【BN promotion】雲端POS滿足關鍵需求，創造新商業模式的終極價值|數位時代 BusinessNext

新科技發展帶來新的科技應用，也改變了企業的營運方式。展望2012年，全球科技發展的趨勢，著重在IT的新平台，包括雲端服務平台（Cloud Platform, PaaS）、行動科技平台等。根據IDC機構的預測，雲端服務會快速成長，並以PaaS成長最快，將成長51%。Gartner針對全球IT趨勢則指出，使用者趨向使用各種形式的行動設備，應用在B2C、B2B、B2E的各種形式。

**過去選擇一個信任的品牌(ERP)，現在是分享彼此的應用價值(APP)
**在21年前開始發展流通業POS系統（Point of Sales system：銷售點資訊系統）的宣揚電腦，致力研發的企圖心從沒停過，不斷累積資訊軟體服務業的know how與深厚經驗。10年前在開拓中國大陸市場，推廣軟體的過程常面臨文化差異，且存在地緣面積廣大問題，使得在台灣流通業已行之有年的POS軟體，也會因為傳統顧問經驗的服務模式，難以有效伸展，要滿足各行業別的客戶需求，通常不符成本也沒有太大效益。

在思索如何改變的當下，宣揚電腦在3年前決定建置雲端服務，將傳統的服務模式轉型，不再單由人的服務能量決定。因此，過去21年來代表顧問品牌價值的流通大師，正式上了雲端，命名為JabezPOS.com，詔告宣揚電腦開始新一代的雲端POS平台營運。其中最大轉變是服務上的改革，以客戶端的需求為主，客戶由被動角色成為主動的參與使用者，只要簡單透過APP安裝，便能選擇所需的軟體工具。此APP更顛覆了過去由客戶需求去主導系統的規劃設計，取代的是藉由軟體商店的使用者經驗交流，用戶評估軟體的關鍵，也從顧問輔導的信任變成用戶之間的分享。

宣揚電腦總經理黃志成表示：「將POS系統移至雲後，改變的不僅是整個科技架構，在經營者的角度上，更解決了長久以來建置成本、客戶需求與滿意度的問題。資訊軟體服務業除了在科技架構上協助廠商，也思考如何提供新的價值給予客戶。」JabezPOS.com並非僅是傳統的POS門市資訊管理系統，在新的APP架構上，客戶可先免費試用，不需顧問輔導甚至操作手冊，便能立即在門市提供服務，任何銷售資料皆存放在雲端，隨時能透過行動載具存取，或是實際進行營業販售。

(圖為宣揚電腦總經理黃志成)

APP讓櫃檯收銀與點餐的流程，變得更有趣，大大縮短了和客戶的距離
整體而言，JabezPOS.com完全針對使用者經驗來設計，採每個月付費使用方式，不用在初期投入許多昂貴的主機、軟體預算，或擔負後續軟體服務、維護合約等風險，因此能達到使用成本更為節省，服務方式更加彈性的優點。另外，雲端服務的規劃，宣揚電腦還提供BiPOS、BiOrder、BiMyPOS三套門市系統，是專為不同的裝置所設計的結帳系統。BiPOS應用在平板裝置，取代厚重的傳統收銀機；BiMyPOS適用於智慧型手機，僅靠拇指滑動的操作方式，便能處理繁瑣的結帳功能；BiOrder並非結帳軟體，而是餐飲業點餐排程設計的APP，未來可能衍生的APP應用，例如：盤點、條碼製作、會員查詢等。

就台灣資訊軟體服務業者而言，在面對台灣本地市場時，須因應各行業別不同需求，黃志成認為：「20多年來的門市輔導、複雜資訊系統規劃的優勢經驗，加上研發能量的逐步累積，使得流通大師的功能服務，在轉換到雲端時，能夠提供客戶整合服務、轉換服務與加值服務三種方向。」在整合服務方面，傳統的POS系統可與新一代的雲端POS連鎖主機進行混搭，重新整合設計出Anywhere的門市與事業體，轉換服務上也不需更換設備，原有的發票機、出單機、標籤機、錢櫃都可設定使用，客戶還可藉由iOS或搭載Android的平板、手機協助收銀結帳。加值服務的達成，主要在於客戶使用的經驗差異，且最終目的是提供「Anywhere」、「Any Device」的販售境界，以促成消費情境的改變。換言之，是從服務模式的創新，來改善過去缺乏彈性的銷售方式，徹底促進百貨零售、服飾精品、藥局藥妝、餐飲業等行業的新成長動能。

**看似租用的雲端的生意模式，讓創業者取得源源不絕的銷售利器
**除了省去主機建置，以及繁瑣難以評估的軟體建置成本，雲端運算改變了軟體業者與客戶的對立，創造了雙贏，此一生意模式在全球市場激起了不小的漣漪，資訊軟體服務業者也紛紛布局雲端運算產品與服務。以微型創業者而言，透過網路租用主機頻寬，軟體本質不變，用帳號加入平台的方式取得門市經營所需要的服務，不僅完成POS服務雲，還能享受和大型連鎖企業相同的決策工具。

宣揚電腦是現階段第一家做到POS雲端且跨載具整合的軟體服務業者，結合了隨處可得的銷售情報，發揮輕鬆展店的彈性，進一步省去了選擇系統的風險，並在各種裝置上發展出豐富多樣的行業應用等關鍵需求。目前研發團隊與服務方向立基台灣，希冀透過JabezPOS.com的 POS雲端服務平台，深耕中國和美國市場，同時將台灣的系統導入經驗帶向全世界，傳達消費者體驗的最終境界。
更多訊息，請瀏覽產品網頁http://www.jabezpos.com。

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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。

「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。

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。

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。

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。

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。