【台灣網路關鍵對話】 網路可以為傳統產業做什麼?
【台灣網路關鍵對話】 網路可以為傳統產業做什麼?

如果說,網路是實體的延伸甚至是鏡像的話,那麼當我們在討論「網路產業」的發展問題時,也許解答之一也在「實體產業」之中。

我本身在網路業服務了十二年,一路見證台灣從「上網,那是什麼?能吃嗎?」到現在的「人人低頭族,處處皆上網」的普及,及看到台灣少數網路巨頭(如雅虎奇摩)可以稱霸十餘年的產業現象,其間種種不過都是「網路使用者」與「網路服務提供者」以及「基礎建設與環境」三股力量彼此之間交互作用的結果--使用者需求被引發與滿足了、網路服務的功用被溝通與理解了、環境與基礎建設到為了,自然就產生了好的發展。所以像是我在擔任Yahoo!奇摩拍賣服務的品類經理與社群經理時,我工作的一大重點就是透過網頁、實體活動、教學單位等,持續的去教會我們的使用者「網拍怎麼用?」「對我的生意有什麼幫助?」「如何經營的更好」等等,也才讓拍賣從「真的賣得掉嗎?」一路發展成台灣電子商務創業的重要管道,甚至許多電子商務的重要業者如「東京著衣」也都是從網路拍賣起家,發展到現在每月數以億計的營業額甚至是開設實體店面。

當然,我們現在要談的是「產業發展」,我認為也可以從類似的邏輯來思考--過往的網路產業發展的動力也許在於個人與企業自發性的思考「我可以如何運用網際網路發展我的事業」,起點來自於個人與傳統企業,「網路」比較是被動性的等著這些人與企業自己去學習與熟悉(所以有各種課程與補習班,我自己也常常被邀請去擔任講師),不過相對的,這些成本也都是由個人與企業自己負擔,所以負擔不起的就無從學習。甚至如果因為沒有碰到對的老師或是好的方法的話,也許這股動機未必會得到好的成果。

但是以上述網拍的例子,平台業者為了招徠用戶,自己擔負起「教育」的責任時,普及與被運用的速度就可以加快。

所以,針對TIEA,除了與政府溝通為網路業爭取在立法與環境上的突破之外,也許也可以擔負起「網路產業」與「傳統產業」甚至「傳統環境」主動界接主動推廣的角色。例如:

  1. 與各種產業互動,更積極的把「網路可以為你的產業做什麼」推向既有產業
  2. 針對網路業的需要怎樣的人才與訓練,把相關的師資與需求更主動的推向學界與學校

「告訴產業,網路可以幫你做什麼」「告訴學校,網路需要什麼樣的人才與訓練」,在需求端與人才端都主動的開始經營,相信網路產業的活性化絕對不必擔心。

當然,這些溝通絕對不是幾位協會理事或是代表可以短期建功奏效的,但是可喜的是,TIEA的成員都是現有網路產業一時之選的業者與工作者,如果可以整合這麼多現有的人才有系統的去做這些事,而不是只零星無系統的發生,相信效果會更大。

我當然也很希望可以在這個過程裡盡我之力去做點什麼,對此相當期待。

 

(本文作者為李全興 / 前雅虎奇摩社群發展部總監)

關鍵字: #電子商務
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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