來簡單介紹"和景氣相關度較小"的公司，電信大數據分析軟體公司，現觀科。最近，美股的AI大數據公司Palantir很紅。在台股，也有一家AI大數據分析軟體公司，現觀科，和Palantir非常類似。差別在於現觀科的AI大數據分析是應用在電信行業。
現觀科，所屬產業係位於電信設備商與電信營運商中間之大數據分析，提供電信營運商資料分析、精準定位、故障排除等服務以優化其行動網路品質。
公司利用深度學習（Deep Learning）技術，獨家開發以混沌理論（Chaos Theory） 為基礎的突破性技術平台，並自主研發電信產業專用的行動智慧平台 Mobility Intelli-gence™，多維度地洞察手機用戶的移動軌跡及使用行為， 將電信海量數據轉化為有價值的解決方案，協助電信業者提升網路效能、節省百萬美元的維運支出，並精準投放行動廣告。
現觀科之主要商品為行動網路優化定位平台（CovMo™），銷售對象為全球電信業者。行動智慧數據分析平台（MI-DMP™）及行動智慧即時競價平台（MI-DSP™）則與電信商合作，提供服務予廣告主、電商平台、廣告代理商等。
現觀科客戶橫跨全球五大洲，主要客戶包括世界第三大電信業龍頭 Bharti Airtel、沙烏地阿拉伯第一、第二大業者 STC 及 Mobily、日本樂天電信、亞洲電信巨擘Singtel集團、臺灣遠傳電信、印尼第一大及第二大電信龍頭 Telkomsel 及 Indosat Ooredoo Hutchison、橫跨中東／非洲／亞洲之電信巨擘 Ooredoo 集團、日本大型跨國廣告代理商Dentsu電通集團…等。2020 年因全球 Covid-19 疫情蔓延，亦有多國政府尋求現觀科產品服務。
在2025 年度，現觀科除了持續擴張於2024 年底於非洲取得的多國長約訂單外，也將聚焦印度、北美等高成長市場；印度是全球電信相關業者極重視的市場，因印度已超越中國成為全球人口最多的國家，也是全球5G 網路規模最快速增長的國家之一。現觀科技抓準商機，目前除了印度第二大的印度電信業者已採用CovMo™產品外，現觀預期在2025 年度，將有機會再拿下一家印度第三大的指標性國際電信公司成為客戶，若此專案順利，則2025 年度現觀在印度市場，將達到近65%的市佔率。意即在印度，每十支手機將有近七支手機是由現觀的CovMo™在進行定位應用。
精準定位技術
現觀科技所提供的行動網路優化定位平台（CovMo™），除運用傳統三角定位與多點定位、更結合混沌理論與對物理特性上的研究，對網路信令資料進行分析、解碼、並編譯成有意義的訊息，供電信營運商優化其網路，及解決各項問題。此不但有別於單純使用傳統三角定位與多點定位方式、甚至比傳統路測（Drive Test）更有效率與效果。
以下為現觀科技主要兩大產品類別分述如下：
行動網路優化定位平台(CovMo™)，針對行動網路覆蓋範圍，包括戶外與室內，提供二十四小時全時、高精準度的手機用戶定位服務，並同時辨識用戶通訊體驗不佳的根本原因。
行動智慧數據分析平台(MI-DMP™)協助電信業者將數據兌現(Monetization)，資料來源包含使用者的線上線下行為，並結合去辨識化的通訊紀錄與線下交易資訊，轉換為行動用戶的行為模式及商業智慧，協助電信業者更精準地服務客戶，提供更好的服務品質。
行動智慧即時競價平台(MI-DSP™)，利用電信海量數據支持即時競價廣告服務，讓電信業者利用最先進的技術推出程式化廣告服務給行銷人員及廣告業者。
(1)行動網路優化定位平台(CovMo™)
CovMo™為現觀科技自主研發、全球最早推出且市佔率持續領先的行動網路優化定位平台，利用獨家 AI 演算法、大數據分析技術，提供全球電信業者優質的網路優化和地理定位(Geo- Location)解決方案，可辨識和解決在行動網路中面臨的繁複問題，如：網路訊號優化、VIP級客戶關懷、小型基地台部署等。CovMo™採取以客戶為中心的產品開發策略，從手機用戶的角度優化通訊品質，不僅有效改善定位的準確性，降低客戶流失率，更成功提高電信業者的投資報酬率。
