【觀點】Amazon改造人類的「送禮系統」並申請專利,讓「送錯禮」永遠不再發生
【觀點】Amazon改造人類的「送禮系統」並申請專利,讓「送錯禮」永遠不再發生
2010.11.25 | 人物

這星期看到全球最大商店Amazon傳出一則消息,Amazon最近剛剛申請了一個新專利叫作「送禮轉換系統」(Gift Converter)

一間購物網站,什麼時候會和「禮物」扯上關係呢?

嗯,你可能已經猜到了!如報導所說,這樣的一個禮物系統,其實是為了要對付我們日常生活中某一個經常發生的問題,幾乎每個人在一生中一定碰過這樣的問題──

你在Amazon上面精挑細選,買了一個漂亮的「相框」送給朋友,進入購物車後,你在付款的欄位上面填了自己的信用卡號碼,但將「寄送地址」填了朋友的地址,要Amazon直接寄給朋友吧。想像,她一定會很高興,大學老友在她的生日,寄來這麼一個驚喜!

朋友收到後,花容失色,驚喊:「唉呀呀,我最討厭白色的衣服了,看起來很胖!」

或者大叫:啊呀呀,我不喜歡這種毛衣,我對它過敏哪!拿開拿開拿開!

如果你是收禮者,收到不喜歡的禮物,通常唯一的解決方案就是將這件衣服拿去送給你的其他朋友,他們稱這動作為「Re-Gifting」,中文優雅一點稱為「借花獻佛」。換句話說,雖然現代的購物網站如此先進、方便、迅速,甚至可以神奇的做到24小時到貨、沿路運送路程完全透明化,但,當一個朋友不幸收到「爛禮物」,竟然只能傷心的默默承受。

你說,有些網站可以「原封退回」?

但你確定嗎?你敢嗎?就算這間購物網站寫的很清楚,可以「毫無痕跡」的讓他退貨,很多人還是覺得不安心,「萬一送禮者知道怎麼辦?」這是多沒禮貌、多傷友情的事!況且這又不是你的錢,幹嘛管這麼多,乾脆就拿去借花獻佛吧。換句話說,真的,網路購物如此先進,但當我們收到爛禮物的時候,仍然非常「不網路」,竟然必須仰賴實體又沒效率的人際關係來「消化」掉這個爛禮物。

Amazon聰明的想到了這麼一個狀況,也知道一般的「免費退貨」可能無法解決此問題;當你必須遠端送禮,表示和這位朋友已經疏於聯絡,送錯禮物的機會很大,當禮物送錯,Amazon也一起被罵。因此,Amazon決定豪氣一點,想辦法徹底解除「送錯禮」的問題,讓它永遠不在人類世界裡發生!

怎麼做?

Amazon打算讓收禮者「先發制人」。所謂「送禮轉換系統」,就是Amazon想辦法讓每一個人在線上先設定「我喜歡什麼東西」、「我不喜歡什麼東西」,當有人要送你東西,Amazon會想辦法確保你收到你喜歡的東西,不會收到你不喜歡的東西。當然,為了保護你的隱私,Amazon是不會告訴朋友你到底喜歡什麼東西的,但是,當朋友指定要送禮物給你時,Amazon會貼心的幫你的朋友「檢查」一下,這個禮物是不是有「踩線」啊?有沒有「犯規」呀?

你說,我不需要這系統,只要是「禮物」我都要!但,你確定嗎?譬如說,你最近變胖了5公斤、腰圍變粗2個尺寸,你的朋友還是在買34腰給你,你可以在Amazon上面註明,其實你是36腰了,當朋友好心的購買34腰牛仔褲,會跳出警告:「別送這個!」朋友不知道為什麼,直到他試了36腰才終於知道為什麼。如果你連這個殘酷的「36腰」事實都不想讓你朋友知道,那麼你可以先在Amazon選好幾樣你最喜歡的物品,譬如相框,當你朋友選了一條34腰的褲子送給你,Amazon會說「別送這個!」然後馬上建議你的朋友,「不妨買這個相框吧!」如果你在Amazon設定了好幾樣東西,Amazon還會自動挑選價格最相近的,建議給你的朋友!

這樣一來,你可以永遠都從Amazon收到你想要的禮物。甚至,視你的「送禮轉換系統」的設定,還保有收到禮物時的「驚喜」成份。

Amazon這項試圖改變人類送禮習慣的創舉,在上週宣布之後,帶來了一些質疑。譬如美國有一位「禮儀大師」Anna Post 對這種新的送禮法大肆批判,她重砲的說,這套系統是「不誠實」(Dishonest)!她認為,朋友之間,如果收到不喜歡的禮物,將它「退回」並不會太沒禮貌,不過,假若還沒被送禮物,就先拒人於千里之外,「不准送這個!」「不准給這個!」才是真正的「沒有禮貌」。當然這種「禮儀專家」顯然已經跟不上時代,沒有意思,但也從這邊看出,如果十年後每一個人的每一樣商品都是線上購買,那麼Amazon在做的「禮物轉換系統」真的是在改變人類已久的送禮禮儀,它現在就先將專利權申請下來,竟然還讓他申請到這樣的專利權,將對其他購物網站帶來災難。

更重要的是,長期來看,Amazon成為大家送禮物的不二選項,但在短期內Amazon也得到了很實質的好處──有一些人會開始真的填入他們的喜好。這玩意在十年前稱作夢想清單、wish list,告訴Amazon你喜歡卻還買不起的物品,等到它降價,Amazon自動告訴你,現在比較少人會去自動填寫「夢想清單」了,所以Amazon想出另一招「禮物系統」,讓你再回去填寫你想要的東西;人人都這樣填寫,Amazon就知道大家的喜好,可以促進消費。

通常一個網站想要「改變」人性,是不太可能的,但Amazon竟然能夠去察覺人性之中的這麼一個微妙的、尚未被解決的「禮物問題」,並創造一套新系統來解決它,甚至還可以為這套新系統申請專利保護,讓其他購物網站永遠無法跟隨抄襲,對Amazon這間老公司來說,真是可貴!

現在,第一件事,其他購物網站應該趕快研究一下此一「送禮」專利權,在其它國家比Amazon先搶下來,別讓Amazon捷足先登?

另外,聰明的創業家們,我們的生活中,還有哪些尚未解決的人性問題呢?

還有誰可以想出類似「送禮轉換系統」的、結合人性的超級創意?靠這一套,可以吃整輩子、好幾輩子。

(原文轉載自Mr.6部落格

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