在中國發生的蛛絲馬跡，都可能影響世界的未來|數位時代 BusinessNext

一個多月前西班牙時尚品牌Zara在上海開張，第一天我也湊熱鬧去逛，裡頭滿滿都是人，不是抱著一疊衣服去結帳，就是排長隊等在試衣間前，好像年終大搶購，雖然當時才剛過完年。
我挑了一件襯衫，但領圍大了一號，櫃子上又找不到其他尺碼，所以順勢問了站在旁邊的店員「有沒有小一號的？」「Sorry, English only.」這位店員微笑但語氣肯定地告訴我，這時我才注意到裡頭的店員全是菲律賓人，店內所有交談都是用英語。

全球大小品牌都搶進上海

這顯然是個噱頭，完全切中上海人崇洋心態。一週後我再度走進Zara，裡頭全換上中國店員，講國語就行，碰到老外時，這些店員也能講上幾句簡單英文。從櫃子上衣服全已換新來看，生意相當好。
我很好奇如果Zara在台北也開家店只說英文，會是什麼結果，但這一陣子從台北到上海來的朋友倒是更多，每個人關心的是台灣還有什麼東西能拿到大陸來賣。當本地白領都喝過珍珠奶茶、吃過永和豆漿、唱過錢櫃KTV、泡過上島咖啡、買過周杰倫CD、拍過婚紗照後，台灣風格的生活品味在上海已漸過時。
取而代之的，是世界各地的商店都想到上海做生意，這裡目前有1900萬人口，還在增加中，中國經濟迅猛增長，人民幣升值勢道強勁，未來似乎看不到烏雲。各種美式、歐式和日式風格的產品，都在瞄準這個城市的新興消費者。去年9月女性時尚雜誌《Vogue》在上海創刊後，接連不斷的奢侈品派對和展覽，忙得本地時尚圈人士分身乏術。

台灣賺取時間利潤差機會不再

中國正從大國走向強國，手上握有很多籌碼，也清楚怎麼出牌。以我所熟悉的媒體業為例，6年前還努力找港台同業合作，不管是資金、技術或人才，如今他們的胃口早已養大，合作對象非國際媒體不可，如《華爾街日報》、CNN和新聞集團（News Corp）。
過去，這些大陸同行不打招呼就剽竊我們的文章，但現在更多企業領袖繞過台灣直接到大陸訪問，以致許多學校畢業一、兩年的菜鳥有機會進行專訪，或被報社派到海外出差，這在6年前非常罕見。
台灣要被超過了嗎？先別這麼悲觀。但要把台灣流行過的東西再拿到大陸，賺取「時間差」利潤的那個時代，早已過去，因為全世界都在搶這個市場，並各出奇招和創意。看著吳宗憲在中央電視台熟練但略顯疲乏的表現，台灣人需要的不僅僅是努力而已。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。