因應巨量資料(Big Data)發展趨勢，工研院耗時兩年時間研發逾十種「多重分析演算法組合」，並導入線上、線下兩階段之使用情境偵測，開發電子商城與數位媒體的推薦技術，以及市場、廣告的商業預測技術，可望創造台灣智慧商務另一波成長高峰。
工研院巨量資訊科技中心主任余孝先表示，根據工研院IEK資料，全球巨量資訊分析需求正快速成長，預測至2020年市規模將達到151億美元。如何應用巨量資料，將成為未來產業競爭的成敗關鍵。有鑑於此，在經濟部技術處指導下，工研院積極發展國產自主的電子商城「融合多元方法之混合式推薦技術」，並與富邦媒體科技(momo)進行為期三年的合作。
據了解，該項混合式推薦技術能確實分析使用者瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，可於短短2秒內，立即判別消費者最需要的商品，達到個人化推薦應用；工研院與momo的合作至今，已有效提高一成的營收。
不僅如此，工研院巨量資訊科技中心組長黃維中指出，該技術還可協助業者預測市場價格變化。以石化價格為例，工研院運用2012年到2015年間外部事件與價格資料建立預測模型，預測精準度達93%以上。
值得關注的是，為防範巨量資料被惡意利用，導致個資外流或被駭的疑慮，該技術也已通過國際認證ISO27001標準，符合資料安全等級規範。余孝先補充，該技術一切符合政府個資法規的規範；然而，隱私與便利性是一體兩面的問題，若要有效達到隱私的保護，在便利性上可能就要有所取捨，使用者必須自行判斷。
工研院巨量資訊科技中心副主任鄭仁傑透露，該項技術將以智慧零售(商業服務業)與智慧製造(製造業)為先導應用，協助台灣中小型企業使用巨量分析技術，促進智慧商務產業更為成熟。未來，工研院研擬將此技術發展為線上服務機制，以供應更多有需求的廠商提升企業的競爭力。
