找到連用戶都沒想到的需求——兩案例教你做大創新服務的蛋白
找到連用戶都沒想到的需求——兩案例教你做大創新服務的蛋白
2016.07.20 | 技能

本文摘自《工業大數據》一書第四章《價值創造的商業模式設計》,《數位時代》獲授權刊登。

尋找價值的「GAP」

根據「煎蛋模型」理論,「蛋黃」是核心產品,而「蛋白」則是真正為客戶創造價值的創新服務,是能讓企業持續性獲利的關鍵,而如何找到價值的「GAP」(需求缺口)正是企業引導創新、做大「蛋白」的核心切入點。

一步一腳印教你如何做「蛋白」

圖說明 前面我們已經強調過,創新不僅是產品的升級,應該還包括提供綁在一起的加值服務,以提高該產品(及企業)的價值與競爭力。為了讓讀者能確實了解這樣的觀點轉變,更好地設計並做出符合自身企業特點的「蛋白」,我們以奇異醫療企業(GE Medical)為例,來做簡單的主控式創新設計練習。

奇異醫療的轉型有賴主控式創新

奇異醫療企業原為一家醫療儀器製造商,主要顧客為醫院或醫生,但自2004 年改名為「奇異衛生保健技術」(GE Healthcare Technologies,以下簡稱「奇異」),這意味著它們在目標顧客群與提供產品服務項目的改變,包括下列幾項變革做法:將資料(Data)轉為資訊(Information)、將物品資產轉化為功能資產、將商品服務轉化為客戶服務、將智慧硬體轉化為智慧軟體;簡單而言,便是其經營理念從「提供一項好用的醫療儀器設備」轉型為「提供顧客所需要的醫療服務與建議」。因此,你可以猜得出來,現在奇異將主要顧客群定為病患,唯有了解病患才能找到問題的所在,若此方案運作情況良好,未來甚至可以將市場延伸至年長者等高危險群。

這樣的轉變在創新矩陣中是如何呈現出來的呢,說明如下。

步驟一:定義目標與看見的商機首先,奇異先定出期許自己朝向「提供精緻的健康照護」的目標前進,以此作為本創新矩陣的預設情境,並定出目標顧客群為「病患」;接著在象限一中,填入目前所能提供的產品或服務,也就是「醫療設備」,奇異以此為核心產品,嘗試以此為發展基礎,多方思考發想,提供病患符合目標的套裝產品服務。

圖說明

步驟二:找出未被滿足的需求在這樣的目標情境下,試著找出目標顧客群「尚未被滿足的需求」和「尚未被提供的產品或服務」為何,並依其特性填入象限二,例如:資訊中心(iCenter)、以習慣為基礎的服務(Usage-based Service)、醫療資訊及醫院自動化系統。但這些都是同行間大致可預測出來的發展方向,可能在相關醫學會議或學術期刊已有相當深入的討論,競爭對手甚至可能已著手進行類似的產品及服務規劃,因此象限二所提出的產品及服務僅是短期計畫,用以引導我們作更深入、更長期性的發展規劃。

步驟三:定義消費者需求缺口與市場缺口此時,我們已經確定了奇異的發展目標為「提供顧客所需要的醫療服務與建議」, 目標顧客群為「病患」,目前擁有的核心產品是「醫療器材」,近期可朝向「資訊中心」、「以習慣基礎的服務」及「醫療資訊和醫院自動化」的方向深入發展。

我們依循著象限二的這三項產業近期發展趨勢,與奇異發展目標作一比對,釐清在此目標下,以「資訊中心」、「以習慣基礎的服務」及「醫療資訊和醫院自動化」這三項為發展過程的產品及服務可以為何?以附加服務的套裝產品及服務應該是一個什麼樣的東西?而且是目前市場上尚未被清楚提到的商機、目標客戶群尚未發現的需求。奇異提出了兩個可以達成目標的作為,分別是「健康風險分析」和「藥物分子化」,因此,將顧客需求產品缺口定為「預防性照護」,而消費市場的缺口則是「客製化藥物」。

步驟四:規劃滿足缺口的服務與產品接著,奇異再運用「應用地圖」和「品質機能展開表」,在精緻的健康照護的總目標下,規劃符合「預防性照護」和「客製化藥物」特性的產品及服務,以及開發此類產品及服務可能需要的核心技術等。

最後奇異以「健康照護管理系統」之建立來回應此階段系的產品及服務規劃,主要適用對象是病患,病患可透過此產品服務隨時了解自己的健康情況並記錄之,這些長期記錄的資料對藥廠和保險公司是重要的,一旦找到了病患的問題,藥廠便可馬上進行新藥品研發或建議使用藥品的生產,對保險公司而言,若能於早期發現癌症,保險公司便有獲利空間。

