iKala善用AI赋能 助企业进攻社群商务新零售

不可讳言，数据与AI已成为各种商业模式的核心。着眼于此，iKala以「AI赋能」为使命，积极发展AI驱动的数码转型及数据行销整体方案，希望让企业、组织乃至个人都能从AI获益。

iKala AI团队负责人陈维君指出，目前iKala旗下拥有iKala Cloud、iKala Commerce两大事业群，前者以商业智能、商用云端建设为定位，协助客户数码转型；后者定位在社群商务，整合跨国社群卖家与跨国社群网红数据，为品牌主找到新行销版位与新销售代理，现今客群横跨8国。

iKala AI团队除了为企业提供数据分析方案、顾问式服务外，也扮演iKala Commerce背后的技术研发中心，以AI赋能且持续优化KOL Radar、Shoplus两项产品线。

陈维君表示，iKala旗下KOL Radar是亚洲指标性的AI网红数据平台，拥有逾5万跨国网红数据库、逾1亿笔社群内容数据，其中运用大数据及AI运算技术，包含自然语言处理(Natural Language Processing；NLP)，让品牌主及广告主可以获得精准且具最佳成效的网红推荐与行销，因而亟需依靠大量运算资源支撑。Shoplus是为东南亚社群卖家打造的AI社群商务销售工具，协助解决收单、物流、金流和客服等多项痛点；这些工具包含iKala独家开发的AI语意及图像侦测技术、AI商务机器人与实时影音互动科技。

透过iKala AI团队加速研发及优化，未来企业、品牌主及零售业者将能够运用以AI驱动的社群商务数据洞察，实时掌握消费者的兴趣与需求，例如让AI自动从大量直播影片识别画面中人物的穿搭风格，协助卖家理解消费者的偏好，而这亦需动用大量运算资源。

「我们持续优化产品，需要不停开发AI模型、调整参数。」陈维君说，随着人员编制不断增，原先地端机器的资源难以满足每位AI工程师对于开发环境的需求。为了让AI团队安心开发AI模型，加速AI应用部署，iKala在2020年7月与国网中心展开合作。

AI运算平台助攻，模型开发效率增十倍

iKala AI工程师发现，国网中心建置的AI运算平台TWCC，GPU规格十分优异，初期iKala AI团队以图像识别模型开发为题目、进行实际计算，证实开发效率较从前地端高出十倍；有助于团队更迅速变更参数、训练AI模型，进而加快AI模型版本的变换效率，带给客户更丰富且实时的智能元素。

截至目前，iKala在两个AI领域耗用最多运算资源，一是机器视觉(Computer Vision；CV)，主要涵盖物件侦测(Object Detection)、图像语义分割(Semantic Segmentation)等相关技术，譬如要针对直播影片分析背后蕴藏的各种逻辑，靠的就是机器视觉。另一是自然语言处理(NLP)。陈维君表示，与此相关的运算工作包括自动贴标(Auto Tagging)、句子情绪分析(Sentence Level Sentiment Analysis)、实体情绪分析(Aspect-Based Sentiment Analysis )等；其中以自动贴标最为关键，是KOL Radar高度仰赖的技术，能藉由文章内容的词语计算与标签词间的相似度，透过距离来对文章进行贴标。

此外，iKala也可将自动贴标、物件侦测、图像语义分割等AI模型包装成API，做为企业服务供应的一环；好比说企业可呼叫自动贴标API，在自家环境执行相关分析与预测。

展望今后，iKala期望与国网中心维持长远合作关系，不仅是为了加快AI模型训练速度，更将发想更多题目，以AI赋能企业及商家进攻社群商务，乃至打造出泰、越等东南亚语系AI模型，与在地需求链结得更深。