CovMo™主要功能特性如下：
(a)超過一百五十個行動網路的關鍵績效指標(KPI)，涵蓋網路覆蓋與品質、可接取性、持續性、移動性、流量等分析構面，協助電信業者在網路部署的各個階段能快速辨識用戶通訊體驗不佳的原因，以執行高效的網路管理和用戶體驗優化工作任務。
(b)多元進階的篩選欄位，清楚區分室內、戶外、移動以及靜止的模式。
(c)以手機用戶為中心的地理定位服務，確保從用戶觀點全面檢視通訊品質。
(d)良好的介面設計以及直覺的使用者體驗，多地圖視窗呈現與比對，快速檢視和分析特定地點的網路問題。
(e)基地台自動優化功能，包含改善相鄰基站之間的干擾、天線方位與傾斜角度等。
(f)各家設備製造商和網管設備供應商的 end-to-end 信令追蹤(call trace)支援。
(g)行動網路優化定位平台(CovMo™)介面以顏色區分訊號強度(如下圖，藍色為訊號佳)，並能以 3D 立體圖像呈現，清楚呈現各區用戶數多寡(如下圖，柱狀高度越高表示用戶數越多)，協助電信業客戶改善用戶網路訊號品質、優化基地台效能，並建議未來大型基地台、小型基地台(Small Cell)部署點等。
另外，現觀科技也利用上述精準定位技術，成功研發加值應用產品：RealMotion™。運用電信大數據，提供病毒感染者和接觸者的移動性分析，輔助接觸者追蹤(Contact Tracing)的管理作業，有效協助政府機關、公共衛生專家和研究人員控制新冠病毒(COVID-19)的傳播，善盡企業公民及企業社會責任。
RealMotion™是一個長期的科技防疫解決方案，不僅可以辨識確診病例在感染前後的移動足跡，監測和分析暴露於感染高風險的群體，同時也能掌握居家隔離的防疫追蹤作業，成功建立科技安全防護網、有效遏止病毒的散佈。
(2)行動智慧平台(Mobility Intelligence™)：
資料變現(Data Monetization)是擁有大量行為或消費資料的業者相當關注的成長機會，在保護電信用戶隱私前提下，現觀科技基於匿名化的電信用戶資料，利用基地台的定位演算法，配合大數據(Big Data)與人工智能(Artificial Intelligence, AI)、機器學習(Machine Learning)，成功開發出行動智慧平台(Mobility Intelligence™)解決方案，專為電信業者提供手機用戶全貌的解決方案，成功將豐富的電信數據資產轉化為新經濟的商機，也讓品牌主及廣告商能利用電信資料，進行客戶分析、行銷規劃、數位廣告投放等行銷推廣工作。
行動智慧平台(Mobility Intelligence™)主要分為兩項子產品：
(a)行動智慧數據分析平台(MI-DMP™)：
MI-DMP™協助電信業者讓應用多元化並將數據兌現，資料來源包含使用者的線上線下行為，並結合人際網路的通訊紀錄與線下交易資訊，轉換為行動用戶的行為模式及商業智慧，協助電信業者更精準地服務客戶，提供更好的服務品質。
現觀科技的 MI-DMP™利用獨家專利的深度學習(Deep Learning)及拓樸分析等多種演算法，分析和預測所有地點手機用戶的行為模式，讓使用者的輪廓能全面、具體地被描述，達到僅有電信業者能做到的規模。現觀科與數位技術領導品牌一同合作，提供電信業者創新的 end-to-end 解決方案。
(b)行動智慧即時競價平台(MI-DSP™)：
MI-DSP™結合去個人化加密技術，在確保用戶資料及隱私安全的前提下，利用電信海量數據支持即時競價廣告服務，讓電信業者利用最先進的技術推出程式化廣告服務給行銷人員及廣告業者，使電信業者能夠快速地在廣告產業佔有一席之地。
產業概況
電信營運業者早期單純由語音通話服務即可創造源源不斷收入，到現在手機用戶透過網路、利用各式應用程式進行溝通，使得來自語音通話收入大幅減少。消費者使用習慣的改變，造成網路使用量大幅增加，電信商需不斷擴增基地台容量；另一方面，電信業者在每一世代頻譜競標價格亦不斷創高，其資本支出快速增加。在收入與支出雙重擠壓下，電信商營運壓力倍增，迫使其需透過其他方式降低營運成本及增加收入來源。
