聯強是全球通路商的 7-Eleven
聯強是全球通路商的 7-Eleven
2005.12.01 | 科技

Q:最近企業併購的風潮很盛,聯強也很積極,你對併購的心得為何? A:產業受到微利化的影響,大家都在做整併動作,就我觀察,未來國際性通路商大約會有二至三家,當地通路商大約會有一至二家。現在跟品牌大廠都是談區域性市場代理,而不是單一地區或國家。任何一家公司會被併購,一定有它的缺點,而且必然是公司本身無法改變的問題,需要借助外力改變,不然併購價格就會很高。所以在併購之前,要詳細解析自己有幾分把握可以改變他們。我們進去雷廷頓的原因就是因為他們資金不足、產品組合不夠強,經過我們協助引進了五、六個大品牌,例如華碩、賽貝斯(Sybase)等。

透過供應商媒合各地通路

Q:聽起來聯強與雷廷頓的合作是個不錯的模式,當初怎麼跟雷廷頓搭上線? A:我們與供應商之間有深厚的信任關係,他們會扮演媒人的角色,幫我們介紹海外好的通路商,像印度雷廷頓就是。比較有趣的一點是,可能受到印度宗教的影響,他們對一件事的投入程度很高,講得直接一點就是很會纏人,想一件事又要想很久,做決策很慢,對習慣快速行事的我們來說,是不太習慣,洽談併購過程中間有一度停擺好幾個月。後來發現兩家的組合真的是很互補,又繼續協商,因為文化的差異真的很大,最後採取只持股三六%的方式,而不是完全地掌控。

將組件廠引入通路做組裝

Q:印度市場是很被看好的區域,那邊的市場特性是什麼?必須注意哪些問題? A:印度是個相當特殊的市場,貧富懸殊很大。過去我們以為國民所得低的國家,消費者要求不會高,但印度曾經受英國統治,所以消費者意識很強,要求東西要用很久,對於服務要求高,這是IT廠商一個很大的進入障礙。另外,他們是各省邦聯制,各地的稅收與基礎建設等情況差別都很大,企業投入成本相對也會比較高。
Q:一般通路商很少會幫原廠做維修,聯強為什麼選擇這條路? A:早期資訊產業是以賣系統為主,規格多,到了末端就會變成產品線太多,很容易出現某個組件缺貨或是庫存過高。我們當初最重要的一項改變,是去說服組件廠進入通路,末端再來組裝就好了,不用這麼多機種庫存在那裡,元組件部分我們就可以幫忙做維修。這就是聯強所謂的「披薩模式」,你可以選料再現烤。而其他通路商都是由小而大,近十五年左右才形成規模,沒有足夠資金與人才,不太可能幫原廠做組裝。

微利時代造就通路商機會

Q:品牌要國際化去做世界市場時,可以找當地通路商,可是通路商要做國際化時,該怎麼做呢? A:全世界的通路結構都是很雷同的,只是每個市場發展的成熟度、通路分類比重不太一樣。產品的特性會決定其銷售方法,銷售方法則會形成通路結構,我們移植到全球市場的主要是資訊系統平台,只要會計制度、管理模式做小修正,其他改變地方不多,就像是把這些通路商納入7-Eleven的體系一樣,我們的價值在於運作系統,以及與全球品牌長期合作的關係,幫他們引入新的品牌與產品,這也是我們可以走出去,可以管得住的原因。
Q:許多品牌在中國都有掉入泥沼的麻煩,聯強如何看中國這塊市場? A:台灣人對大陸市場尤其會有一種非常矛盾與漂浮的認知,不知不覺中會陷入「國語等於普通話」的迷思。身處台灣的時候,會覺得法制亂、規範不夠健全,跟台灣很不一樣,很多人一開始過去時,都會有心理準備。但一陣子之後,就會開始覺得大家都是華人嘛,忽略掉兩岸的社會與經濟上的差異。在這種搖擺不定的觀點之下,不知不覺中會用兩套系統在思考,做出來的決策就會相當危險。 經過一段時間,大陸的代理商與經銷商的信用已經慢慢建立起來,但還沒有成型的徵信系統。我們都是透過長時間跟這些客戶的交往、觀察與了解,建立起信任與默契。

將組件廠引入通路做組裝

Q:在這個資訊業低價化與低毛利的時代,是否就是「通路為王」真正來臨的時代? A:通路這個產業有個特性,人力與交通運籌的成本是不會變的,運送一包衛生紙跟一條金塊的成本是一樣的。若要毛利率維持不變,那絕對值的金額就在下降,但現在產業毛利到了谷底,運作需要更精準。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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