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阿物以聯邦式學習 克服Cookieless挑戰

2021-12-07
分類 : 供應商視野
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阿物首席人工智慧科學家林國銘(左)、阿物科技創辦人暨執行長林思吾

聯邦式學習門檻高 仰賴AI團隊協助

近幾年個人隱私權保護受重視,導致企業收集消費者資訊的難度大增。阿物建議在進入Cookieless時代,企業應該要加速發展聯邦式學習,透過AI模組共享方式,掌握消費者習慣的全貌。

採訪/施鑫澤‧文/林裕洋


面對零售業競爭日趨激烈,全家超商為求能在市場上保有領先地位,多年前即啟動數位轉型之旅,除 2016 年率先推出全家 APP 數位會員服務、全家行動購電商平台;2020 年整合 LINE 推出社群電商「全+1行動購」外,2021 年全家進一步攜手阿物科技(awoo) ,將旗下行動購平台導入阿物的 Awoo Marketing Platform(AMP)AI 解決方案,透過商業智慧洞察會員數據,擴大線上業績並加速線下商品開發。

此合作專案上線六個月後的成績相當亮眼,根據全家超商提供資料顯示,除帶動電商業績成長 90% 外,也提升自然流量成長近 70%,降低專案資本支出近 90%、服務導入時間降低節省約 80%。此亮眼成績,讓全家超商榮獲 2021 年 IDC 的「亞太區未來企業大獎」之數據智慧創新獎,展現零售龍頭的數位轉型典範。

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阿物科技創辦人暨執行長林思吾表示:「在 COVID-19 疫情推動零售業轉型,以及 Cookieless 時代無法再用 Cookie 追蹤消費者數位足跡等兩大趨勢下,awoo 與全家聯手的意義,一方面代表國內零售業者在 OMO 佈局進程迎來具體佳績;另一方面全家也為市場示範零售場域與 MarTech 技術的交集,成功透過數據驅動進一步耕耘會員經濟。」

內容目錄 隱藏
聯邦式學習門檻高 仰賴AI團隊協助
聯邦式學習興起 有助活用資料
AI 模型進化 可精準掌握市場動態
掌握聯邦學習特性 發展最佳 AI 模型

聯邦式學習興起 有助活用資料

成立於 2016 年的阿物科技,是運用 AI 技術發展 MarTech 的公司,即結合人工智慧與行銷智慧,以 SaaS 模式推出台灣第一個 OMO 全通路行銷自動化平台。此種創新概念獲得市場關注,2017 年起獲得矽谷多位知名軟體投資家與企業家連續投資,至今平台上已有 20 個工具涵蓋流量獲取、轉換最佳化、再行銷、會員留存與數據加值應用,協助電商與零售打造線上線下無縫的客戶體驗。 目前,該公司於東京、嘉義與台北等地,均設有營運據點,並擁有超過 15 位專職科學家的 AI 團隊。

過去幾年,在考量資料隱私、安全的前提下,主打不需要共享資料、只需共享 AI 模型的聯邦式學習,成為市場上的顯學,特別是醫療產業正大舉運用此發展醫療 AI。目前市面上有眾多針對聯邦式學習設計的框架,涵蓋開源與商用版本,如 Clara、IBM Federated learning、FedML、Harmonia、PySyft、TF-encrypted 等等。林思吾強調,聯邦式學習已經是阿物的三大核心技術之一。

林思吾指出,近幾年個人隱私權保護備受重視,蘋果對於 App Store 的 App 追蹤功能有很多限制,至於 Google 方面,也承諾將 2022 年初終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,且不再使用其他技術追蹤網路上的用戶。致使在收集用戶資料難度提高,跨公司、跨領域業者合作勢必將更為緊密。特別是在現今資料外洩事件頻傳下,多數企業通常不願意將資料上雲,在此狀況之下,若要用有限的資料訓練AI模型,最好方式自然是聯邦式學習架構,才能拼湊出消費者喜好的全貌。

AI 模型進化 可精準掌握市場動態

在聯邦式學習之外,阿物首席人工智慧科學家林國銘表示,阿物的核心技術還有在自動特徵工程,此技術運用自動化 AI 技術通過比對資料,執行溯因歸納、聚合轉換、重組搜索、演繹校驗等,進行解析萃取和生成有用特徵集,同時運用神經搜尋算法結合 MarTech 專家知識進行自動最佳化商用建模。該技術運行過程中,具備自動排程且不需特別編譯的程式碼,即能自動挖掘出更多隱含的關聯資料讓模型訓練模型,同時提供更多可解釋性特徵。

至於另一項核心技術-意圖解密,則是透過交互連結商品的理解與人的行為,進行一連串高效且多維的瀏覽軌跡運算、關鍵字詞萃取與自動特徵工程;動態偵測使用者意圖狀態變化,理解當前意向轉換至何處落點,同步進行一系列喜好、興趣、關注、關聯等模型結合 awoo NLP 與 CV 引擎,再結合搜爬與 SEO 關鍵字解密,做出最佳動態推薦。此兩項技術結合聯邦式學習後,就能有效掌握消費者的全貌,協助企業發展出合適的行銷策略。

「聯邦式學習類似將許多小腦的學習成果,彙整到全局的大腦之中。這很類似火影忍者主角-漩渦鳴人的影分身之術,每次運用影分身進行修煉的成果,最終都會回歸到漩渦鳴人身上。此舉除可解決資料隱私的問題之外,也能解決傳統資料迴圈的問題。」林國銘解釋:「在傳統學習架構中,由於 AI 模型常因私有化與封閉性而無法輕易再學習進化,鑑於此,聯邦式學習的特色在於共學私有機制,有別於傳統狀況,能使每一個參與其中的 AI 模型都有機會因為新資料的加入而成長,進而讓研發成果更貼近市場需求。」

掌握聯邦學習特性 發展最佳 AI 模型

雖然聯邦式學習的學習框架非常多元,甚至有開源版本可以選擇,其最關鍵的加密機制會建議自行開發或編修混用,以大幅降低被入侵和竊取的憾事。聯邦學習常用的同態加密分為: 半同態、全同態,每種加密機制的特性與適用場域不同,需要企業深入評估與判斷。

而在 AI 領域耕耘多年的阿物,也獨家開發的專屬聯邦式學習架構,是以結合聯邦學習與邊緣運算的機制,以專有去識別向量化技術進行高效且獨立的模型學習,在不共享任何機敏資料和保護個人隱私權的前提下,提供最貼近個人化的體驗。

林國銘指出,聯邦式學習進入門檻其實很高,不光是要避免明文傳輸導致資料外洩事件發生,特徵碼分析演算與運算策略的設置等,也得需要有一套完善的學習和修正策略,否則整體傳輸和運算成本會相當容易因為疊加量的關係大幅上升。當整體架構運行無礙後,搭配聯邦遷移學習進行快速跨產業或跨項目間的應用,將有更驚人的效用發生。在此狀況以下,勢必需要經驗豐富的 AI 團隊協助,才能兼顧成本、專案進度、成果等。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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