行銷經理的秘密 (四)~消費者才是「品牌」的主體|數位時代 BusinessNext

你以為你在做品牌嗎?****
****其實…****
****今天的消費者才是品牌的主體，不是你。****
****你只是提供工具或服務讓消費者能建立自己的品牌而已。

我們討論了很多如何行銷的議題，現在讓我們換位思考，把主體換成消費者，消費者是如何建立自己的「品牌」？

通常行銷經理的第一步是打造品牌識別，品牌識別有兩個面向一是可以見到的，例如logo、色系、外觀等，二是不可見的，例如品牌個性、故事、印象等等。

讓我們從自有品牌消費者的角度來看，消費者表現在外的是髮型、服裝打扮、表情與行為，而內在的就是個人的性格、學經歷、整體給他人的感受等。

所以你可以發現從這個角度來觀看，你會發現一個全新對商品或服務在行銷上的洞察，也就是所謂的「品牌」其實是屬於消費者的，我們都是協助消費者打造自身品牌的角色。

一家服飾廠商就有如品牌CI的設計師，為自有品牌消費者設計出不同於其他人的風格，也因此並不是你挑選消費者而是消費者選擇你。同樣的，髮型設計、美妝商品、健身、首飾配件等所有的商品都是為了同一個目的，打造一個自有品牌消費者。

自有品牌消費者個人的個性與生活風格就形塑了整體給他人的印象。他常常參觀藝術展覽、喜好古典樂、多數穿著ZARA的服裝......這一切都對外展現了他是「怎麼樣的一個人」。

自有品牌消費者向他人展現自我的「接觸點」幾近無限多個，並不止於外在，也包括自有品牌消費者在那裡吃飯？餐廳或夜市？在那兒消費？法雅客或是燦坤？與那些人交往？社交圈？

我們在行銷上之所以極其困難且無法預測，其原因就在這是一個雙向互動的動態模型。你在做品牌定位的同時，消費者也在做自身的品牌定位。你利用廣告公司、公關公司等行銷手段推銷你的商品或服務的同時，消費者也在利用Facebook、穿著打扮、行為社交來行銷他自己。

所有的行銷與經濟理論都假設99%不變的情況下，討論那1%的變因。但是事實上，現實世界是99%都是變因，而只有1%的因素是確定的。行銷經理們常用結果去推論原因，例如藉由市調結果去推論可能的消費者型態，他30歲、住台北市、從事廣告設計行業五年資歷、未婚、大學畢、月薪落在4-5萬之間......所以他可能會使用蘋果手機或電腦......

這種推論方式就像我觀察他過去三十年都活著，所以我推論他將會永生一樣荒謬。

不是所有消費行為都是有跡可循的，行銷經理們很難認知到「隨機」在人的行為中佔據了相當的份量，並不是所有的行為都有一個「因為......所以......」。

事實上大多數的情況，消費者做出一個決定是因為100項因素相關造成所以的1項結果。行銷經理多數都陷入了因果的陷阱，我想跟你說的是多數的消費行為，我們可以說它與那些因素有相關性，而不能說它們有因果關係。

了解你所經營的品牌，你也同時了解了你的消費者，因為你的品牌定位同時會吸引與你的品牌定位相同的自有品牌消費者。

了解自己，物以類聚。

出自林文傑onsaleking

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。