哪一個牌子最受到名模林志玲的青睞?不是路易威登(LV)、古馳(Gucci),也不是亞曼尼(Armani),而是來自西班牙的中價位品牌查拉(Zara),林志玲每次到新加坡和香港都一定不忘到查拉血拼。林志玲不是唯一的愛好者,英國時尚雜誌(Vogue)的副總編也表示,她的衣櫃裡有七○%是查拉的衣服。 (奢華,正在流行)一書指出,近來全球重要的消費行為明顯轉變,價位中等、有知名度、品牌形象良好、品質優、而且能凸顯使用者品味的商品或服務之「新奢侈品,愈來愈受到歡迎,查拉就是其中的代表。透過一套有效運作的供應鏈管理,當時尚雜誌還在報導當季最新服飾潮流時,查拉的櫥窗裡就開始展示那些潮流新款了。 「查拉成功抓住了女性想追求時尚,又要能兼顧荷包的微妙心理,」台灣著名設計雜誌(ppaper)創辦人包益民點出了其中的關鍵。 從漁村發跡的新時尚品牌 這樣的訴求定位的確相當成功,讓這個來自西班牙的服裝品牌,很快地在競爭激烈的女裝市場中異軍突起,在美國(商業週刊)(Business Week)的評選中,查拉今年首度進入全球品牌一百大之內,以三十七億三千萬美元的品牌價值,排名七十七。第一次入榜,不僅高於老牌牛仔褲公司李維(Levi's,排名九十六),更勝過像是愛馬士(Hermes,排名八十二)、普拉達(Prada,排名九十三)、亞曼尼(Armani,排名九十五)等高級時尚品牌。 查拉的總部位於西班牙北部一個名為拉科魯尼亞(La Coruna)的小漁村,創辦者是西班牙人阿曼奇歐.歐特加(Amancio Ortega)。歐特加從一九六三年就以織品原料製造發跡,供應歐洲許多廠商成衣原料,一九七五年因德國批發商突然取消訂單,歐特加只好以查拉為名,開始製造成衣產品,並在西班牙境內進行銷售。 速度和彈性媲美戴爾電腦 歐特加於一九八五年成立英地特斯織品集團(Inditex),整個集團自一九八八年開始國際化,從葡萄牙逐漸往紐約、巴黎擴店。二○○一年五月,集團公開上市後,以更驚人的速度擴展,店頭遍布歐、美、亞三洲,到今年七月底止,全球共有二千四百零四家分店,遍及五十七個國家。根據英地特斯集團九月份所發公布的半年報,集團二○○五年營業額已達二十八億歐元,較去年同期增加二○%;淨利為二.四六億歐元,較去年同期的一.九億歐元,增加二九%,而查拉為全集團最大的貢獻與領導品牌,占有超過六成的營業額。創始人歐特加更因查拉而成為西班牙首富,連年榮登(富比士)(Forbes)全球富豪名單中,今年他排名全球二十三,坐擁一百二十六億美元資產。 不同於一般人對服飾業的刻板印象,查拉因為擅於利用資訊新科技和網際網路,而被讚譽為時裝界的「戴爾電腦」。查拉每一家分店的經理都會以手持電子裝置,迅速將消費者的身分、喜好、最熱賣的產品、以及正在流行的趨勢等資訊,透過網路傳遞給總部。總部的三百多名設計師就將各分店彙整而來的資訊,加以評估和分析,並與公司現有的原料(或立即購買新的織品原料)相結合,設計出符合消費者需要的新款樣式。 織品原料經過工廠內部的剪裁、染色後,連同設計立即發包給附近成百的小縫製工廠。從縫製工廠收回來的時裝成品,經過品質檢驗、整燙之後,附上價格標籤,套上塑膠套,吊掛在衣架上直接出貨:二十四小時內供貨給歐洲大部分分店,四十八小時內供貨給美洲分店,七十二小時內供貨給日本。全球各分店收到新貨後,無須熨燙即可直接陳列在店內。 從收集資料、分析、設計、製造到成品出貨並出現在消費者眼前,查拉所有產品的開發流程會在十至十五天內完成(其他競爭對手推出新品通常需要九個月的時間)。美國紐約九一一事件發生後兩週內,查拉就以其靈活的彈性,適時推出悼念、悲傷系列的服飾而深獲好評。 查拉每週出貨兩次,甚至有些地方是出貨三次,打破一般時裝僅有秋冬或春夏兩種傳統時尚季的慣例,每年所設計出來的新產品高達一萬一千種,其他競爭者如美國的蓋普(GAP),一年僅能推出二至四千種,消費者只要每次去查拉,都會發現新的流行衣款。以倫敦的消費者為例,一年逛同一家店的次數平均只有四次,但平均每年到查拉卻有十七次之多。此外,查拉花了極大的心力在店面擺設和櫥窗設計,刻意讓店面呈現出有如進入高級精品店的感覺,讓購物的消費者有著尊榮的享受。 對於查拉能把速度、設計與價錢,控制得如此得當,路易.威登軒尼斯集團(LVMH)的時尚總監派特(Daniel Piette),就稱讚查拉「可能是全球最具創意也最具破壞力的零售店家」。 控制價量才能刺激買氣 「商品單價不高,量也不多,消費者就會忍不住出手買下,」今年六月甫上任的查拉執行長帕布羅.伊斯拉(Pablo Isla)指出,查拉不斷地努力調整自己,想盡方法預測消費者喜好,用高替換率的商品來引誘顧客持續到店,進而維繫消費者的品牌忠誠度。 西班牙商學院(IESE)教授紐宜諾(Jos?Luis Nueno)評論,消費者的品味多變且獨特,唯有彈性且快速的查拉能跟得上改變,「查拉的供應鏈管理,證明了便宜又快速的流行產品是可以非常時尚(trendy)且完美呈現的(well presented)。」 相較於一般成衣產業將生產移到工資低廉的國家,查拉大部分的成品均在西班牙完成,並且迅速地每週以卡車或航空運輸,將最新商品送達歐洲各國、紐約或東京。