第二次創業小聚~激盪適地性服務的多元商業價值|數位時代 BusinessNext

市場研究機構Gartner，最近剛剛發表了「十大行動應用趨勢」研究報告，其中高踞榜首的應用服務，便是本次創業小聚的主題「LBS」（適地性服務）。

融合了GPS定位、行動通訊與導航等多種技術，提供與空間位置相關服務的適地性服務，近兩年來在智慧型手機及社群風潮的推波助瀾下，開始呈現多元的商業面貌。無論是Foursquare與商家的結合，或是台灣地區剛開放的Facebook地標功能，甚至是行動廣告與地圖導航服務，背後都潛藏著許多商機。

整體來看，LBS的營收來源可概分為五類，分別是用戶付費（又分為月租費和每次使用計費）、購物（如訂票、訂位等消費）、行動廣告、行銷活動執行以及其他管道的利益拆分。

為了探索適地性服務的應用發展，並希冀了解相關的商業模式，由數位時代所舉辦的第二次創業小聚，圍繞在LBS的主題，邀請街旁、酷米移動、有的放矢行動行銷和麥伯行銷等本地業者，共同來分享和激盪適地性服務的多元商業價值。

首先上場的街旁，是去年崛起的類Foursquare服務，目前在中國、台灣和香港都有其用戶，網友可以直接下載iPhone或Android平台的App。技術經理王齊年跟大家分享了街旁去年在中國所合作的案例，以「簽到」模式來進行多項活動的推廣。他也談到街旁最近開放API，歡迎有興趣的業者或程式設計師可以進行混搭，開發各種有趣的LBS應用。

酷米移動的執行長許世杰，則帶來他們的QuMedia酷米活動平台，強調可以為實體商圈帶來完善的LBS服務，並且提供功能強大的後台管理機制，方便廠商自行定義活動的贈品、地點、規則，甚至包括設計問卷等。透過手機可以完整傳達活動訊息，進而讓直接帶領與引導消費者參加活動，這是酷米移動的最大賣點。

緊接著上台的是有的放矢行動行銷公司的執行副總經理黃俊傑，他為大家介紹Vpon行動廣告聯播平台。黃副總強調行動廣告可因地制宜，根據需求投放至設定的區域，也可直接將商家的位置直接匯入，並指定於商圈附近區域投放廣告。加上行動廣告可客製化，內容往往與使用者之間保有高度相關，故而能夠增加使用者的接受度及實際效益。他還以實際的化妝品行銷案舉例，行動廣告比一般折價券的傳遞效果來得更好，甚至可達六、七倍之多。

接下來，麥伯行銷的歐陽振曦總經理則和與會來賓分享他們所開發的WaWaBank 卡方便App。簡單來說，WaWaBank 提供了眾多信用卡的好康情報，讓使用者走到哪就查到哪，相當的方便！目前，WaWaBank已支援iPhone和Android兩大手機平臺。只要打開WaWaBank App，便會自動結合GPS功能偵測地理位置，並傳送相關的優惠資訊。

除了以上四家公司的分享，也有主動報名分享的單位。像是工研院資通所的莊國煜先生，便為大家介紹Open GeoSMS商業平台。顧名思義，Open GeoSMS就是以簡訊（SMS）為基礎的應用服務，由於大部分的手機都支援簡訊，因此即使不是智慧型手機也可以透過觸發手機端應用的通訊方式來交換資訊。目前，奠基於這套平台已經開發出拖吊和叫車等服務。甚至，莊先生還提到未來可以透過API語法，直接與街旁等現有LBS廠商的服務進行整合，令人期待。

最後一位上台分享的嘉賓，是全球定位公司的執行長林攸信。有別於其他幾位LBS業者，他強調全球定位公司所推出的行動效率高手服務，可以讓老闆有效掌握業務人員每天的行蹤，除了及時有效的管理，還可以讓業務員的戰鬥力提高30%。這個被喻為是「痛苦」的服務，卻是相當有錢景的一項應用。

除了參與分享的業界先進，與會來賓也紛紛進行交流。財團法人研華文教基金會執行長劉慶聰，也針對LBS的商業模式和未來發展前景，提出自己的看法。而酷米移動和有的放矢行動行銷的代表，也分別進一步闡述商業邏輯和更明確的策略方針。

由於活動當天，適逢Facebook在台正式啟用地標功能（Facebook Places），因此大家也非常關注LBS的未來發展，其中又以街旁因為性質相近的關係而備受矚目。

街旁的大中華區市場策略總監林佳和表示，他並不擔心Facebook進入LBS市場，反而抱持正面看法，因為可以借助其高人氣來教育用戶，進而帶動簽到的風潮。由於街旁已經在台佈署伺服器，也將致力提昇使用體驗，因此整體來說，Facebook加入LBS戰局，反而是一件好事，也有助於促進商業價值的體現。

第二次創業小聚，就在融洽的互動交流之中畫下句點。大家相約三月份的創業小聚再相會，下一次我們將關注「去中國創業」主題，敬請期待！

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。