阿里巴巴十大網商決選,入圍廠商善用大數據+雲計算
阿里巴巴十大網商決選,入圍廠商善用大數據+雲計算

第一屆「阿里巴巴台灣10大網商」選拔經過近百家的激烈競爭後,決賽前十強名單已經出爐,並將在12/12產生首屆冠軍。而從十大標竿網商的成功經驗中觀察,阿里巴巴B2B網站發現「洞悉大數據分析」、「電商營銷工具的多元運用」、「改造企業文化」3大特點,是這屆優秀網商營運的重要共同特色。

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(阿里巴巴首度來癌舉辦十大網商選拔比賽,期望能找到更多優質廠商拓展B2B市場。照片來源:張嘉伶攝)

阿里巴巴集團副總裁梁春曉今日來台表示,電子商務興起將影響未來企業競爭力,改變傳統供需生態鏈,除了降低創業資本,也讓年輕人擁有更多機會。

梁春曉說,以天貓雙十一購物節來看今年拿下571億元人民幣的營收再創新高,但事實上,B2C只是冰山的一角,背後龐大的B2B變革才是真正巨大的商機,整個供應鏈都將納入電子商務的生態體系,阿里巴巴看到的是從一個「網商」要變成 「商網」。

阿里巴巴這次來台舉辦首屆「阿里巴巴台灣10大網商」,就是期望能讓更多的中小企業看到新商機,而入選的十大網商為:「普德家電股份有限公司」、「鼎洋工業股份有限公司」、「萊慕思股份有限公司」、「合亦有限公司」、「京銘科技股份有限公司」、「享曆工業股份有限公司」、「晨陽興業有限公司」、「十藝生技股份有限公司」、「三興數位有限公司」、「安口食品機械股份有限公司」。

阿里巴巴B2B台灣總經理傅紀清表示,從「洞悉大數據分析」、「電商營銷工具的多元運用」、「改造企業文化」3大特點,讓「阿里巴巴台灣10大網商」從近百家參賽企業中脫穎而出,其中「洞悉大數據分析」中,電子商務是大數據的時代,取得、分析與運用數據是企業成敗的重要關鍵,透過查詢公司的產品曝光量與點擊量,亦能與同行進行比較,來評估公司推廣策略的成效;另外透過訪客資料的分析,可以了解哪些區域對公司的產品興趣度較高,進而開發潛在買家;還可以檢視業務中有沒有一些決策做得不好、工作流程中效率不佳的地方,這完全取決於企業主對大數據是否足夠了解。

各項「電商營銷工具的多元運用」部分,顯示關鍵字的訓練與掌握、產品質量與網頁店鋪視覺上的優化,是中小企業在進行電子商務時的基礎,但能透過這些工具挖掘出買家的需求往往才是成敗關鍵。

另外,在這次參賽企業裡,經營者皆能「改造企業文化」、電商意識都發生根本性改變,開始重視「分享」的組織文化,強調內部共識的凝聚,例如:舉辦團隊共識營,成立員工圓桌會議,分享每個人的看法、強化員工對企業文化的認同等。另外經營者也懂得授權與分工,提高組織管理的彈性化,例如:開放讓員工提出企業改造建議、由員工輪流主持主管會議等。

梁春曉認為,當整體電子商務市場更加成熟後,將勢必發展C2B的經營模式,也就是客製化生產,目前在中國有些業者已經朝這方向發展,包括廣東有一家零庫存的傢俱業者,青島紅領的西裝服飾業者,完全靠著客製化商品來銷售,甚至連海爾家電也積極嘗試此種生產模式,可以發現在碎片化的市場需求下,透過大數據的分析以及雲計算,準確的滿足每一位客戶的需求,是生產業者將面臨的重要課題。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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