當技術平權與 AI 普及成為趨勢之後，企業整合第一方數據的門檻正快速下降。過去需要大量工程資源才能完成的數據整合、標籤建立與分析工作，如今透過雲端平台、CDP、Data Lake 與生成式 AI，變得容易許多。同時，越來越多來自企業內外部的數據，也開始被納入同一個數據環境之中。
於是，一個很自然的想像開始在一些客戶心中浮現：企業已經擁有大量數據，又有各種 AI 模型與 Agent 工具，是否能直接利用這些能力，協助企業生成決策？
從行銷預算配置、客戶分群，到銷售預測、營運優化，AI 已經不再只是協助分析數據，而是開始參與企業的決策過程，給予建議。
然而，AI 可以被部署，但決策能力未必能被資產化。
本系列・從 Customer Data 到 Customer Decision
- 開場引言｜AI 可以被部署，但決策能力未必能被資產化（本篇）
- Part 1 · 診斷｜企業數據系統正在失效的地方：為什麼數據越多，決策反而越慢
- Part 2 · 解法｜CDP 之後的空缺：企業真正需要的是一個「決策層」
- Part 3 · 挑戰｜決策中樞如何成為企業資產：AI 時代最被低估的組織挑戰
