華人沒有「品牌」,都怪太勤儉?
華人沒有「品牌」,都怪太勤儉?
2009.12.02 | 科技

上周讀到有一篇新文章有趣 ,它在討論,「為何中國都沒有一個全球級的品牌?

這是一個很好的問題,在餐桌上也常聽到前輩、高手們,從一個深深的「嘆息」開始,然後高談闊論自己獨特的看法,有人扯到東方人的個性,有人扯到教育,有人扯到人才………聽起來都頗有道理,但聽起來都好遠、好無力

由歐美人士來看這件事,自然不會太準,不過,因為他們無法像我們扯到什麼教育、什麼人才、什麼歷史的,因此,他們的答案可說是簡單多了

先來看看第一篇文章。剛剛那篇文章,其實是在回應一篇舊文,早在四個月前,《Newsweek》就曾有一篇文章 在討論同樣的話題,他們先舉了「華為」為例,從一個當地的進口商一路做到全球第二大的電信硬體廠;早在十年前,有人寄望華為可能成為全中國大陸第一間超大的國際品牌,可惜的是,雖然它至今仍被BusinessWeek譽為全球前十大影響力公司,但,它就是沒有「品牌」

不過,這篇《Newsweek》文章指出一個之所以沒有「全球品牌」的最關鍵原因──它說,是因為華人內需市場的競爭太過激烈! 這 些廠商的本業,總是先做OEM賣外商,但其他住隔壁的鄰居無時不刻虎視眈眈要從這些外商手上「搶單」過來,因此大部份的OEM廠忙著打競爭對手、忙得要 死,根本沒時間想自己品牌(外商也很擅用這種競爭關係,將OEM廠商「吃的死死的」);此外,這些公司偶爾「不小心」推出唯一的品牌事業,十之八九都是從 中國大陸內地開始推廣,但他們卻發現,他們連這邊當地市場,都無法成為絕對優勢的品牌,因為高階市場已被外商品牌壟斷,面對12億消費者只能先打「低價策 略」,於是,這些可憐的工廠,在海外代工賺不到錢,海內的國內品牌也賺不到錢 ,「兩頭空」的局面,讓他們就算規模已達幾萬人、幾十萬人的大工廠,也無心去好好打造一個全球品牌

但,真的是這樣嗎

以上只是《Newsweek》的看法,幫我們「暖身」一下而已, 最近這篇文章,則是在「反駁」這種說法

這篇文章的作者,似乎也是一位「中國通」的老外,他剛好站在許多中西合作案、併購案的「第一線」

只要,它願意花「$$$」打品牌

這位專家認為,華人世界沒有品牌,是因為中國大陸公司對「品牌」的重視就是沒有西方國家品牌這麼多 ,「重視」不是口頭說說而已,這些中國公司明明知道品牌的重要,知道一間公司最佳出路就是建立強大品牌,也知道強大品牌絕對大幅拉高獲利空間、為公司帶到另一個高境界,但,每當要「花錢」的時候 ,到現在為止,中國大陸或台灣的廠商依然帶著很大的存疑:「為……為何要花這個錢

這位專家講了兩個他接觸過的客戶的故事:兩家中國工廠,都是和西方工廠合作,都「差一點」就有機會創造大品牌

第一個故事是,有一間美國品牌公司因應競爭,決定在原產品線之外,迅速加上其他的產品項目,由於這樣快速的擴充對他們來說前置成本與風險太大,因此 他們靈機一動,乾脆和他們的「老夥伴」這間中國工廠一起「合資」,開設一間新的美國公司,專門來推這些新產品,也算是幫老夥伴一個忙。原先,這間中國工廠 等於是拿到了一個前所未有的好機會,有人「帶路」一路送它到美國的商店架上去、掛自己的品牌(自己至少出資一半),但,中國工廠卻對美方要求,堅持用原本 公司名稱的「中文拼音」作為新公司產品的名字

沒有品牌,有可能和什麼東方人沒有創意、東方人無法能言善道,甚至東方文化不若西方強勢等等完全無關,它的「成」與「敗」,說不定全都要歸因在中國人的美德:「勤儉」上面

如果是這樣子,我們在教育後代的時候,或許會有一些不一樣的看法;我們在切入與公司談合作,也或許會有不一樣的重點了。或許這也是創業家的機會,可以以什麼樣的方式,讓「行銷」這件事就像進貨出貨一樣可以完全掌控?(原載於Mr.6部落格

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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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