馬雲投書稱「假貨比真貨好」一說遭斷章取義,重申對盜版「零容忍」
馬雲投書稱「假貨比真貨好」一說遭斷章取義,重申對盜版「零容忍」

阿里巴巴董事局主席馬雲於 14 日在股東大會上說出「中國假貨比真貨好」的一席話,隨即引起許多品牌抗議。馬雲今日投書《華爾街日報》回應,該句話是被媒體斷章取義,並以「盜版商品在阿里巴巴無容身之處」作為標題,重申阿里巴巴對盜版「零容忍」,希望能平息風波。

圖說明
(圖說:馬雲今日投書回應「假貨比真貨好」風波。圖片來源:好樣視覺影像

真假貨品質接近,提高打擊盜版難度

根據新浪網的報導,馬雲當時在股東大會的英文發言經翻譯如下:

從社會學的角度看,我們的人類社會,一定有一定比例的壞人。今天我們的平台上有4億人,只要有1%的人是壞人,那就是400萬。我們有2000人用科技的手段找到壞人,和他們鬥爭,我們是在跟人性作鬥爭。我們是受害者,但我們從未停止鬥爭,我們是全球打假的領頭羊;大品牌通常用很多OEM,中國有全世界最多的OEM,他們沒有渠道,但忽然他們發現可以通過互聯網賣產品。生產正品和仿品可能就是同一個工廠,他們的產品不見得比正品差,同時有更好的價格,他們面對的不是知識產權問題,他們面對的是新的商業模式問題。

他指出,現在的盜版商品,無論品質和價錢都較正品更好,因為中國的工廠和原料其實和國際品牌相同,差別只在使用不同品牌名稱。「不是盜版商品打擊正版商品,而是新的商業模式。」馬雲說。儘管馬雲也提到,真假貨品質越來越接近讓打擊盜版變得更困難,不過該段發言立刻引起爭議,批評馬雲此舉無異於支持盜版。

馬雲投書《華爾街日報》澄清,他當時的發言是針對網路發展對品牌、製造商和消費者影響的觀察。他解釋,由於西方市場低迷,中國製造商的出口量不如以往,因此轉而在網路上向中國消費者販售其滯銷的高品質產品。「此趨勢對既有品牌的商業模式可能帶來挑戰,這就是現實。」馬雲說。

馬雲:對掠奪智慧財產的行為「零容忍」

對於外界批評阿里巴巴網拍平台盜版猖狂,馬雲也在文內特別強調:「我們絕不接受盜版商品,品牌和智慧財產必須受保護。」他形容,無法保護原始設計、商標和科技就如同偷竊,不論對創新或維持市場完整性都是有害的,而阿里巴巴對掠奪智慧財產的行為是「零容忍」。

在打擊盜版的努力上,馬雲指出,阿里巴巴的資料處理和分析系統,每天可即時掃描 1 千萬筆商品屬性,包含商標、價錢、地理位置、買賣家身分和消費者回饋等。不過馬雲也承認,打擊盜版將是「長期抗戰」,因為對抗的是人類貪婪的天性。

阿里巴巴「助長盜版」標籤難摘下

過去,阿里巴巴一直以來因高獲利來自大量盜版商品而飽受批評。根據阿里巴巴截至 3 月 31 日的財報顯示,阿里巴巴中國交易總額為 4,850 億美元,較亞馬遜和 eBay 加起來的交易總額還高。

今年 4 月,阿里巴巴獲准加入全球最大反盜版組織 IACC(International AntiCounterfeiting Coalition)時,也引起許多品牌退出抗議,包含 Michael Kors、Gucci America、Tiffany & Co. 等。不過在 5 月時,IACC 主席巴奇斯(Bob Barchiesi)被爆出其實持有阿里巴巴股份,消息傳出後,IACC 隨即以「利益衝突」衝突為由,暫停阿里巴巴的會員資格

資料來源:The Wall Street JournalTelegraph新浪科技

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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