創業家，你該來看看比東南亞大兩倍的印度市場|數位時代 BusinessNext

人口比東南亞多倍的市場

第一次去印度前，身邊的朋友第一個問題總是「為甚麼要去印度呀？」近年來，「前進東南亞」是台灣網路圈相當火熱的話題，但很少聽到有人討論「前進印度」。或許是因為印度新聞出現在台灣的媒體版面時總是負面，令人很容易就遺漏了，這是一個擁有近13億人口、即將超越中國的大市場，且行動網路滲透率還只有12%的超級大藍海。

印尼有將近三億人口，菲律賓約一億，泰國大概是七千萬，馬來西亞三千多萬，越南約一億，加起來大概是六億多的規模，印度的人口數幾乎超過東南亞兩倍。如果前進東南亞是台灣網路公司的一個選項，那我們似乎也該開始好好認識印度了。

這兩個月跟著獵豹移動在印度參加了兩場網路科技盛會，一是發源自中國的移動互聯網大會GMIC（Global Mobile Internet Conference）班加羅爾站，另一個則是印度當地最大新創盛會NASSCOM，從這兩個會中看到的事實是：中國和美國公司早已對這塊13億人口大餅虎視眈眈。百度、騰訊、小米、獵豹移動等公司紛紛積極拓展印度市場，美國企業代表則有eBay、高通、Intel、IBM，甚至 Walmart、Target等傳統行業，也在印度成立研發中心和加速器。這些企業對印度的期待有兩個面向：一是龐大人口所帶來的潛在市場，二是正蓬勃發展的新創能量。

為什麼連中國都來印度了?

這幾個月和印度科技媒體交流時，他們總是會問：為甚麼最近中國公司都要來印度了？最重要的原因當然是大家都看到了這裡龐大的潛在市場，近13億人口、只有12%的行動上網滲透率，對狼性的中國公司來說，現在不來，更待何時？

雖然前面提過，各個關鍵領域都已有做得很不錯的本地新創，但這個市場實在太大了，一個電商領域同時有Amazon、Flipkart、Snapdeal，大家都還是有做不完的生意。印度時報（The Times of India）甚至為此現象專文探討物流體系的不足，快遞小弟在網購熱季供不應求，努力一點的快遞可以趁這個時候比平常多賺三倍的薪水。

除了人口紅利，另一個關鍵是這裡的「英語人口市場」，或許大家沒想過，印度是全世界使用英語的第二大人口國家，僅次於美國。印度能使用英語的人口比例即便只有10%左右，那也是超過1億2千萬的人口。一路上我遇到的Ola、Uber司機，就算英語說的不流利，但他們都能用英文版App。

第三個機會是印度用戶的開放性，一位任職於印度新創媒體的朋友告訴我們，這裡的用戶並不在意一個服務是從印度本土公司或其他外國公司來的，只要服務做得夠好、符合本地化需求，哪裡來的應用都有機會拿下這個市場。「特別是生活服務導向的應用」，他強調，這裡還有太多食衣住行育樂需求沒有被妥善解決。另外，由於中低階手機仍佔大宗，因此清理、防毒App在印度相當受歡迎，舉例來說，獵豹移動還沒來印度設辦公室前，旗下App就已在此擁有超過4000萬月活躍用戶，是海外用戶數最多的單一國家。

以食衣住行應用來看，本地化是關鍵，舉個例子，一開始Uber來印度時就和其他地區一樣，只認信用卡，但印度的信用卡普及率仍低，因此收現金的Ola很快勝出。不過Uber也很快因地制宜的在印度開放以現金交易，才培養起一票印度「Uber fans」。

談完了令人興奮的機會，也必須指出在印度發展的挑戰。印度貌似有龐大人口紅利，但絕對需要耐心（和資金）等待收成，雖然已有龐大智慧型手機用戶，但許多用戶還是拿來當傳統手機使用，例如，很多人不會用串流音樂和影片，而是拿著智慧型手機到路邊的手機店，花幾十塊台幣請店員複製音樂或影片檔案到手機裡。一方面是使用習慣的問題，另一方面則是行動網路基礎建設還沒到位，公共場所很少有免費Wi-Fi，3G、4G在非一線城市也不普及。因此在現階段能成為活躍用戶的人數遠遠比帳面上的「人口數字」少。

另外一個較長遠的挑戰是多語言版本，印度有超過20種區域語言，因此「多語言化」開始成為當地新創公司想進一步拓展用戶數的一大挑戰。印度知名新創媒體Your Story就從今年開始嘗試推出五種語言的內容。不過對外來企業來說，一開始可從普及率最高的Hindi開始做，大概就可覆蓋50%的印度人口。

基礎建設不夠成熟、變現能力弱，都是印度市場目前的缺點，但相信一切都會加速進步的創業本身就是一場豪賭，我們常常說台灣市場太小，必須走向世界，台灣如何誕生下一家十億美金的網路公司？或許機會就在這裡。

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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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