每次在超商、藥妝店、百貨公司結帳時，「發票存載具」已成為許多台灣消費者的日常，而許多人也習慣透過「發票存摺 App」進行發票儲存、自動對獎、查詢消費紀錄，這個由麻布數據科技開發的 App，已經默默累積超過 850 萬會員，是目前全台規模最大的發票資料平台之一。
這些來自載具的發票數據，其實正是理解台灣實體零售市場最即時、最真實的數據金礦，能進一步協助零售品牌制定以數據驅動的策略。然而，要從這些來自不同通路、POS 系統的異質資料中產生洞察，其實並不容易，單一商品經常出現數百種變形組合的名稱，造成大量「髒數據」。麻布數據在 iKala 的協助下，成功藉由 Google Cloud Vertex AI，將資料從清洗到產出洞察提升 9 倍效率，加速品牌掌握市場趨勢與消費行為的關鍵時機。
麻布數據打造全台最大實購資料庫，補足零售品牌線下數據斷層 
當今零售品牌在制定行銷策略時，往往需要線上與線下數據來做決策規劃，在線上數據這一塊，Meta、Google、LINE 等國際科技平台不僅技術成熟、用戶基數龐大，已經能協助品牌掌握絕大多數的線上行為資料；然而，對於涵蓋超商、藥妝、量販等實體通路的「線下零售」而言，數據能見度卻始終是長期盲區。
麻布數據科技正是補上這塊關鍵拼圖的在地業者，成立於 2008 年，最初以比價平台起家，隨著消費行為逐漸數位化，於 2018 年開始轉型，推出發票存摺與 Moneybook 記帳服務，累積超過 850 萬會員與 40 億筆發票資料，成為台灣最大規模的零售實際交易數據資料。團隊更近一步將累積的龐大消費數據去識別化後，發展出專為品牌而設的「引客數據」（Invos Data）服務，協助企業藉由真實的消費者行為，精準制定市場策略、銷售佈局。
麻布數據科技執行長陳振榮提到，麻布數據的資料庫擁有四大優勢——大（850 萬用戶、40 億消費數據）、快（雲端發票在 48 小時內即能獲得資料）、廣 （數據涵蓋線上與線下消費管道）、真(實際消費數據），而麻布數據也透過這些龐大的資料，協助品牌精準描繪消費者輪廓，加速推進數據驅動的行銷決策。
不過，線下零售數據在處理上有一大挑戰，便是「髒數據」的問題，在於不同通路 POS 機當中的商品名稱命名不一，以單一款紅茶商品舉例，在不同通路可能出現數百至上千種不同名稱，導致團隊在進行資料分析前需耗費大量時間、人力處理資料清整的作業。
導入 Vertex AI 精準清洗髒數據，資料洞察效率提升 9 倍
為了因應日益龐大的會員與資料分析需求，麻布數據早在 2011 至 2012 年間便將架構從地端機房轉移至 Google Cloud。陳振榮表示，雲端不僅可避免傳統機房半夜當機等維運風險，也具備更高的彈性與成本優勢。並且，Google Cloud 是唯一在台設有落地機房的國際雲服務，能符合主管機關對金融資料本地化的規範，因此一路沿用至今。
麻布數據技術長王趯霖指出，目前麻布數據主要採用三大 Google Cloud 服務。首先是 Vertex AI，此乃麻布數據最感驚艷、也最能解決核心業務資料分析痛點的關鍵。過去針對發票明細大量髒數據的問題，團隊仰賴專業「打標師」人力一筆一筆進行人工判別，然而當數據清理速度，追不上會員成長速度，團隊開始尋求更聰明的做法。如今導入 Vertex AI，不僅大幅提升商品名稱辨識的準確度，在多次內部測試中，Google AI 模型在處理異質商品命名時，能成功辨識出人類無法判斷的錯字或簡寫商品，準確率達 99%。
更關鍵的是，Vertex AI 也協助團隊將資料清理流程從「營運瓶頸」轉變為「策略加速器」。陳振榮提到，原本仰賴傳統市調方式可能需要 45 個工作天才能完成的消費洞察，如今搭配 Vertex AI 處理後，可在短短 5 天內產出完整分析結果，處理效率提升 9 倍，為品牌客戶提供更即時、更敏捷的零售決策支援。
除了強化資料清洗流程，麻布數據也高度依賴 Cloud SQL 作為其核心資料庫服務，因應每日持續湧入的發票與明細資料，麻布數據透過 Cloud SQL 建構一套可彈性調整、全託管的資料儲存架構，確保所有資料可 24/7 不中斷地即時寫入與處理，讓技術團隊能專注於更高價值的資料應用與 AI 模型優化。
在系統部署與維運方面，麻布數據將所有服務建置於 Google Kubernetes Engine（GKE）。王趯霖分享，團隊結合 Terraform 進行基礎架構自動化設定，並以 Argo CD 管理所有服務部署流程，確保每項變更都經過程式碼審查，有效降低人為錯誤風險。這套 Infrastructure as Code 流程不僅符合國際 DevOps 標準，也讓麻布數據在推動產品更新時更加敏捷與穩定。
iKala 與 Google Cloud 緊密連結，協助麻布數據優化雲端架構與深化 AI 落地
隨著麻布數據團隊深化 Google Cloud 服務的應用，王趯霖説，成本對於軟體公司的毛利影響至鉅，為此不僅於內部設置 Cost Alert 機制，嚴防專案成本失控，更在 iKala 悉心建議下，採用能維持服務品質，同時節省成本的優惠方案，只要產生 5~6% 撙節，便會對經營績效多所貢獻。
除了協助優化 Google Cloud 雲端架構，王趯霖也分享，iKala 與 Google 緊密的資源連結，是選擇其作為長期合作夥伴的重要原因之一，相較於一般代理商僅提供帳務與平台操作支援，iKala 深入參與技術應用層面的協作，協助麻布數據與 Google 原廠技術人員針對特殊情境進行討論，包含反向商品辨識等獨特應用，確保技術精準落地且具成效。同時，iKala 亦定期邀請麻布數據團隊參與 Google 內部技術分享與活動，讓他們能持續掌握 AI 應用脈動。
展望未來，麻布數據計畫將 AI 的應用從資料清理延伸至更具價值的創新場景，持續強化產品服務與內部營運效率。針對消費者，團隊正開發智慧比價功能，透過 AI 辨識發票商品後，自動比對各通路即時價格，並在出現更優惠選項時主動推播通知；在內部營運層面，麻布數據也正規劃導入生成式 AI 應用於軟體開發流程，未來工程師將可由 AI 協助完成初步程式碼撰寫與重複性工作，再由人力進行審查與調整，期望達成一人等於五人的產能躍升。