根據愛立信 2024 年 11 月份行動趨勢報告顯示，截至 2024 年底，全球行動用戶數接近 87 億人。在行動上網部分，2015 至 2023 年間，4G 網路涵蓋範圍以倍數成長；全球 4G 總用戶數在 2024 年成長至 51 億，佔全球行動用戶數約 58.6%。2025 年起，4G 用戶數預期將會隨使用者遷移至 5G 而下滑；2030 年底全球 4G 用戶數將下降至約 32 億。5G 用戶數來說，截至 2024 年底，全球 5G 用戶數已達 23 億人，預估將佔所有行動電話門號的 1/4，並預估 2030 年底將成長至 63 億，2025 至 2030 年的年均複合成長率將達 23%。
隨著智慧型手機用戶觀看串流影音、玩行動遊戲、遠距工作等需求越來越大，全球行動網路數據流量在2024 年底達到每月約170EB，並預期2030 年將成長超過2.8 倍，每月達到470EB；在行動網路數據流量高速成長下，數據傳輸速度勢必需要更加快速、網路延遲更加短暫，若僅依賴 4G 將無力負擔，因此全球電信商在 5G 網路建設上持續加速。
根據全球行動設備供應商協會（Global Mobile Suppliers Association, GSA）統計，截至 2024 年，全球已有 176 個國家、透過 585 家電信業者投入 5G 網路佈署，其中已有 120 個國家、320 家電信業者推出 5G 商用服務
電信營運商正面臨巨大的改變與競爭，此不僅來自同業與消費者行為改變，更有新進入者的威脅。近年覬覦電信龐大穩定收入與所能擁有大量用戶資訊的潛在競爭者，開始採用虛擬與開放式架構（Virtual and Open RAN, O-RAN），以更低的硬體建置成本，切入電信營運領域的經營，在此新架構下，除傳統天線及少部份設備，多數硬體將由一般伺服器等級電腦與軟體所取代，不再需要耗費大額資本支出向華為、Ericsson、Nokia 等電信設備商採購相關特殊硬體；另一方面，運用軟體有效的控制與分配資源，也能使運用新架構的營運商更有效率經營電信服務。
根據 Vision Research Nester 研究報告顯示，5G RAN 市場產值規模成長快速，2023 年到 2035 年的複合成長率(CAGR)達 19%，2032 年產值將達到 67 億美金，主要成長動能將來自高速數據傳輸需求、網路覆蓋範圍日趨增加、5G 網路市佔率提高等因素。O-RAN 之新架構正引領著新世代的潮流，並對正起步的 5G、甚至未來 6G 的發展，觸發無限可能際遇。
電信商在營運效能提升上，由過去硬體建置的擴充，以因應快速增加的網路流量，轉變為透過軟體來優化硬體效能、提升網路品質，以期降低資本支出。在收入面上，開始著眼於活化所擁有廣大客戶群及其大數據，進入電子商務與媒體廣告等相關領域。
根據 eMarketer 調查，2024 年全球數位廣告市值突破至 6,680 億美元；預計 2027年，全球數位廣告市場規模將破 8,700 億美元，年均複合成長率達 10%，成長潛力相當可觀；目前，數位廣告投放佔總體廣告市場約六成，2025 年佔比將成長至七成，數位廣告在全球媒體廣告市場已扮演舉足輕重之角色。
目前全球廣告預算近八成投入於 Google 母公司 Alphabet、前身為 Facebook 的 Meta、Amazon 等網路巨擘，其競爭力係來自其龐大數據與對平台用戶的洞悉。能與前述三大巨頭競爭的對象，目前僅有電信營運商，因其所掌握的不僅是用戶線上使用行為，更有用戶在實體世界的移動與個人輪廓資訊。目前全球電信業者多有意活化其大數據庫，以切入電子商務與媒體廣告領域，開拓其他收入來源。
