2015年12月08日 星期二	【科技日報編輯部報導】

NEC運用高度的人工智慧技術於巨量資料分析的解決方案上，開發出讓軟體做出判斷或是計劃的「預測型決策最優化技術」。此次所開發的「預測型決策最優化技術」，運用了NEC之前所發表的「異種混合學習技術」，此技術能夠發現潛藏於巨量資料中的複數規則性，藉以用在判斷預測結果，過往需要倚賴人類進行策略或計畫提案，現在則能由軟體實現高度判斷。

預測型決策最優化技術運用NEC的異種混合學習技術，此技術能夠發現潛藏於巨量資料中的複數規則性，藉以用在判斷預測結果。

將此次的技術運用在實際的資料上，將水資源需求預測的配給水力計畫，節約淨水、配水的20%電力，產生了高度精準的配水計畫。除此之外，此項技術也能基於商品需求預測的價格優化，讓店面販售額提昇了11%，如此的商品價格戰略只需要不到1秒即能自動產生。NEC的目標是預定在2015年度中，能將此技術實際運用在各式各樣的解決方案上。

NEC致力投入「社會解決方案」事業，其中核心之一就是持續強化巨量資料事業。今後也將繼續強化巨量資料相關的分析技術或解決方案，提供客戶創造全新商機，提昇企業價值。

背景

在物聯網（IoT, Internet of Things）普及後，蒐集社會大眾的巨量資料並加以活用，將之分析、預測的需求急速提高。有鑑於此，NEC從2012年起開發「異種混合學習技術」，舉凡有效運用資源的能源、水、食物需求預測，提昇物流管理效率的庫存需求預測，零售業高效管理店面的商品需求預測等，都能高度精準地自動進行大規模的預測。

為了能有效活用在未來預測上，基於預測結果進行最適合的戰略或計畫就顯得十分重要，然而，僅由人類來判斷，在規模與正確性上都容易遇到瓶頸。另外，以傳統技術上，大量預測的誤差累積而產生誤判，因而會產生無法預期巨大損失的問題。更進一步來說，由於需要考慮大量預測模式之間的關聯，其計算會變得十分巨大，要解讀出最適合的判斷，也會變成相當困難。

此次NEC所開發的「預測型決策最優化技術」，過往都由人類執行「基於預測結果進行大規模的高度判斷」，現在能運用此技術由電腦軟體進行超高速、高度精準的判斷。(編輯部陳復霞整理)