電子商務自動化的必要工具：API|數位時代 BusinessNext

電子商務發展不斷演進，相關業者的營運型態已從傳統「備貨接單」的高度人工作業流程模式，逐漸發展成為「接單出貨」的高度自動化模式，然而從接單到自動轉單出貨的流程，往往涉及許多資料交換與系統串接，如何縮短流程成為迎接行動商務的挑戰。

目前人力成本相對高昂的西歐國家，開始大量使用API(Application Programming Interface)來建立自動化流程，電子商務生態體系的運作效率因此提升，直接促進電子商務市場的蓬勃發展。

(影片說明: 透過多品牌產品整合型資料庫，通路可透過單一的API取得多品牌產品的詳細資料。影片來源: ETIM)

有些電商業者甚至需要安裝多個API來跟多個供應商做資料交換，例如英國的 StockInTheChannel，可透過單一API取得英國所連結經銷商的產品料號，庫存數量與價格，還有可出貨時間等。並可透過產品料號對應到整合型產品資料庫，整合完整產品資料到網頁後台系統，同步更新網頁前台產品資訊。

因此，市場逐漸發展出專業的API整合服務公司。目前在西歐，已經有越來越多經營者專注提供API整合應用服務，如德國的 COP、法國的CompuBase、荷蘭的ICESHOP等。這些公司透過API快速串接第三方電子商務公司，建立完整的網路商務生態系統，也加速網路商務的快速發展。

對電子商務廠商來說，API可以用來連結上下游供應商與第三方服務系統商的資料系統。例如透過API來跟經銷商或品牌廠商倉庫的倉庫管理系統(Warehouse Management System;WMS) 做連結，以取得產品料號，庫存數量，價格與可出貨時間等。又如，透過 API與品牌廠商的產品資訊管理系統(Products Information Management;PIM) 做資料連結，取得品牌原廠的產品規格照片、行銷資訊與影音說明等等，以降低資料重複人工鍵入的成本與可能的資料重製錯誤。

不過，礙於資源限制，可能只有少數品牌大廠會提供API給通路做資料串連，而且通常是提供客製API給大型電商平台或垂直電商使用，無法開放給其他通路使用。

因此，市場上開始出現整合型的多品牌產品資料庫公司，例如歐洲的 ICECAT | ETIM，或是美國的 CNET 與 GS1 等。透過單一API模組的安裝，使用共通EDI (Electronic data interchange) 電子資料交換格式，例如 XML 或 CSV等，經過產品料號與資料庫做比對，整合到網頁後台產品資料庫，電商便可迅速在網頁上呈現出完整與豐富的產品說明資訊。

圖片名稱: 自動化網路商務流程。
(圖說: 透過API，電商業者可直接連線取得經銷商資料，並完成自動轉單出貨流程的資料連結。圖片來源: StockInTheChannel)

台灣網路商務經過多年的發展，也慢慢發展出自己的上下游供應鏈體系與第三方服務，相信未來對於API應用的需求也會越來越高。

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迎接AI代理時代，中國信託3大策略重點加速金融轉型

中國信託金控自2018年起便系統性的推動AI應用，透過3大策略重點，全面深化AI於企業營運與金融服務的應用，展現其在AI創新實踐領域的領導地位。

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕，展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出，人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖，台灣正站在這場關鍵變革的十字路口，必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭，接下來，台灣更要以AI與軟體應用為核心，開創下一座新高峰，讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」，大量數位員工走進職場

目前，AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成，邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明，所謂AI代理（AI Agent），不僅能理解與回答問題，更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務，或Amazon的倉儲與送貨機器人，都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型，而是直接參與了人們的日常生活，甚至取代部分白領工作，成為職場上的虛擬同事，舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務，AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光，對此趨勢也有相同見解。他預期，未來金融職場將迎來大量數位員工，AI角色亦將從過去的助理定位，躍升為具備博士班水準的專業夥伴，全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上，為了迎接這股變革浪潮，中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室，積極借鏡國際金融業的成功經驗，推動各項AI專案。這項超前部署的策略，也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構，展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略，可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具＋自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟，如：語意搜索、摘要總結、內容生成等工具，只要確保符合資安與內控標準，即可快速導入與應用。此外，針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢，則透過自建AI模型的方式內化至系統中，藉此強化差異化競爭力，與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調，推動AI賦能，絕非單純的技術導入專案，而是一場全方位的企業文化變革，必須由高階主管帶頭學習與使用AI，再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式，循序漸進，逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」（Prompt Engineering）是AI效益最大化的關鍵，中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例，整理為知識庫，讓全體員工得以共同學習、快速上手，加速落實AI於日常工作中。目前，中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境，協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題，企業在導入AI時應回歸業務本質，從產業策略與關鍵流程出發，找出痛點並對症下藥，才能創造出AI應用的最大價值。

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題，發展相關的AI應用，例如：智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易，2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣，為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成，如今，中國信託正積極邁向產業共創階段，並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」，擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式，研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用，如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台，以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調，唯有打破單打獨鬥，串聯產業力量，才能加速AI在金融業的落地與深化，進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力，真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。