:Pandora
○媽媽買菜網
1 科技品牌:小米
Super○○市集
1 保險:產險
2 保險:壽險
3 購物:網路購物
4 減重瘦身:減重瘦身
5 藥妝通路品牌:寶雅
6 口腔保健:牙齒治療
棉○田

23. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
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邏輯設計
模型調整
興趣比對
實際投遞
目標選定
採用第三方數據產出之興趣標籤，優化廣告推薦
投放，提升點擊率及轉換率
23
1.2 客群行銷 - 獲取新客並提升成效
金融產業
分眾行銷方案
點擊率
+20%
汽車產業
廣告活動
點擊率
+30%
美妝產業
廣告活動
試用填寫率
+98%
嬰幼兒產業
廣告活動
資料填寫率
+124%
電商產業
廣告活動
購買轉換率
+50%

24. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
曝光降低 (省)
54.23%
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轉換提升 (賺)
74.13%
旅遊人群之行銷效果
基礎受眾 vs 目標人群

25. Copyright © Proprietary and Confidential. All rights reserved.
2. 全球主要社群大數據提供商
國外稱 Social listening 或 Social media monitoring &
analysis；國內稱為社群觀測、網路輿情、社群分析
25
Brandwatch, UK
Mention, EU
Talkwalker, EU
Sprinklr, US
Meltwater, US
Oracle Social Cloud
Salesforce Marketing Cloud
Isentia, AU/AP
Synthesio, US
Baidu, China
世界各地主要業者
Sprout Social, US
,TW
Hootsuite, CA

26. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
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社群大數據及社群聆聽
現今網路和社群普及，在社群
表達意見最快速、方便
這些聲音會影響更多的民眾，
是指標，也是風向球
透過工具，可以聆聽 (Social
Listening) 民眾直接、真實的
聲音
是群眾分散意見的匯集

27. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
2.1 社群大數據之應用 - 行銷/服務/預測
27
信用卡市場及客群研究保險公司及商品評價
市場警示及趨勢預測銀行產業競爭者分析 行動支付抱怨原因
醫療險 意外險 儲蓄險 投資型保單
南山人壽 1.17 1.24 1.47 0.89
國泰人壽 1.32 1.17 1.83 0.67
富邦人壽 1.01 1.10 1.37 0.93
三商美邦 0.75 0.80 1.05 2.38
新光人壽 0.98 0.86 1.00 1.00

28. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
2.2 用AI及社群數據協助投資決策
28
Source: http://uk.businessinsider.com/ecb-
twitter-bullishness-stock-market-moves-2015-7
Source: https://www.microsoft.com/developerblog/2017/12/04/predicting-stock-performance-deep-learning/-7

29. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
29
Ref. Nassirtoussi, Arman Khadjeh, et al. "Text mining for market prediction: A systematic review." Expert Systems with Applications 41.16 (2014): 7653-7670.

30. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
"Twitter mood predicts the stock market"
We find an accuracy of 86.7% in predicting the daily up and
down changes in the closing values of the DJIA and a
reduction of the Mean Average Percentage Error (MAPE) by
more than 6%. Bollen, et. al. 2010
應用範圍
在資訊不對稱的群眾市場，以人工智慧語意技術，分析消息情報
後所做的預測
對台灣上市櫃公司，預測3日後漲跌，出手正確率可達 80% 以上
楊立偉, 大數據與商業分析, 台灣大學, 2017
30

31. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
社群大數據 預測原理
31
 訊息易由社群傳播：不論市場訊息、專業
訊息、或內部訊息 (inside
information) ，以社群傳播最為容易，進
而全面擴散。
 社群傳播速度快：不需編輯審核，發布速
度最快
 群眾決定市場：當市場是由群眾決定時，
了解群眾的想法，即可預測市場。
 消息不論真確度均值得參考：無論是流言
或假消息，皆會影響大眾及市場。
基本面 內容面技術面

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32
有些新聞或討論文章出現後，若干日後股價會漲
→收集一批成為【看漲文章】範本
有些新聞或討論文章出現後，若干日後股價會跌
→收集一批成為【看跌文章】範本
以短期、特定個股為例
楊立偉, 〈大數據與商業分析〉課程, 台灣大學

33. Copyright © 轉載引用請列 楊立偉，〈OpView社群口碑資料庫〉，意藍資訊，2018
33
今天新聞和討論文章又
這麼多。每篇都用相似
分析看看，是比較像
【看漲文章】、還是
【看跌文章】。
每篇文章都有幾個選項
(漲或跌、或持平)，最
後機器一起投票，猜猜
數天後股價會漲或跌？
機器學習法為例
楊立偉, 〈大數據與商業分析〉課程, 台灣大學

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34
以全年度社群及新聞
內容進行訓練，增強
對用語之認識及判斷
使用pre-trained embedding技術

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35
▲台股主要消息來源 ▲對聯電(2303)持負面看法之帳號
進一步辨識重要來源及意見領袖並加計權重

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Social + Audience
結語 : 新的數據原料帶來新的應用及機會
36
對抗詐欺風險
管控經營風險
消除風險
精準行銷
Deeper Personalization 個人化商品及價格
Micro Services 微型/隨需服務
Faster Response 快速回應
成熟應用新興機會
人群資料市集
ref. PwC, iThome

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交流討論
wyang@ntu.edu.tw
37
社 群 口 碑 資 料 庫