[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式
[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式

編按:中國最大電子商務公司阿里巴巴集團於2014年9月19日以「BABA」代碼,正式在美國紐約證交所上市,上市首日股價大漲38%,創辦人馬雲榮登中國首富,阿里巴巴市值更僅次於Google成為全球第二大的網路公司。
阿里巴巴的故事是怎麼開始的?對中國、對台灣、電子商務,甚或是整個網路產業又將激起怎樣的變化?這些看似已理所當然的榮景背後,是否有些不為人知的曲折與眉角?本文作者將以輕鬆而不失推敲的觀點,與讀者一起「漫談阿里巴巴」。

最近科技界與資本市場最大的盛事,大概莫過於中國電商龍頭阿里巴巴,九月十九日在美國紐交所(NYSE)掛牌上市的消息。甭說圈內高手談正事之餘常忍不住要你來我往論上幾劍,連不少平時不關心互聯網的朋友也一副饒有興味的模樣,時不時就抓起報章雜誌跑來問長問短好不熱鬧。想來一則將近兩千億美金的市值,即便在資本龍頭美國的歷史上也是屈指可數(附帶一提,Facebook當年也不過一千億出頭)。再者它那象徵中國龐大經濟成長的基礎民生影響力實在鶴立雞群,畢竟不同於其餘巨頭(搜索、遊戲、社交、安全)那種有點工具/娛樂/時髦的調性,電商這種東西,本身就具備著一定的普世性-人就算不打game不上網聊天不查資料,買東西總是要的。而且一個公司能經手買賣到中國3%的GDP(這個字眼近來頗為觸景傷情),也夠嗆了。

環繞著阿里巴巴的各種議題可謂五花八門,正經八百至合夥人制度之於企業治理和國家支付政策及金融革新,風花雪月至拍電影或武俠企業文化等不一而足,算是個挺雅俗共賞的公司。不過親朋好友最常諮詢,希望作為公司運營參考的,還是阿里巴巴的經營模式與獲利能力。平平是做電商,為什麼人家動輒近兩兆人民幣的流水(GMV),營收幾百億,淨利還有個3-40%?反觀其他同業規模不如也就罷了,何以利潤差異竟也如此之大?

先不論運營跟國情,我想這相當程度牽涉到兩種電子商務的經營模式-姑且稱之為設施型電商和平台型電商-亞馬遜,京東,和PCHOME都可粗略歸為前者,阿里巴巴和雅虎拍賣等則更接近後者。

大艦巨砲的設施型電商

設施型電商跟現實生活中的買賣較為相似。雖說購買推銷付款等前段流程幾乎都已虛擬化,但它們需要倉庫、一定程度要批貨買賣背庫存、甚至有時得自理物流......,幾乎所有實體商務會碰到的問題,設施型電商一定程度上都必須處理。故大多數的設施型電商,營收和銷售及周邊手續費的提取息息相關自不待言,更要緊的是得額外有大量投資在前述的基礎設施上,進而導致巨額的成本攤提。尤其近年來電商擴張的腳步越發快速,各種資本支出更是層出不窮,是以強如亞馬遜,利潤也不時在地平線上下擺盪,煞是辛苦。

聚眾發力的平台型電商

反觀平台型電商,做法更近似大樓招商:各個商家上平台來開店招攬客戶,作為莊家的平台一樣把購買推銷付款金流等,透過規模經濟獲得較高效益後,虛擬化統一供各個商家使用。但商品的庫存成本及倉儲,原則上大多由商家自理,物流也是交由合作廠商處理集貨配送。在這樣許多事物假手他人的模式下,平台雖僅能從成交金額中提取一定比例(以阿里為例,一般0.3~5%,視品項不等)作為利益,卻能避免像設施型電商那種大量背負庫存及資產的壓力。是以這種「輕資產」的經營模式,資本壓力小得多,擴張上卻更為靈活,故經營者操作起來也更沒有包袱。(當然平台的資訊及運營系統,乃至金流等配套,都必須能禁得起大起大落的用戶流量規模,而要把這些都搞好也必須有極為強悍的運營能力,然而這些都算是電商的必修學分,和經營模式的選擇關聯有限就是了。)

真正的功臣是廣告

上述對輕資產模式的描述,固然可以解釋支出上的輕盈,但真正讓阿里這類平台電商大發利市的卻另有其人。攤開阿里巴巴財報,我們會赫然發現公司營收中,有六成以上竟是所謂的廣告營收。這什麼意思呢? 由於平台上商家越來越多,商品數量及種類更是五花八門,用戶逛起來根本目不暇給,是以很多商品跟店家往往會被埋沒在用戶的注意力之外 (相信不少平日有在網上購物的人,多少都有類似的經驗,再怎麼認真比價挑貨,到結帳也實在看不完所有的商品及商家)。於是為了更有效吸引用戶的注意力,平台電商一方面提供各式各樣的廣告欄位與機制,讓商家付費宣傳好吸引用戶,一方面也提供各種機制讓平台電商以外的網站,也能夠很容易透過刊登這些店家的廣告,從相關收入分一杯羹。然而隨著店家數目越發成長,用戶注意力越發分散,大家競相刊登廣告一事也越演越烈。更有甚者,平台電商自己也會「斟酌」哪些店家/品項更能帶來利潤,並選擇性給予相對應的流量導引。在這種僧多粥少的情況下,店家只好拋出更高的價格來搶奪這些宣傳資源,也難怪平台電商的廣告營收水漲船高。

規費乎? 分享乎?

倘若有人弄了個百貨公司,左手吆喝許多專櫃進駐,右手透過大力向消費者宣傳這個百貨公司的店家和商品眾多,才得以吸引大批人潮。然後有天突然告訴付費才得以駐店的店家說:「現在人實在太多,我們無法避免你的專櫃在眾多店家中被埋沒。若想維持以前的人潮,建議你還是付錢宣傳一下......不過每家專櫃都想拜託我們,所以誰先誰後,就看你有多少誠意了」,旁觀的人不知作何感想?

然而即便是這樣靠商戶發家,還回頭跟商戶拿錢,乍看之下商家仍是照付不誤。到底他們是看做必要之惡,還是說其實商家有著遠比大家想像中更豐厚的利潤,是以將之視為合理的規費? 筆者心裡有自己的答案,相信資本市場和用戶在不久的將來,也會給大家一個他們的答案吧!

關鍵字: #阿里巴巴
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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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