圖說明

值得注意的是,病患之所以願意使用該系統的主要原因在於:病患可藉此獲得健康管理上的資訊和建議,而非單純的測量資料,例如:X 光可以讓我們早期檢查出骨質疏鬆的狀況,但是病患需要的是之後他該如何做,有什麼建議,提供顧客想要的資訊才是此系統銷售的價值。

尚品宅配用低成本滿足客製化需求

在中國大陸利用主控式創新思維實現轉型的一個成功案例是尚品宅配,也是中國大陸第一家採用數位科技為使用者提供客製化家居服務的公司。對於一個宅配公司而言,要賣給用戶傢俱,可是從顧客端思考,其真正的價值需求卻並不是傢俱,而是傢俱帶來的居家生活的感受與品味。

圖說明

宜家家居( IKEA)應該是最早意識到這一點的企業之一,他們的口號是「生活,從家開始」,可見是把家所帶來的生活哲學放在第一位的。於是宜家家居把傢俱賣場設計成家裡房間的樣子,使顧客在逛的時候彷彿置身於自己未來的家中,如此,宜家家居展示給用戶的和賣給用戶的就不再是傢俱,而是家居的體驗。但是宜家這樣的方式依然不是完全的客製化,因為首先,你給我展示的空間並不是與我的空間完全契合的,其次,在賣場的有限空間裡面所給顧客展示的設計也很有限,於是很多人到朋友家做客的時候會發現朋友家的傢俱樣式還有擺設怎麼如此熟悉,因為他們剛好參照了相同的宜家家居展示方案,所以同質化比較嚴重。

尚品宅配將實體的賣場搬到了網上,並且透過數位技術將顧客家的空間也搬到了網上,用戶可以在高度仿真的3D 成像技術的幫助下選擇不同的傢俱擺放在「虛擬的家」中,挑選符合自己生活哲學和品味的搭配風格。為使用者提供服務的方式也是多種多樣的,第一種方案是用戶在網上預約,由服務人員上門量尺寸並設計解決方案。隨後設計人員會根據量尺寸中所採集的資料建立房屋空間的立體模型。顧客隨後可以到體驗門市店在自己的房屋模型中放入虛擬的傢俱,感受不同風格和不同布置下的效果,顧客也可以選擇由設計師推薦的設計方案。

在完成線上的設計後,顧客可以立即在系統上下單,訂單立刻傳送到工廠開始生產,用戶還可以線上跟蹤生產進度和修改訂單,真正做到從測量、設計、生產和布置的完全客製化解決方案。第二種方案,用戶可以下載「我家我設計」APP,利用手機測量房間尺寸後快速繪製出自家的平面戶型圖,軟體隨後自動生成家的三度立體環境,可以輕鬆選用巨量傢俱建材在立體環境中進行虛擬裝修和線上下單。如果想要更加偷懶一些,尚品宅配還提供上百個房間的經典戶型圖供用戶選擇。

第三種方案是線上尋找設計師幫顧客完成新家的訂製,報名成功後將自動生成需求帖,顧客可以解說設計要求並上傳平面圖,隨後設計師會線上與顧客溝通共同制定設計方案,三個工作日後一個完整的方案就會提供給用戶,待用戶確認後即可由設計師完成網上下單。 圖說明

使用這樣的方式,尚品宅配削減掉了昂貴的賣場租賃和管理費用,將庫存基本降到了零,用最小的成本為客戶提供了居家體驗,並且最大幅度地滿足了客戶客製化的需求。除此之外,每一個顧客都為尚品宅配貢獻了一份設計方案和資料,從這些資料中進行深度的挖掘,就可以更好地了解不同客戶人群的不同需求,從而為未來的客戶提供更加精確的服務。

主控式創新應用總結

從冰山理論來看,產品所創造出來的商機,其實只是浮出水面的冰山一角而已,潛藏在水面下的、來自服務所帶來的商機才是無窮龐大的。過去製造業習慣以製造導向看市場變化,現在必須要反過來,製造出以服務為導向的產品,才能支配市場;未來誰能從硬體移轉至軟體、將資料轉化成資訊、將銷售產品轉換成銷售服務,誰就會是下一波市場興起的贏家。

對企業而言,轉型提供服務化產品不是憑空跳躍的改變,而是以自己現有的核心產品與技術為中心,向外延伸相關配套服務,這些產品和服務必須以顧客的立場思考,才能設計出具有商業價值的產品及服務;同時為了提高同行的進入障礙,創新技術與智財管理的規劃亦不可省略或忽略。隨著科技的快速發展,企業及社會整體已從機械化、自動化的年代進入機電整合的時代,不久的將來將全面進入資訊與機電整合的世代,企業所提供的產品亦將不再是一個單純的、單向的商品,而是會與外部相關資訊連結的產品及服務組合。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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