年輕的睿智是微軟好夥伴|數位時代 BusinessNext

微軟大中華區行銷總經理邱麗孟一直有個願望，希望有一天，有一家台灣的商用軟體公司能夠揚名全世界。台灣睿智資訊也許就是這麼一家軟體公司，一家能夠幫邱麗孟達成願望的軟體公司。
今年四月才正式成立的台灣睿智資訊，是個相當年輕的軟體公司，主要產品是一套三組可呈現豐富圖樣、使用介面簡易的商業智慧(Business Intelligence, BI)軟體。成立時間不長，但是客戶已多達百家以上，製造業的IT大廠如台積電、廣達、技嘉、建碁等，都是他們具有代表性的客戶；金融客戶則包括了國泰世華、中央銀行、新竹商銀和保德信投信等。總經理賴威誠帶著堅毅的口吻表示，「若以今年新建的商業智慧案子來看，應該有七到八成都是我們拿下來的。」

用簡單易用做產品區隔

一家年輕的軟體公司，怎麼做到的呢？台灣睿智的幾個主要幹部都來自於慧盟資訊。慧盟是一家提供企業e化服務的軟體整合廠商，從企業資源規劃系統到供應鏈管理系統，從協同商務解決方案到顧問諮詢服務，慧盟為客戶導入大型的e化專案。在慧盟工作期間，台灣睿智的主要核心成員發現，許多企業建置了很多必要的e化系統，但各系統間的資料卻無法有效彙整，散落在各系統上的各種資料，無法適當協助各部門主管一眼看出公司的營運狀況，更別說是進一步分析營運上哪裡出現問題？哪裡需要趕緊救火或進一步加強？
賴威誠於是決定要做一套簡單好用的商業智慧軟體，讓企業裡需要看報表的人，可以很快拉出想要看的圖形報表，能夠確切地知道公司或部門到底目前狀況如何。同時他也希望能將這套軟體完全產品化，以創造市場規模，而不是用專案的方式只替特定客戶客製化系統。決定產品屬性後，賴威誠找來了研發技術長和未來要負責行銷的大將，三人開始寫營運計畫書。討論產品規格時，他們決定以微軟的資料庫為核心，因為微軟的產品市場最大，公司行號裡會用微軟產品的工程師最多，微軟相關的訓練課程也最多，這樣可以很快地讓顧客接近自己的產品。核心定清楚後，三人同時也一致認為品牌和國際化是公司最重要的目標。賴威誠回憶，當時公司還沒有正式成立，但是產品研發已經開始，於是他讓研發團隊專心開發公司未來的產品，自己則接些和網站相關的案子，「不太難的專案，我自己就可以執行，公司需要有收入來養研發工程師。」週一到週五賴威誠做網站專案，週六和週日他就和研發、行銷負責人碰面，在一個位於三人家中心點的咖啡廳裡，利用週末二十四小時熬夜工作。

用服務與平價招攬顧客

為了要和目前全球幾家重要的商業智慧廠商有所區隔，台灣睿智和一般商業智慧軟體經營手法完全背道而馳。賴威誠堅信商業智慧不應該是菁英企業的菁英產品，於是將產品定位在讓商業智慧成為全球企業的標準配備，希望所有的企業都能很愉快又簡單地使用他們Office-like 的商業智慧軟體。在價格策略上，則以一般企業可負擔的價格為起點。
負責公司營運的副總經理李書賢說，有一次他和總經理晚上在公司開會，公司的其他同仁都回去了，這時○八○○免付費電話突然響起，電話那端是個買了睿智出版的書，並且正在使用試用版的消費者。李書賢說，對方詢問了不少問題，「能回答的都回答了，對方卻愈問愈深，」眼看快招架不住了，最後只好把電話交給總經理賴威誠。當賴威誠回答完對方所有的疑難後，放下電話，已是深夜兩點多了。
後來他們才知道來電的人是亞歷山大休閒運動集團的資訊部門協理，由於公司原先的系統並不能滿足大家的需求，他在書店裡買了睿智出版的(商業智慧)一書，也上網下載試用版，但仍有些疑問，所以特別打電話詢問細節。當然，這通深夜兩點的客戶服務，讓亞歷山大正式成為台灣睿智的客戶。

堅持走品牌與國際化之路

「不因為公司還小，就不做品牌。把品牌排在第一順位，花小錢也能做好，」悅智全球顧問的共同創辦人陳麗蘭表示，台灣睿智最令人讚賞的一點，就是從公司成立的第一天起，就把「品牌」和「國際化」擺在最優先的位置，「在美國的微軟夥伴活動裡，看到他們自己準備了印有公司識別的贈品，作法和國際大廠如出一轍，我真的很驚訝。」
賴威誠表示，公司識別系統(CIS)、雇用外國工程師、出版多國語言的軟體版本(目前有中、英、日)都是當初撰寫營運計畫書時就規劃好，一直按步就班確實執行著。七月在美國參加微軟夥伴大會後，睿智得到美國許多客戶和經銷商的認可，九月在美國加州成立了分公司，研發團隊有一半落腳在美西，而第三季開始，客戶訂單和經銷商也從台灣擴展到中國、美國、以及歐洲。睿智的國際化之路，正穩健而逐步地開展。微軟大中華區行銷總經理邱麗孟一直有個願望，希望有一天，有一家台灣的商用軟體公司能夠揚名全世界。台灣睿智資訊也許就是這麼一家軟體公司，一家能夠幫邱麗孟達成願望的軟體公司。

台灣睿智資訊股份有限公司 Strategy Companion

公司所在地：台北、美國加州洛杉磯 El Segundo
董事長：黃駿傑　總經理：賴威誠　
成立時間：2005年4月　資本額：6千萬
大事紀：2005.07參加微軟在明尼蘇答舉辦的2005 Worldwide Partner Conference，為台灣第一個參展的軟體夥伴／2005.09美國分公司在LA成立，北美地區已建立超過十家經銷商。在全球有七個地區或國家有代理商或分公司／2005.11「SC-Analyzer 2004」產品一年內全球累積客戶超過百家。「SC-Analyzer 2005」與微軟的SQL Server 2005同步全球上市。

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。