思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
2008.07.11 |

思科將推動一項多層面的獨特計畫,著重於借助科技之力量來達成各項目標,同時也以身作則,讓客戶瞭解他們也能效仿力行。

思科總裁暨執行長John Chambers,在思科年度IT與通訊大會「Cisco Live!」中,說明資訊科技如何對全球環境問題帶來改變性的效應,並展示思科在營運、文化、產品、以及客戶解決方案等方面永續之承諾。

Chambers表示:「每家企業都有將營運產生的環境衝擊減至最低,以協助回應氣候變遷的責任。思科為因應這項挑戰,不僅將減少自身的溫室氣體排放量,還將運用網路科技的力量更加妥善地管理我們的環境問題。藉由部署各種創新的資訊科技解決方案,並運用網路為平台進行21世紀的環境管理,我們相信這將能大幅地改變思科本身的溫室氣體排放足跡,並協助我們的客戶一起加入此珍愛地球的行列,達成永續之目標。」

思科是美國環保署「EPA氣候領導者計畫」 (U.S. Environmental Protection Agency’s EPA Climate Leaders Program)的成員,這個產業與政府的合作組織與各大企業進行合作,協助規劃完善的氣候變遷策略。在過去六個月中,思科致力與美國環保署以及「環境防護基金會」 (Environmental Defense Fund, EDF)、環境永續顧問公司DOMANI等組織合作,評估其全球各營運據點所產生的溫室氣體排放量,並在檢討評定標準的同時也樹立積極目標。在2007年,思科總體溫室氣體排放量為832,000公噸二氧化碳當量(CO2 equivalents),此數值包含思科全球自有或租賃設備、車輛,以及飛行差旅所產生的排放量。根據EPA氣候領導者的協議,思科整體溫室氣體排放量現在達到724,000公噸二氧化碳當量。另一方面,思科也承諾於2012年將溫室氣體排放量淨足跡減少至543,000公噸二氧化碳當量。

美國環保署空氣與幅射處(EPA's Office of Air and Radiation)第一副處長Robert J. Meyers表示:「藉由制定長期的溫室氣體減量目標,以及致力降低碳足跡,思科正在展現其因應氣候變遷而善盡企業公民責任的領導風範。」

減少營運產生的環境衝擊

Chambers在今天的演說中也說明思科在2012年達成減低25%溫室氣體排放量目標的方法。因為實驗室與資料中心在思科的能源使用中佔有很大的比例,思科將會多管齊下,採用包含詳細的能源流向計算、更多高效率的實驗室設備、使用「虛擬化網路」來儲存資料、加入智慧型能源分配系統以自動關閉不使用的機器,以及升級機械與電子系統。同時,思科也將增加運用各種協同合作科技,像是思科網真會議(Cisco TelePresence)與思科WebEx套組工具等,來減少商務差旅所帶來的環境衝擊;出差在思科整體溫室氣體排放量佔了27%。而在致力推動「Clinton Global Initiative」計畫方面,思科每位員工飛行差旅所產生的排放量至少減少10%。最後,思科也將在更多地方建置其「Cisco Connected Workspace」解決方案;此獨特的混合式辦公室環境現已於許多地方運作,包括位於美國加州聖荷西的思科總部,可大幅降低每位員工在相關環境的電力需求。

思科亦將利用網路化的資訊科技來減少設施所消耗的能源,同時也能更有效率地使用自有與租用的設施空間。思科在美國目前正運用軟體解決方案來模擬各項在碳足跡、減少廢棄物、溫室氣體排放、以及造成其他影響的因素。這讓思科能考量能源成本上升所帶來的衝擊,並預測其對營運與開支的影響,以及建立模型與方法來減少能源之使用。

思科EcoBoard聯合主席暨思科全球政策與政府事務資深副總裁Laura Ipsen指出:「藉由運用智慧型且支援IP的建築管理系統,思科樹立21世紀及利用網路化環境,更有效管理和匯報實踐承諾的進度之典範。」
最後,思科正將環保標準融入新據點的設計以及現有據點的翻新上,並購買不同數量的可再生能源來支援營運所需。在2008年,思科預計將於全球購買約4.6億kWh的可再生能源。思科亦是美國環保署「綠色能源夥伴」(Green Power Partnership)的成員,在美國前25大綠色能源購買者排行榜中高居第8名。

思科將會向美國環保署及其他機構匯報其減量目標的進展,並在每年度所發佈的企業公民報告內詳述。

協助客戶達成環保目標

藉由網路科技來減少對環保造成的衝擊,思科實現協助客戶共同支持環保的願景。思科改善自身產品的效率,並運用科技來達成減少其溫室氣體排放量,更將建立以IP網路為基礎的各種最佳策略與解決方案與客戶一同分享。

為協助客戶回應主要由資料中心帶來的能源消耗挑戰,思科今天亦發表一款公開測試版的入門程式,稱為效率保證方案(Efficiency Assurance Program, EAP)。這個集中化及以互聯網為基礎的工具,將協助客戶更能妥善地分析能源使用狀況,並針對整個廠房設備與資料中心基礎建設建立效率量測指標。這項計畫將首次讓使用者決定與IT營運相關的能源成本、使用率,以及碳排放量。此外,思科新設的資料中心效率評估服務(Data Center Efficiency Assessment Services),也將協助客戶分析適合的能源與冷卻基礎建設,來支援高可靠度的網路,同時並判斷所需採取的措施,以讓基礎建設具備更高的可存取性、效率、以及永續發展能力。

思科預期上述與其他創新解決方案將大幅提升其排放溫室氣體管理的成效,讓新開發與現有客戶都能運用科技來管理其環境足跡。近來由「American Council for an Energy-Efficient Economy」以及「GeS I(Global e– Sustainability Initiative) /The Climate Group」之研究均支持這種多層面的策略。思科是GeSI的創始成員,在上星期發表的一份報告中指出,大部份產業若運用特定的資訊與通訊科技(ICT, Information & Communications Technology),可在2020年前將原來由產業所帶來的排放量減少5倍,高達7.8 Gt二氧化碳當量,或是15%的總基準情境(Business as Usual, BAU)排放量。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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