你一定要認識的物聯網商業模式:羊毛出在狗身上,豬來買單
你一定要認識的物聯網商業模式:羊毛出在狗身上,豬來買單
2014.12.01 | 科技

物聯網時代下的商業模式大致上有三種類型:資料分享與串流、產品共享、產品即服務

IBM軟體事業處高級資訊工程師蘇友信進一步分析,第一種模式是「資料」分享與串流,企業不再依賴硬體販售獲取利潤,轉而依靠的是資料交換,這種模式被形容是「羊毛出在狗身上,豬來買單」模式,意指使用者購買產品不用付錢,相關成本將由第三方廠商吸收。由於「資料為王」的特性,硬體價格變得低廉甚至免費,對台灣的硬體廠商來說,因為缺乏Google、Facebook與阿里巴巴等大型雲端平台,商業模式又以硬體銷售為主,這種商業模式的殺傷力最大,也是物聯網浪潮下最需警惕的一種商業模式。

Google旗下的智慧家庭公司Nest就是一個最好的例子。

Nest與愛爾蘭最大電力公司Electric Ireland達成協議,只要民眾和愛爾蘭電廠簽署兩年合約,就可以獲得免費的Nest溫控器,讓原本售價為250美元的Nest溫控器變成0元,而且Nest還會派人免費到府安裝。

也就是說,本來由民眾買單的Nest溫控器硬體,改由電力公司買單,而電力公司則享有Nest使用者的用電大數據,Nest溫控器的價值從硬體轉移到資料上。Google本就不依賴硬體賺錢,若廣泛採用這種模式,對同類型產品將帶來很大的殺傷力。另一方面,接下Nest訂單的台廠英華達,代工利潤也可能被壓縮。

台廠往往過於重視硬體價值,而忽視資料的重要性,造成資料應用速度不夠快。「現在還沒有想到資料要怎麼用,那還很遠!」、「連設備都還沒有賣到消費者手中,怎麼談數據價值?」,這是台廠常提到的現狀。IBM軟體事業處協理胡育銘認為,「國外新創公司面對物聯網時代很有『資料觀』,先想好要解決什麼問題,然後能搜集到什麼資料、這些資料能賣給誰,最後才設計產品。

舉例來說,AllState保險公司先從問題出發,『為什麼每個人的汽車保費都一樣?』接著利用汽車感測器蒐集駕駛人資料,再分析駕駛行為、駕車風險高低,製定不同的保費,駕駛習慣良好的人保費較低。但國內公司依循傳統,先推出硬體,然後才去想資料怎麼應用,或是知道大數據很重要,但不知道怎麼利用大數據賺錢。」這是值得台廠警惕的地方。

第二種模式是產品即「服務」。硬體連網後,企業就會得到大量使用者資料,藉由大數據分析、軟體升級或人力服務,幫使用者解決問題。台灣中興保全的MyVITA就是一個好例子,當裝在廚房的瓦斯偵測儀發現瓦斯濃度異常,就會立刻連線中興保全總部,透過屋主同意後,在第一時間進屋查看瓦斯管線,當下解決問題,避免災害。

第三種模式為產品「共享」。在這個模式裡,消費者使用時才付費,而且是用多少才買多少,是一種「租借」模式,商品的製造、維修等都是公司負責,例如汽車共享公司Zipcar、台灣腳踏車共享公司微笑單車YouBike等。YouBike在租借前30分鐘免費,之後每隔30分鐘收10元,利用連網系統讓自行車調配達到最大效率,創造一天一輛車最多15次使用率。

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(圖說:Google透過收購Nest進軍智慧家電,終極目標是取得資料,商業模式還是網路產業的免費模式。圖片來源:Nest提供)

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第247期)
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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