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石惠貞

副總經理暨投資長

08/12 16:46

SoundHound AI 收購 Amelia--人工智慧軟體公司
SoundHound AI, Inc.(納斯達克股票代碼:SOUN)今天宣布收購領先的企業人工智慧軟體公司 Amelia。此次業務合併使 SoundHound AI 成為語音和對話生成人工智慧領域最重要的供應商,業務遍及多個行業,包括零售、金融服務、醫療保健、汽車、智慧型裝置、餐廳等。
併購之預期效益:
1. 在對話式人工智慧領域處於領先地位:人工智慧專業知識、專有技術、互補的產品組合以及廣泛的跨產業部署相結合,使合併公司在新興的對話式人工智慧領域具有明顯的競爭優勢
2. 縱向擴張到大型潛在市場:引進新的、規模較大的垂直產業——大幅增加合併後公司的潛在市場——進入醫療保健、保險、金融服務和零售等行業,並具有更多潛力
3. 客戶群多元化:大型企業品牌數百家,沒有單一客戶佔總收入超過10%
4. 收入和成本優勢:增加交叉銷售和追加銷售收入機會,而 SoundHound 的專有技術和雲端遷移預計將節省成本
5. 新的獲利機會:廣泛的語音商務機會,從訂購食物到購買門票,均可透過 SoundHound AI 支援的數百萬台設備進行預約
6. 整合與能力:與多個大型企業客戶和通路合作夥伴深度集成,並在全球範圍內開展業務,其中包括位於印度班加羅爾的強大研發中心
資料來源:
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喵星人

08/05 09:00

台股大跌 1000 點!AI 泡沫化導致全球股市震盪?美股大跌、亞洲市場動盪|原因分析、投資專家看法
近期,全球股市因AI產業的泡沫化問題而陷入劇烈震盪。美國財報不如預期,導致投資者對AI技術長期熱度的懷疑,進而撤出大型科技股,這一賣壓擴散至亞洲市場。在台灣時間25日上午,日經225指數重挫3%,日、韓等地的晶片股更是受到重創,顯示出投資者對AI產業長期發展的質疑。
▍美股大跌的原因與影響
美國市場的反應尤其明顯。美國費城半導體指數在24日重挫超過5%,特斯拉等大型科技股的重挫引發了整個科技股的賣壓,那斯達克100指數更是一度下跌近4%。專家指出,這種調整反映了市場對AI公司收益增長的擔憂,以及對經濟脆弱性的警覺。投資者擔心AI熱潮無法持續,從而導致資金從科技股撤出,轉向表現落後的股票。
▍亞洲股市的連鎖反應
在亞洲市場,台灣、日本和南韓的晶片股遭受重創。日本車用晶片大廠瑞薩(Renesas)因上季財報不佳,股價盤中暴跌16%,創下2012年以來最大跌幅。同時,南韓的SK海力士和三星電子也出現大幅下跌,顯示出市場對AI產業前景的擔憂已經蔓延至亞洲。
▍投資者對AI產業的質疑
不同於過去的網路泡沫,如今的AI泡沫擁有更多基本面支持。然而,隨著市場逐步理性回歸,投資者更加關注企業的實際獲利能力和成長前景。CLSA Securities Korea的分析師Sanjeev Rana表示,市場擔心超大規模的資本支出成長可能沒有進一步增加的空間,而來自生成式AI的營收成長趨勢低於預期,這是導致美國AI股回檔的原因。
▍市場的多空論戰
隨著股市波動加劇,市場上的多空論戰愈演愈烈。一方面,有投資者認為當前的AI熱潮類似2000年的網路泡沫,且美債殖利率曲線的變化預示著經濟衰退的風險。另一方面,也有專家指出,AI技術的基本面強勁,當前的下跌只是技術性修正,而非全面的市場轉向。
▍投資者應對策略
面對市場的不確定性,投資者應保持警覺,並根據市場變化調整投資策略。未來,隨著美股財報季的到來,包括蘋果、微軟等科技巨頭的表現將是市場關注的焦點,這些公司的財報可能會對股市走勢產生重大影響。投資者應該理性分析市場信息,避免盲目跟風,並注重長期規劃。
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喵星人

4小時前

產品經理(PM)學習數據分析的好處!強化決策依據、提早發現問題等,提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後,可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功,數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」,還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」,大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明:
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策:傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺,但數據分析可以提供具體的數字和趨勢,幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如,針對某功能是否受歡迎,分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化:透過分析市場數據(如用戶需求變化、競爭對手行動),PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略,搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點:PM 可以通過數據分析識別用戶的困難,例如在某些功能流程中,發現有較多用戶流失,可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求:從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求,例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能,可能是新功能的開發方向。
- 市場細分:數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群,並了解各類用戶群的不同需求。例如,透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好,有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控:PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標,如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查,確保方向符合目標。
- 衡量改版效果:每次產品的改版或新功能上線後,PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響,如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果,並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代:透過數據得出的 insights,PM 可以不斷優化和迭代產品,提升用戶體驗。例如,針對某些低互動率的功能,PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求:當 PM 具備基礎數據分析技能後,可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式,避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力:PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果,快速從數據中提取重點,將結果轉化為行動方案,而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性:具備基本的數據技能後,PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析,減少對數據團隊的依賴,加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解:數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現,也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如,透過第三方數據平台(如 Similarweb 或 App Annie)獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測:在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後,PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如,預測某種新興需求的增長,並搶先推出對應功能
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