[鄭國威] 尊重專業，需要先認識專業|數位時代 BusinessNext

越來越常聽到「尊重專業」這四個字，不過通常是夾在「台灣人就是不尊重專業」這樣的句子裡頭。我也犯過不尊重專業的問題，不保證不會再犯。那如果我們希望台灣更尊重專業，除了一些操之在人的事情──也就是所謂的「大環境」以外，我們自己可以做些什麼呢？

首先，我想把「存心壓榨」跟「不尊重專業」這兩者分開。我認為前者是刻意為之，也就是這種人不管對專業了解不了解、有沒有財力跟能力去給予專業足夠的尊重，都會這樣惡質。我認為這種人只是少數，也會漸漸被淘汰。後者反而更讓我覺得危險，對台灣發展有很大的傷害，因為非刻意為之而對專業不尊重的人，理應隨著社會跟產業成熟而減少，但現在卻有雨後春筍般的態勢，我認為這代表我們的社會跟產業朝反方向在走，越來越不成熟，以至於摩擦越來越多。

是什麼造成了這態勢？一個顯著的原因是科技。因為科技，傳統產業要跟ICT資通訊科技結合尋找下一步，科技創業公司要向掌握資源的舊勢力鑽營或是突圍，政治人物需要透過網路「與民溝通」，任何一個人也可以透過網路連結各種資源，去挑戰現況。因為科技，世界正快速地變得更複雜，知識總量爆炸，領域被無止盡地垂直細分，卻又得平行交錯，才能加速創新跟解決問題。

然而就跟許多其他問題一樣，科技也是解決「不尊重專業」這課題的最好方式。我認為，台灣會有「不尊重專業」的討論聲浪，是因為兩個環節出了問題，也就是專業等級的鑑別與專業知識的傳播。科技可以協助我們正確地鑑別專業，並降低鑑別專業的門檻跟跨專業的交流障礙。

在網路上，找到不同專業的社群集結處並不難，通常只是在Google、Facebook、WeChat 或Twitter上的幾個搜尋跟點擊。每當我需要跟跨領域專業者合作，我就會先到這些社群做調研，或是直接連繫適合的人提出問題。這些網站都有內建的鑑別系統，例如搜尋結果排序、粉絲數量、推薦跟背書者的檔案、人脈訊息⋯⋯，花一些時間，我可以大致掌握該領域的專業者圖像。許多如PanSci泛科學這樣的垂直媒體則提供專業知識的普及傳播，也篩選出許多優秀的作者，方便我們聯繫。

此外，就如同創業團隊大爆發，所以需要CrunchBase；天使投資人也大爆發，所以需要AngelList；台灣有獎金獵人跟Changee Across這類網站協助不同專業者遇見彼此、做出評估。需要尋求專業協助者，都應該熟悉跟支持垂直領域媒體以及人脈服務。同時專業人士如果不希望不受尊重，也該降低外界評估的門檻，更應積極地利用這些媒體跟服務來教育市場。

最後，最重要的還是價碼。就跟夜市小吃的價目表一樣，有品項無價格，不免讓人點起菜來帶點心驚。我們應鼓勵專業者更公開、更直接地在自己的檔案頁面上公布合作價碼，而非每每看到過於貶低的徵求接案條件跟價碼，就哀怨「不尊重專業」。現況是用來改變的，不是用來哀怨的。

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力，或尋找下一個成功案例時，beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題：如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期，beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆，不僅確立台灣為全球總部，也同步完成逾億元首輪募資，並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而，真正值得市場與投資人關注的，不單是分拆或募資本身，而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段，邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場，就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示，未來將聚焦三大布局，包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖，以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先，在產品面，將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力，結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how，打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

產品布局：從理解數據的大腦，進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明，近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用，希望提升營運效率與員工生產力，但 AI 能否真正創造價值，關鍵並不在模型本身，而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致，甚至充滿錯誤，即使導入再先進的 AI 模型，也難以產出可靠的分析與決策。換句話說，企業唯有先建立穩固的數據底座，才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此，beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上，形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容，OmniSegment 就像一顆智慧大腦，可以完成跨通路數據整合，並進行資料清理與標準化，而 AgentBit 則是智慧代理人，它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策，自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是，OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how，使 AgentBit 不只具備內容生成的能力，更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯，能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容，並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例，當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案，再依據活動成效反覆調整策略，整個促銷活動期間都要處於備戰狀態；如今，只要以自然語言輸入活動目標，AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據，自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時，它還會持續分析結果、修正策略，直到找出轉換率更高的路徑為止，真正讓企業累積的數據，轉化為持續創造營收的智慧資產。

市場布局：以電商護城河，打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次，在產業應用面，beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤，而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商，透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據，提升會員價值與營收。至今，beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶，並在不同產業情境與應用需求中，持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗，讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點，進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟，築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗，beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域，運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據，真正做到跨通路的數據即時整合，讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年，beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業，包括國際保險集團及指標金控，皆已導入 OmniSegment CDP，由系統依據客戶在不同通路的行為，即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式，一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始，beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作，代表我們的數據安全和隱私合規性，已經通過了市場上最嚴格的標準，這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局：立足台灣，加速拓展日本與東南亞市場

第三，在海外發展上，則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示，相較於多數台灣新創進軍日本市場，往往需要一、兩年才能站穩腳步，beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作，已經成功「逆向」打回日本市場，短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶，涵蓋航空、餐飲集團等不同產業，未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外，beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面，看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機；另一方面，隨著全球 AI 人才競爭白熱化，東南亞更是重要的人才庫，有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示，這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來，beBit TECH 將持續以台灣為核心，向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場，讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家，一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場，beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具，而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力，轉向商業化與規模化，這家台灣新創正用清晰的策略布局，寫下屬於自己的下一個成長故事。