【觀點】兩岸電子商務差異~關於倉儲二三事
【觀點】兩岸電子商務差異~關於倉儲二三事

一、2010年

「嗶, 嗶, 嗶….」分檢區的作業員平均每一兩秒鐘即掃描一件從倉儲區批次撿過來的商品堆,同時將它快速分發丟進專屬它的訂單箱子內。我待在這倉庫內的半小時內,這個嗶聲十分規律、從沒停過或慢下來過。

我不斷問問題,好友向我一一說明他們倉庫現場的作業情形,這些瑣碎地作業流程,我聽得津津有味。在這間倉庫內,我有幸見證了一間電子商務公司的快速崛起傳奇。原來,在台灣電子商務圈,不是只有雅虎說了算,還是有獨立小電商可以憑空坐大。

而僅僅在三年多前,我問這位好友:「你這樣大膽栽進這類商品,你懂這類商品嗎?」,他當時「謙虛地」笑著回答我:「不懂。」

二、2001年

我大概還是在一家入口網站PChome擔任電子商務部門的經理,老闆一天參訪完台灣最大的電子商務倉儲公司凱耀之後大為震驚,他親眼目睹了當時正一飛衝天的e 美人網以及逐漸崛起的Payeasy的每日出貨量。這兩家原本不在該入口網站視線內的購物網站,均靠著「便利商店免費索取」的小物,每日出貨數千件,e 美人網甚至在每月15日的會員招待日可以單日出貨量破萬件。而當時PChome每日出貨量不到1000件。

我老版從凱耀回來的當天,不,我猜想是在凱耀現場吧,他立刻決定要切入這個看似不起眼的「便利商店免費索取」市場。不久後這個市場的戰局因為大Player的加入,而產生些微變化。e 美人網逐漸由盛轉衰,再加上人事上的一些問題,就淡出了台灣電子商務市場。這算是很遺憾的發展,她們是2000年那批誕生的網購公司中(我記得 PChome線上購物、Payeasy、易遊網等都是2000網路泡沫化那年創立的),一開始發展勢頭最好、日訂單量最高的公司之一。另一家「我猜」可能 多少也受e美人網啟發的購物網站Payeasy,則是後來發展得比「超商取貨先鋒」(也是先烈)的e美人網表現得出色且穩定很多。後來與美容教主牛爾的深 度結合,更奠定往後長達幾年的輝煌盛世。

「免費贈品、超商取貨付款」模式已經從2000年初讓少數電子商務公司偷偷坐大的秘密武器,便成了很普遍性的支付方式,「贈品免費索取」這個幌子,現在也應該沒什麼人信了。

凱耀當年就是主要負責超商取貨模式的倉儲、分檢、包裝三件事情。他們打包好一包一包的貨(你去超商領的那種塑膠袋小包裝)、貼好到全國不同便利商店的面單, 以方便讓另一個超商取貨模式的價值鏈,也就是7-11公司的物流公司大智通把每間成千上萬件的超商取貨商品分發到全國的7-11便利商店內。

凱耀在過去幾年,尤其是「免費贈品、超商取貨」發展最熱的那幾年,幾乎壟斷了這個特殊的市場(我是指在他扮演的這個角色,台灣沒有太多可替代的同業可選擇。)

由於台灣是以轉單為主的「輕電商」營運模式,大型網路購物中心都不用自己買貨、理貨、揀貨、包貨及發貨,什麼都是別人做,自己只要專注招商及行銷,所以我過 去在台灣其實對物流倉儲經驗很薄弱;來大陸發展這幾年,因為大陸的電子商務模式是和台灣截然不同的「重電商」營運模式,物流倉儲和電子商務公司密不可分, 所以好處就是補學到很多物流倉儲等後端Support的專業知識。由於工作需要,也愈學愈有興趣,從中學到很多細節Know-how。

現在回想起凱耀在台灣能近乎獨占這個服務需求多年,跟台灣「寡家爭鳴」的虛擬通路環境有關,我認為凱耀的角色其實技術門檻不高,主要是因為當年在這個看小不 小、看大不大的「超商取貨付款」服務價值鏈中,與大智通及7-11綁定在一起,想打進7-11這個通路玩「超商取貨付款」這套把戲,就要透過中間的凱耀及 大智通,所以大家生意才會這麼穩固,而獨占的結果就是當他們想漲價,電子商務公司就沒有談判籌碼,只能接受他們的漲價。

在大陸,物流倉儲 公司很辛苦,賺錢的公司很少。因為「百家爭鳴」,倉儲物流公司、尤其是物流公司大家都在拼價搶市場,你只要每日單量超過500單1000單以上你就有籌碼 談條件。你如果日單量超過幾幾千單,你甚至還能靠跟顧客收物流費賺錢呢。(比如說大陸淘寶名店檸檬綠茶。)

三、「輕電商」V.S「重電商」

兩岸的電子商務環境差異甚大,在倉儲物流這塊更是差異十萬八千里。在台灣大型購物網站因為發貨的工作交由無數的供應商來代發,所以Yahoo購物中心及 Payeasy等電子商務公司不碰倉儲(含撿貨、包貨及進出貨等)環節,唯一例外的網路家庭PChome線上購物自己租大倉庫,做起苦力活。但我們從結果 發現,在台灣同業看似不聰明的一個決策,其實是PChome線上購物這十年來做得最對的事情之一。(自己擁有倉庫及24小時到貨是一體兩面,給供應商發貨 就無法實現「穩定24小時到貨」)

自己擁有及管理倉庫的好處是什麼?

