你,徬徨三十時?
你,徬徨三十時?
2006.08.01 | 人物

公元1774年,德國文豪歌德(Johann Wolfgang von Goethe)出版了《少年維特的煩惱》這本小說,為當時德國社會帶來巨大衝擊,也為這位年方25的年輕作家,開啟了瘋狂全德語區的知名度。
小說的故事內容大概是這樣的:少年維特是一個不知人生目標為何的年輕人,只好浪盪在城市中,以學習繪畫和藝術為樂。某次的舞會裡,他認識了女孩夏綠蒂,藉著一場突來暴雨,他們因共同朗誦一首詩而彼此一見鍾情,但女孩卻是一個擁有婚約的人,其未婚夫也是維特的好友。最終,維特在經歷兩人共處的一段美好時光後,只得選擇避往他鄉。然而俗世成人社會禮教的束縛與行事的刻板單調,讓少年無法忍耐,他再度回到城市,卻發現夏綠蒂已和未婚夫完婚,並且在最後一次幽會裡徹底拒絕他。難過的維特,最後穿著黃褲子、黃馬甲、藍外衣,用夏綠蒂夫婿的手槍自殺,死時桌上還擺著一本作家萊辛(Gotthold Ephraim Lessing)的悲劇劇本《Emilia Galotti》。
《少年維特的煩惱》引起社會的大騷動,主要原因來自和社會主流價值的對抗。在當時的德國社會,小說具有社會教化意義,其勾勒的主角和故事,必須能做為讀者模仿的典範,但在歌德的這部小說裡,主角維特的虛無、吟嘆、自殺不僅難以讓人學習,還抵觸了基督教「禁止自殺」的教義,因而引發教會的封殺。但對當時普魯士各邦的年輕讀者而言,這本小說卻真切地說出了他們內心的愁苦,洛陽紙貴之餘,「黃褲子、黃馬甲、藍外衣」的「維特裝」更引為風潮。由藝術史看,《少年維特的煩惱》後來被視為德國浪漫主義運動的前導,人的自發情感與自我想像,取代宗教或社會教條,逐步成為市民生活價值的主角。從更廣大的社會變遷意義來講,《少年維特的煩惱》像是一只信號,預示著歐洲由「集體社會」向「個體社會」的大規模轉進,人以自我的感知、探索、熱情、嚮往,來創造自己獨一無二的人生,逐漸構成歐洲個人主義的內在精神底蘊。
為什麼台灣會有「青年維特的煩惱」?從外在世界看,台灣社會正從製造業經濟體轉向創意經濟,和歌德當年寫作這半自傳小說時的時代氣息若合符節──社會價值正由「集體規範」向「個體創意」快速翻轉,不免讓這時代的少壯成人,充滿各類自我懷疑與何去何從之焦慮。從內心世界看,三十正負五的這世代,現正被要求生產出各種原發性的創意,但對於浸淫自過往填鴨、升學主義、去自我化教育的這一世代,他們從未洗禮過西方教育中「發現、開展、接納自我」的過程,因而如何通過自己的感受與情感產生原創創意,成為一種「重回青春期」的尷尬工程。
但也正因有著這一世代的掙扎與突破,台灣創意產業的發展,會比對岸中國來得紮實與深刻。一個社會能產出多麼獨創的商品或勞務,通常無關於政府喊出多大的口號,而在於那社會的主角世代,經歷了多深刻的心靈洗禮──歌德與維特所衍生出的德國藝術和德國工業,不就是台灣這一尷尬世代最好的歷史參照座標?

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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