根據 Statista 調查，預估在 2025 年數位廣告在手機端呈現之市佔率將佔有 67%以上，桌上型電腦與筆記型電腦的呈現方式，將退守到 33%，現觀科長年以來於電信客戶之耕耘，更是此一趨勢下的受惠者。藉由現觀科技專利獨有的消費者行動軌跡，整合現觀自有技術的 DPI（Deep Packet Inspection）程序，與消費者慣用的資費方案等資料，現觀將能投放較之與一般網路廣告業者更精準，更適性化的手機或桌機廣告。
對於廣告主來說，如何增進廣告點閱率並轉化為實際購買行為才是最重要目的；而在廣告訊息氾濫的現實情況中，以有限的廣告預算、找到對的受眾、做有效精準行銷，是最大挑戰。目前市場上充斥著眾多僅靠在網路上收集使用者資料的業者，但網路資訊真實性及可靠度卻相當有限，誰能提供最真實的受眾者資訊並做有效精準行銷，將能滿足廣告主最迫切的需求。
產業上、中、下游之關聯性
全球電信產業，上游主要為硬體設備商，除傳統的國際基地台設備大廠，如愛立信 （Ericsson）、諾基亞（Nokia）和華為（Huawei）等以外，台灣廠商在 5G 通訊晶片、基礎元件、小型基地台、交換器、路由器等硬體設備，亦佔有舉足輕重的地位。
中游的電信業者同時接收來自上下游的數據，享有大數據收集的優勢而扮演關鍵角色，若可以順勢應用數據分析，將可透過收集全面、真實的用戶數據，進而清楚勾勒用戶輪廓和數位足跡，提升電信數據的含金量。目前，全球 800 家電信業者中，僅有少數大型電信集團設立大數據分析團隊，因電信營運業者通常採用多家網路設備商、應用不同格式的數據資料，若仰賴內部團隊開發大數據分析軟體，也因無法應用至其他電信業者的數據環境，而不符合成本效益。由此可見，「大數據分析」的產業缺口並非能靠中游電信業者自身的力量可以補足。
電信業下游則是各種終端設備和行業應用的廠家，也正如雨後春筍般冒出。然而，目前卻仍缺少以軟體技術驅動數據應用的「大數據分析」公司。若補足此缺口，上游的設備製造商將可以提供軟硬整合的解決方案，如附加 AI 軟體優化模組的網路設備；中游的電信商則可望實現網路自動化，從根本改善網路營運績效和投資報酬率；下游的終端應用廠商也能洞察行動用戶，挖掘海量電信數據商機。
現觀科技為軟體公司，所提供之自主開發產品：行動網路優化定位平台（CovMo™）為自行開發、無供應商，在電信產業中屬最上游之軟體供應商，並能補足上、中游之大數據分析缺口，在電信產業價值鏈中已具利基市場經營。
CovMo™產品將先以中游電信業者的需求為主，協助電信業者顯著減少耗時且成本高昂的路測（Drive Test）工作，大幅降低電信業者的維運成本。另外，CovMo™亦可改善用戶定位的準確性，並以視覺化界面分析熱點，快速執行各項行動方案，如故障排除、小型基地台及 5G 網路佈建等，提升行動網路用戶服務品質，提高電信業者的投資報酬率。
未來現觀科技不排除進一步與上游網路設備業者合作，從產業鏈上游即利用 AI 實現高效率且自動化的網路管理與優化。目前能與現觀科技匹敵、提供精準地理定位（Geo-Location）及手機用戶行為深度學習（Deep Learning）的全球競爭對手少，且產品服務需具備高度跨領域知識，進入障礙相對較高。
行動智慧數據分析平台（MI-DMP™）及行動智慧即時競價平台（MI-DSP™）亦為現觀科技自主研發，主要應用於數位廣告領域，現觀科位處此產業鏈中游，提供軟體工具與平台，並與電信業者合作，將可信度高之電信數據資料進行最大化運用，協助廣告主或廣告代理商更有效率地接觸終端消費者。
現觀科，是一家電信大數據分析軟體公司，2024年營收為4億，近2年ROE為16%，21%。毛利率為84%，82%。資產負債率為17%，23%。以2024年為例，公司營收以軟體技術服務佔收入97.56%，定向廣告收入佔2.4%。銷售區域以亞洲佔67.99%，非洲佔12.81%，台灣佔8.39%，大洋洲佔6.99%，歐洲佔3.2%，美洲佔0.63%。行動網路優化定位因其產業及產品特殊性，在電信領域為利基市場。現觀科研發費用佔營收比例為31.82%。
競爭