當你自己擁有倉庫時,你可以確保所有的商品保證都有 貨,並且你接到訂單之後可以「由你自己決定」你想何時發貨。但沒有倉庫的大型購物網站,由於全都是供應商發貨,且供應商跟購物網站間沒有資訊系統對接,所 以雙方發貨資訊肯定不同步,數據只要不同步,就會有很多問題會發生。比如說你接到訂單,供應商卻沒貨可發、或撿錯貨、或發錯貨,或商品沒有品質檢查、或亂 夾帶DM、或包裝箱很爛等等。這些問題及風險,都要沒有倉庫統一管理的大型通路,如Yahoo購物中心、Gohappy網站等購物網站來承擔。

對大陸電子商務公司來說,沒有「輕電商」這回事,所有試圖複製台灣那套轉單模式來中國的,後來都放棄而轉向「重電商」模式。老老實實地用現金吃貨、進自己的 倉庫、自己理貨、包貨、撿貨(或交給第三方倉儲公司也可以),總之,你不要幻想像台灣那樣有供應商會幫你做所有的事情。那是幻想,同時那也會帶來許多許多的負面顧客體驗。

一般來說,在你的購物網站公司沒有單日幾千單以上的規模,自己養團隊租倉庫、全由自己來運營,平均分攤到每單的成本是一 定比委託第三方倉儲公司要高。但是自己管倉庫的好處是,你可以很細膩的照顧好你的貨,比如入庫或出庫品質檢驗QC、比如出貨時附加贈品、比如說很細膩的包裝、比如說隨時盤點、比如說進出貨時效的掌控(第三方倉儲公司同時要管N家公司的貨、沒辦法讓你的貨優先處理)、比如說倉儲系統(WMS)可以跟你的公司ERP完全的整合,讓你隨時精準地掌握進銷存,與你的帳戶及客服系統同步,這些都是自建倉儲的好處。但這件事很瑣碎,你要很有耐心地理好倉庫內的每一件事情。

關於運營一間倉庫會有哪些費用呢?(僅談倉庫、不談物流)

  1. 倉租:按單位面積算倉租。大陸一般的倉庫行情是每天每平方公尺約幾毛人民幣。
  2. 人員:包含薪資及五金等保險費用。比較有規模的倉庫會另外發績效獎金。
  3. 硬體:大部分是一次性投入費用,如電腦設備、掃描槍(條碼機)、貨架、工作平台、棧板、插車、分撿箱等。當然以上這是指很普通的倉庫硬體需求,大陸亞馬遜 或京東商城那種自動化高科技倉儲公司每個庫房可以投資上億元打造輸送帶流水線作業環境。而像Walmart那樣的世界頂尖企業更會採用最昂貴的RFID無 線射頻辨識晶片來理貨,那晶片的費用及整套系統又更貴了。
  4. 倉儲系統(WMS):這種倉庫管理系統市面上都有賣。屬於一次性費用。
  5. 耗材:大小不同規格的包裝紙箱、封箱塑膠袋等。

運營一間倉庫需要有哪些人員?

(假設IT系統由總經司搞定的情況)大概有倉庫主管、倉庫客服、進貨/上架人員、QC質檢人員、批次撿貨人員、分撿人員、包裝人員等。

四、2009年

我這五年持續跟這位新台灣電商新貴保持聯繫,有時他請教我,有時我請教他。(現在多半是我請教他。呵呵。)

我記得2009年,他在一封email裡跟我問一個問題,問我對於他到底要不要自己建倉儲的看法。
如果在以前,我會跟他說你不要碰你不擅長的事情。(這是台灣網路菁英的普遍觀點)

但那時,我已經在大陸一陣子了,對電子商務的看法也改變很多。我那時回覆給他的email我還記得,我這樣告訴他:「我比較傾向聯強的管理思維,把一件有點難的事情做好,然後變成你的新競爭力。我建議你自己管理倉庫。」

不見得有受我的建議影響,不過他現在自建倉庫,自己管理倉儲之後,原先委外倉儲所發生的一些混亂問題終於不再出現了。

少了些煩惱,取而代之的是,在倉庫內「嗶, 嗶, 嗶….」不間斷地刷條碼的聲音。這聲音聽起來不賴,不僅不刺耳還會讓老闆精神愉悅,哈,我是這麼認為啦。

(原文轉載自V怪客的電子商務怪談

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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