創意行銷加精準定位,復興台北車站舊商圈
創意行銷加精準定位,復興台北車站舊商圈

前有台灣最大連鎖百貨公司,後倚沒落後車站舊商圈,腳踩迷宮般的台北車站地下道,2009年底,京站時尚廣場在沒人看好的情勢下開幕。

先天條件不良,後天表現卻相當出色:
原本預計2015年損益兩平,但2011年就提前達陣,營收突破50億;今年買氣弱,年中業者祭出「買2000送200」折扣戰,京站不跟進,但營收依舊成長1成。

這是京站時尚廣場總經理柯愫吟,第二度演出小蝦米對大鯨魚戲碼。

1995年,她將衣蝶打造成台灣第一個女性專屬百貨公司,首創「帥哥門房」為顧客開門,風格獨特,站在面積2.5倍的百貨巨人新光三越身旁,毫不遜色。

鎖定年輕人,不跨入百貨紅海
由於衣蝶給人的印象太深刻,當衣蝶封館,柯愫吟帶著團隊離開時,許多人以為她們要把過去的成功模式複製到京站,「但我不想再做一個衣蝶,那太無趣了!」柯愫吟笑著說。

**二度創新前,她調查了兩件事。

首先,觀察商圈。**平日,台北車站是學生與年輕上班族的大本營;假日,則是南來北往過路客的匯集地。吸引年輕人,靠潮流商品;抓住流動客,靠餐飲最實際,「食‧裝‧趣‧遊」的招商策略儼然成形。

接著,盤點資源。由於許多名牌因同業抵制無法進駐,京站轉而結盟同一棟的威秀影城、伊士邦健身俱樂部、君品酒店和台北轉運站,喊出「新北口。五社聯盟」的口號,企圖以複合式功能的娛樂中心,吸引人潮跨過忠孝西路與市民大道,來到台北車站的北面出口。

「大家都說不要進紅海,怎麼做?鎖定最多的客人,才比較有成功的希望,」柯愫吟一心想要把「台北年輕人最喜歡的事物」全部都放進京站。她相信,百貨公司賣的不是「商品」,而是讓生活變得更美好的「夢想」;經營的更不只是一個「店」,而是一個「品牌」。

因此在京站,幾乎看不到精品名牌,大型品牌也都往裡面挪,出入口的精華櫃位,只留給販賣手創小物的年輕創業者;慶祝跨年時,當對手都在舉辦演唱會和煙火秀,京站卻反其道請大家來百貨公司裡搭帳棚露營;NBA球星林書豪爆紅,京站搶下50件限量主場球衣,數量全台最多,「因為你們最積極,最常打電話來詢問,」代理商愛迪達如此告訴京站。

習慣被打壓,激出無界線創意
柯愫吟認為,「勇於嘗試」是團隊從衣蝶以來一貫不變的精神,「但這並非與生俱來,而是被打壓的結果!

她回憶,衣蝶時代最慘烈的一役,是因為同業抵制,整個運動休閒樓層,只有一家牛仔服飾品牌敢進駐。

於是,柯愫吟帶領團隊緊急動員:有人飛香港、日本,引進4個全新品牌;有人以「採購制服」名義,到中南部零售點5件、10件地搜刮牛仔褲,逐一擺滿檯面。為了創造話題,甚至在賣場中間設了一個籃球場!卻也捧紅了當時知名度不高的運動鞋專賣店摩曼頓。

京站招商時,舊事重演。上百家已經簽約、甚至開始裝潢的廠商,最後卻不敢來;女鞋品牌最慘烈,每招商3家,只有1家順利進駐。

「只要是客人喜歡、但別人做不到的,就把它執行出來!」柯愫吟認為,業績不該是唯一考量,隨時提供消費者新商品更重要。於是,**主動發掘新興網路品牌前來替補,還把鞋區規畫成蜿蜒曲折的小路,刻意營造出尋寶的樂趣。

**我們問這位資歷超過30年的女將,為什麼她的團隊總能一次又一次,突破框架?

「因為我們對未知不那麼害怕,」柯愫吟促狹地笑著,彷彿下一個前所未見的創意,已經在她的腦中成形。

資料來源《經理人月刊No.97》

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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