現觀科是全球最早以網路大數據分析、洞察手機用戶移動行為的高科技公司之一，因此，在行動網路優化此利基市場中，為市場先進者之領導地位，在台灣並無任何競爭對手，而在國際市場上，多年優勝劣敗的淘汰賽與多次合併收購後，全球競爭對手主要有三家，且皆為美國上市公司，且各競爭公司目前皆以硬體產品為其發展主軸，現觀科主要競爭對手 Viavi(NASDAQ：VIAV)及 Netscout(NASDAQ： NTCT)、Amdocs(NASDAQ：DOX)、TEOCO、Huawei 等。
相較於現觀科以純軟體，著重中立第三方身分之研發策略導向，公司更能發揮出與各廠牌硬體間之最佳相容性，與客戶搭配最高之配合度。以現觀科現階段之資本額於國際市場與大型跨國企業競爭並未位居下風，且近年客戶續約率接近100%，顯現公司憑藉領先技術能力取得市場佔有率，極具競爭優勢。
數位廣告市場雖龐大，但已有Alphabet、Meta 以及 Amazon 等三大巨頭佔領優勢地位，加上百家爭鳴，競爭相對較大。然電信業者坐擁龐大且真實數據，相較其他競爭對手單純使用網路數據，現觀科憑藉著先進軟體研發技術，開發適合電信商使用平台工具，並搭配使用現觀科技獨特並領先全球之精準定位技術，利用高準確度之電信數據搭配線下活動軌跡，進行受眾群分析。在 cookies 與廣告辨識碼（IDFA）逐漸被淘汰的趨勢下，現觀科技與電信業者合作共同搶灘龐大的數位廣告市場。
趨勢
(1)O- RAN
電信領域的競逐已催化出另一經營架構與模式，此也為現觀科技的產品服務打開另一契機。其背景為電信領域在各國家多屬特許行業，加上其資本支出龐大，使其形成寡佔市場；為降低進入障礙，現有新進入者採用虛擬與開放式架構（Virtual and Open RAN, O- RAN），大幅減少硬體設備支出，在此架構下，如何利用軟體更有效率控制其硬體資源更形重要。
@現觀科技順應客戶需求和發展趨勢，研發團隊已成功開發 CovMo™支援 O- RAN網路架構，資料解析開發團隊針對各家網路設備（包含 O-RAN 設備）的多種底層數據與傳輸格式，皆可進行資料擷取、清理、解碼、關聯、最終的分析和應用負責解析，滿足全球電信業者各種端到端的數據分析和軟體服務需求。現觀科技更於 2019 年底加入「國際開放網路架構組織（O-RAN Alliance）」，致力於成為電信業者全方位的軟體解決方案合作夥伴。現觀科技目前已與全球首個採用 O-RAN 架構經營的電信營運商合作，共同服務其終端用戶。
(2)AI 正快速滲透數位廣告
隨著數位廣告產業經歷了投放策略與技術架構的全面升級，迅速崛起的生成式 AI 也正在重新定義行銷人對「資料解讀」、「受眾分析」與「素材產出」的方式。從受眾鎖定、素材生成，到策略建議， AI 正快速滲透 AdTech/MarTech 各個層面，成為現階段的競爭關鍵。
@現觀科技順應此技術轉型潮流，整合生成式 AI 技術，強化平台中的廣告成效分析與洞察模組，協助使用者快速掌握投放成效的潛藏資訊，並提供具策略參考價值的建議，提升決策效率與廣告成效。在 Mobility Intelligence™ 方面，現觀科技延續在電信巨量資料處理與即時分析上的技術優勢，將核心能力應用於數位廣告與智慧行銷領域，發展出一套融合語意理解、受眾建模、素材優化與策略建議的數位廣告投放解決方案。
(3)第三方 Cookie 淘汰與趨嚴隱私權政策
@因應第三方 Cookie 淘汰與隱私權政策趨嚴所帶來的產業變化，現觀科發展以語意為基礎的 Contextual Analysis 技術，取代依賴個資追蹤的傳統作法。透過自然語言處理（NLP）與高維度特徵向量模型，平台能即時分析使用者所瀏覽的網頁，辨識關鍵語意與主題脈絡，進而推論潛在受眾偏好與行為傾向。此模組支援語意延展、相似受眾搜尋與投遞前輪廓預測，在不依賴個資的前提下提升廣告匹配精準度。
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