網路是個看不到敵人的新經濟
網路是個看不到敵人的新經濟
2006.10.15 | 科技

網路是一個看不到客戶的市場,台灣科技大學資訊管理系教授盧希鵬用看不到敵人的戰場,來形容傳統企業主在網路世界找不到客戶當靶心的困擾。但他說:「如果不捨得打砲彈,可以先射兩顆子彈,看看反應,找出目標後,再打砲彈。」 

盧希鵬 Profile
現職:國立台灣科技大學資訊管理系教授
學歷:美國威斯康辛大學麥迪遜分校工業工程碩、博士
經歷:台灣科技大學資訊管理系系主任、管院EMBA執行長 

新網路時代,傳統企業不積極利用這個通路新平台,似乎就像鍋裡的青蛙一樣,慢慢會被煮熟而遭淘汰。這是一個創新、求變的年代,未何多數傳統企業還不敢大膽踏入這個虛擬世界呢?

本刊特別專訪盧希鵬教授,談談一些可行的方法:

Q  傳統企業如何利用網路來建構事業的新春天呢?

 傳統產業有很多根深蒂固的想法,基本上可以分成兩個層面來談。其一是傳統企業老闆要在思想上產生新東西或新想法是比較辛苦的,以企業的e化過程來說,基本上牽涉到四個層次。

第一個是流程自動化,也就是BPR(Business Process Reengineering),可是如果企業觀念沒有改變,很可能反而會加速倒閉;第二個是BNR(Business Net Reengineering),比較大的龍頭企業,因為大,有比較大的談判籌碼,可以要求供應商進行網絡再造。

第三個層次甚至可以從通路、客戶那邊e化。可是傳統產業還必須走到第四塊,我們叫做BSR(Business Scope Reengineering),也就是企業範疇(Scope)必須再造。台灣的傳統產業較沒有中長程計畫,只要哪裡有錢,有訂單,就往哪裡去,傳統產業如果沒有新的Vision,在今天就會遇到瓶頸。

另外,還有一個心理的障礙,是以前的商業模式是個賺錢金雞母,企業捨不得丟棄,這有點像克里斯汀森(Clayton Christensen)所談的《創新者的兩難》(The Innovator is Dilemma),因為未來的電子商務有太多的不確定性,中小企業沒有膽子做太多風險,所以傳統企業即使能夠跳脫舊思維,可是仍舊不敢去做投資。

不能只專注做一件事

**Q  有關範疇的改造,可以再深入說明嗎?
**

A 以前的中小企業是我製造什麼,就賣什麼,現在Scope改變了,服務的對象是人,所以要幫這個人解決問題,如果這個人的需求我沒有,我要幫他做虛擬整合。

以前的代工業比較會強調一個核心能力,我用這個核心能力賺錢,這個叫in-side-out。有一個很重要的Scope轉變是out-side-in,核心能力通常只能滿足最終端消費者的單一需求,那現在消費者需要的是one-stop shopping,要到你這邊來滿足所有的需求。在這個情形下,中小企業的範疇就改變了,不能夠只專注做一件事情。

例如有些航空公司,本來專注在賣票,票是它的核心能力,這樣的公司一旦上了網,可能會變成旅遊公司,因為一個人買機票後,會牽涉到許多旅遊的事情,就像美國航空e化以後,就不再是個航空公司,而是商務旅行公司。

Internet的重點是很容易接觸到消費者,所以會帶來範疇的改變,早期的傳統產業接觸不到consumer。現在消費者要的不是專業分工,消費者要的是一次購足,但中小企業沒有辦法做到這一點。

Q  從傳統的範疇跨到新範疇,能不能給傳統企業主一些跳脫過去的務實建議?

  第一個是infrastructure要改變,也就是組織結構要改變,以前的部門可以生產管理部門為主,現在跨過來,可能是要以行銷、設計、市調部門為主。

組織結構也必須跟著改變
第二個是manage system要改變。以前的經理人以cost-down為主,現在如果要以銷售為主的話,你的獎賞制度也必須要改變,否則你只買了一個e化系統進來,管理沒有改變也不會成功。

我們看了太多傳統企業,以為電子商務就是上了eBay登錄一下就結束了,可是你忘了執行這些科技的是人,人是有動機的,如果獎賞制度沒有改變,這群人只是執行一個流程,無法成就事情的。

第三個是企業文化與企業信仰,有些傳統產業最麻煩是因為有四十年的信仰,所以不敢冒太大的風險,因為他們無法承受失敗。但是你今天要走向範疇再造,你就要有創意,要有冒險,要有些合作,而不再是埋頭苦幹、土法煉鋼。

**Q  從創新者的兩難角度來看,你可以給傳統企業主一些走出困境的建議嗎?
**

  克里斯汀森的講法很有趣,他提到二○∕八○法則,也就是二○%投到未來,八○%放到現在。因為未來會不會成功,你不曉得,可是不做投資也不行。

傳統產業講的是瞄準後射擊,但是從工業時代進入到知識經濟時代,傳統企業主找不到靶心,他不曉得未來在哪裡,所以他瞄準不到。西方的管理學開始提到,管理也許不是先訂目標,然後去管理,而變成執行之後,再去訂目標。

有點像射擊之後,聽一聽那個回音,你才知道靶在哪裡?如果你一直在找靶心,可能你一顆子彈都射不出去。可是如果你先射一顆出去,聽聽回音,也許還有機會知道目標在哪裡,所以傳統企業絕對不要害怕在網路市場進行投資。  

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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