和同行相比,查拉的成本始終比對手高出許多,但前執行長卡斯德加諾(Jose Maria Castellano)接受(Business2.0)訪問時表示,「追求世界級速度的好處是,一方面可以抵銷平均比對手多出一五%以上的生產成本,另一方面則讓查拉沒有存貨成本,這就是我們淨利始終維持一○%,居業界之冠的秘訣。」查拉因為具備面對顧客品味轉移時的快速反應能力,速度與彈性所帶來的效率與獲利,遠大於外包給低成本製造商所節省的金額。 靠口碑與不打折吸引顧客 不同於一般的品牌經營,查拉每年僅編列營業額的○.三%來做廣告(一般時尚品牌均為三至四%),靠的是年輕顧客群的口耳相傳、網路上流行時裝版的留言推薦、討論與傳播。查拉也堅持不打折扣戰,不受歡迎的服飾,在一星期之內就會下架,因為製量少,公司損失並不大,相較同等級的流行品牌蓋普,總是庫存了超過三個月的量,因此每當蓋普猜錯顧客的喜好,所有店面裡就會充斥著打折品。 「一手掌控工廠,另一手要接觸顧客」(You need to have five fingers touching the factory and five fingers touching the customer),是創始者阿曼奇歐.歐特加的經營哲學。查拉之所以能締造服裝界每平方公尺最高營業額的佳績,正如美國(商業週刊)所言,「成本不是焦點,在對的時間給顧客對的產品才能成功。」為了能夠攫取消費者荷包,不管是哪種產業,加快推出產品的速度再加上切中人心的訴求,都將是打造成功品牌的必要條件。
隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。
Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。
企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運
模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。
高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。
AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。
政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。
OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題
今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。
面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。
上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。
「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。
金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。
從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程
真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。
下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。
| 產業場景 | 議程規劃與關鍵課題 |
|---|---|
| 智慧支付 | 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷 |
| 製造 | 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料 |
| 媒體科技 | 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰 |
| 零售製造 | 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗 |
這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。
現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。
10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。
「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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