亞馬遜鎖定企業與個人推網路客製化服務|數位時代 BusinessNext

從只經營線上書籍銷售業務，演進到任何商品都可以在網站販賣的美國電子商務龍頭「亞馬遜網站」(Amazon.com)，在進入Web 2.0時代之後，眼看打著Web 2.0服務為名的公司如雨後春筍般冒出，亞馬遜在亂陣當中也推出以自己核心價值為主的網路服務平台(Amazon Web Services, AWS)，鎖定企業與個人兩大族群，推出以網路為平台、使用者為主角，符合Web 2.0精神的新服務，亞馬遜要向世人證明它龍頭的位置是沒有人可以替代的。
當初取地球上孕育最多物種生命的「亞馬遜河」為名，創辦人貝佐斯(Jeff Bezos)洞悉網路的發展潛力，希望亞馬遜能朝多元化產品銷售的方向發展。他在網路泡沫化時帶領亞馬遜平穩成長，獨樹一幟的經營策略，一九九九年獲選《時代》雜誌的年度風雲人物。但是在.com時代表現好是一回事，但它是否能夠通過Web 2.0的考驗呢？

Ｓ３網路儲存低價吸引企業

花費十年時間、投資金額超過十億美元，亞馬遜打造了一個全新的網路服務平台ＡＷＳ。掌管亞馬遜網路服務平台的布萊爾(Colin Bryar)雖然輕鬆地表示：「我們只是提供一個平台，創新研發就交給開發者了。」但是ＡＷＳ平台果然又證明了貝佐斯是最了解網路特性的人，「你可以看得出來，亞馬遜推出這個服務平台，根本就是雇用了全世界替它建構並維持網路服務，」一個亞馬遜用戶這麼說。「這就是Web 2.0精神，你不介意開放讓大家使用你的資源，但卻也樂得接收網友的貢獻，」另一個亞馬遜用戶表示。
報導科技新聞的《ZD Net》以「亞馬遜是外包線上儲存服務的另一個『印度』嗎？」為題，寫了一篇針對ＡＷＳ所推出的Amazon S3儲存服務分析報導。Ｓ３是由「Simple, Storage, Service」這三個英文字組合而來的，是指提供給用戶簡單的方式做網路儲存，用戶可以隨時隨地對數位檔案(文字、音頻和影頻)進行儲存、編輯、刪除和設置權限等操作。當企業用戶或網站開發者遇上Ｓ３，將不再擔心儲存空間、成本以及安全性等問題。「將儲存的煩惱交給我們，你全心全意地把注意力放在創新研發上就可以了，」對Ｓ３服務有高度信心的布萊爾說。
從軟體巨人微軟到許多小型企業，都看上Ｓ３降低儲存成本以及高可靠性等優點，它鎖定企業用戶為主的商業用途非常明顯。Ｓ３不僅要收費，連測試機會都不給。雖然它的費用不貴，但是如果台灣用戶沒有國際信用狀的話，想買也買不了。
目前Ｓ３的收費是一ＧＢ每個月十五分美元，也就是一百ＧＢ每個月也不過十五美元，這對中、企業來說，簡直是完美的超低價儲存服務，也難怪大家要紛紛把儲存外包給亞馬遜。華爾街的分析師們也因為Ｓ３的大獲好評，而看好亞馬遜。

Ａ９搜尋引擎讓ＲＳＳ應用更廣

除了儲存服務外，亞馬遜推出的Ａ９搜尋引擎(A9.com)也非常具有Web 2.0精神，A9.com是一個典型的混搭(mash-up)型網站，混搭就像是加入許多種口味的綜合冰淇淋，口味的成功端看調配的人是否能夠對上使用者的胃口。
亞馬遜邀集了最有力的搜尋引擎一起組成A9.com夢幻隊：一般搜尋結果由微軟的Windows Live包辦(原本是Google，二○○六年初才換成微軟)、亞馬遜負責書籍搜尋、GuruNet.com提供參考文獻，以及旗下的著名電影資料庫IMDB等。「Ａ９讓使用者可從多元角度來蒐集數量難以估計的相關資訊，而他們可以自行對資訊做有效地處理，」貝佐斯以他獨到眼光看透Web 2.0本質。
Ａ９將Web 2.0中下放權力給使用者的精神發揮得淋漓盡致，使用者可以依照個人喜好來自訂「客製化」版型。一般來說，網友在Ａ９搜尋時，結果會以三個欄位顯示：一個是一般查詢結果，中間那欄是亞馬遜的書籍搜尋，另一個則是使用者的個人搜尋紀錄。
當然客制化就表示網友對這些欄目的顯示有自己定義的權力。點選不同的搜尋引擎，同樣的字串將會有不同的搜尋結果，包括部落格、線上黃頁、維基百科(Wikipedia)、書籤以及電影等，在Ａ９上全都可以搞定。
猜猜看，Ａ９目前最多可以有多少欄位？四百二十一個！也就是說，Ａ９裡有四百二十一種不同的搜尋引擎。同時，Ａ９的個人化還包括搜尋結果呈現方式(顏色、字體大小等)、記錄我的書籤、日記等，儼然成為一個搜尋的個人入口網頁。
面對網路搜尋龍頭Google的強勢領先，Ａ９能否成功仍屬未知數，但它重要意義在於讓ＲＳＳ的應用更廣泛了，把原本單向的ＲＳＳ資訊傳送轉為互動的搜尋結果，讓網友有更多、更精確的搜尋。

*S3儲存服務平台鎖定企業

成本低、安全性高
亞馬遜推出以鎖定企業用戶為主的Amazon S3線上儲存服務平台，現在已有許多大型企業，包括微軟以及超市連鎖商Target等使用它的服務，無非是看上S3的低成本、高安全性以及可以隨時隨地處理等諸多優點。

有國際信用狀才能購買
想要使用S3線上儲存服務有三個步驟：先到亞馬遜網路服務平台網站（Amazon Web Services）建立你的個人帳戶、瀏覽你需要的服務類別以及建構個人的客製化應用。但是和Google Base不同的是，你得付費，而且還要有國際信用狀才買得了。

*A9搜尋引擎人人可用

推出工具列免費下載
趕上搜尋引擎風潮的A9.com也推出自己的工具列（A9 Toolbar），讓使用者對搜尋更得心應手，你可以在A9首頁免費下載。工具列上除了直接進行搜尋的方塊，還有個人化服務的書籤管理、搜尋紀錄以及A9日記本。

自訂顯示搜尋結果欄目
在A9搜尋時，會顯示出三個欄目。左邊那欄是一般查詢結果，中間那欄是亞馬遜的書籍搜尋，最右邊的則是使用者的搜尋紀錄。當然使用者也有權力自訂搜尋結果的顯示欄目。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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亞馬遜鎖定企業與個人 推網路客製化服務

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

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