讓工程師「Recce一下」！開發者高嘉良再創業縮短90%數據審查時間

數據審查新創Recce近日宣布完成400萬美元（約新台幣1.3億元）種子輪募資，共同參與的投資人包括Vertex Ventures US、Hive Ventures以及Visionary、多家機構與Essence VC的合夥人個人投資。

Recce的創辦人，是共同發起g0v、致力於推動台灣的數位民主與開放協作運動的知名科技社群行動者高嘉良。

而Recce是一家協助企業檢查「資料錯誤」的新創。舉例來說，行銷部門請工程團隊協助產出銷售報表，但最終的結果可能因為報表格式更新、資料呈現方式改變，導致抓到錯誤的資料。Recce希望這種狀況不再發生。

這不是高嘉良第一次創業。2018年，高嘉良共同創辦了新創InfuseAI，試圖解決資料科學家與工程師協作時的部署、管理與監控問題，建立出一套MLOps平台。

做為早期就布局AI的創業家，在AI最火熱的時候又開啟了新的冒險，為什麼？

「我們發現MLOps行不通了」

「其實就是我們發現MLOps行不通了。」高嘉良簡潔地道出再創業的契機，短短一句卻又顯得有些沉重。

InfuseAI幫助資料科學家與工程師在模型開發上更容易部署與監控，但產品面臨一個關鍵困境：「用的人」跟「買的人」不一樣。

高嘉良舉例，大型企業內部部門協作複雜，真正用平台的是工程師與數據科學家，但掌握預算和決策權的的卻是業務部門、IT團隊或者技術長等高層。就算工程師們想用，公司也不一定有意願或資源導入，甚至大型企業內部可能也有自己開發的MLOps工具，讓InfuseAI客戶拓展不如想像中順利。

這是高嘉良再創業的近因。不過他也強調，仔細看InfuseAI的核心理念，其實就藏有「以數據審查作為新創業題目」的遠因存在。

「我以前開發過SVK（類似Git的程式管理工具）嘛，讓寫程式跟測試之間可以快速協作，InfuseAI則是讓數據科學家和工程師協作，其實都是協作。」高嘉良說，「我喜歡創造新的東西與工具，讓大家更順暢合作。」

高嘉良從InfuseAI的經驗中反思，與其繼續在複雜的協作中拉扯，他開始思考是否能切出更聚焦的一環來優化，正好生成式AI的爆發給了他靈感：審查。

「以前寫程式很貴，現在是檢查程式變得難，因為自動生成的程式碼太多了。」高嘉良說，如果再往核心溯源，審查的重點將是「資料」，「我們不能偶爾抽查一下資料是否正確，而是一套系統化、工程化的方法來追蹤資料的變動與品質。」

讓資料可用、可信、可溝通，幫需求者與IT團隊對齊認知

簡單來說，Recce的核心價值是要讓企業知道：「怎麼確認AI自動跑出來的結果是對的？」

用高嘉良的話說，Recce要讓資料變得可用、可信、可溝通，幫需求者與IT團隊「對齊認知」的過程。高嘉良解釋，Recce處理的問題不是資料本身的內容，而是針對「需求進來後，資料產生的變動」，建立一套工程化的審查流程。

舉例來說，行銷部門想請工程團隊協助產出一份「上半年銷售報表」，並根據報表規劃下一季預算，這背後會牽涉很多自動化的串接，因為報表內的數據來自好幾個系統，例如記載分店資訊的Excel、訂單系統、第三方廣告平台提供的轉換率等等。但如果其中一個報表格式更新了、資料呈現方式改變了，有可能會讓跑出來結果偏差，人類非常難在第一時間察覺。

Recce的角色就像是一個資料管控哨兵，在需求剛進來的時候，就會針對資料品質（是否正確、完整、有效）進行檢查，找出受到影響、可能出錯的幾個欄位提醒企業：「這裡的數據異常，可能是因為新增的分店數據沒列進來」，或是「你剛修改的分析邏輯會影響到年報計算，是否需要跟主管確認？」

高嘉良表示，相比發現錯誤後由人工逐一審查錯誤，Recce的預警機制能縮短團隊90%的審查時間。

技術面上，Recce建立了類似Git的資料版本樹狀結構，能比對資料前後的差異並進行風險評估，以此找出受到影響的欄位，「這個技術上基本上都做得到啦，我覺得早期新創來說最重要的是速度要夠快，而且能取得早期客戶的回饋，這是我們當前的競爭核心。」