再評現場的商業實驗(eaton)

再評現場的商業實驗

(EATON在台大經濟系王道一教授的FB發表，有聽過APT這家管理顧問公司嗎？)

商業實驗適用於涉及大量(不一定海量)複雜的數據與分析，這樣商業界才會有興趣。不然，特定公司的內部專家就可以自己做了，聘請不熟悉實務的外部人士參與應該意願不大。君不見，連柯P都知道，派出所裁撤的問題應該可以先找單點試驗。

我是按著經驗說的。我曾在某金控支援過兩個專案建置，一個是IBM CRM(customer relationship management，為財富管理業務)，一個是消費金融業務的風險預測(為提供授信條件)。

CRM系統：資料庫龐大，建置成本很高，客戶數雖達數十萬，但交易不頻繁，不算海量資料。系統概念不難，難在子系統龐大，自己做不划算，且IBM有獨特的分析技巧(IBM公司曾以35億美元收購普華永道管理諮詢部門)，並提供專案活動效益評估分析，有embeded商業智慧。

消金風險預測系統：資料庫龐大，建置成本很高，交易頻繁，應算海量資料。我記得是由Iboston associates跳出來的台灣人團隊設計的，一家公司的系統授權金好幾億，賺了很多錢。因他們之前有跟國外大商銀及台灣消金某前三大合作，已萃取出預測力高的模型與參數，而且提供不定期更新服務，所以新使用者買下系統後，就有風險預測的背景資料庫，一樣有embeded BI。

早在25年前，我的研究所老師用SAS統計軟體為台電建置分析模組；前一陣子，台積電與學者合作，利用海量資料提升良率，http://money.udn.com/storypage.php?sub_id=5612&art_id=510453這絕對是高附加價值的工作。台灣有一個DATA MINIG協會，若要商業化，必須跟軟體商合作開發系統。

台灣除製造業、金融業外，或許有些服務業也有需求 (醫院CT攝影解讀或病患服務？規模太小？)。我覺得，政府機構應該最有可能(健保局FOR醫療資源浪費、台電FOR電價時間別/單位別差別定價、瓦斯公司FOR安全監控……….)，難是難在商業智慧，不過，依台積電案例，還是可以跟內部專家合作。