網路串連商機大各行各業將產生質變
網路串連商機大各行各業將產生質變
2007.01.15 |

儘管二○○六年國內景氣低迷,整體的花卉交易銳減二至三成,但透過網路訂花的成交量,卻逆勢成長至少一成以上,像花道家的營業額更成長一倍,說明網路商店正在實體世界中扮演「振衰起蔽」的力量。
根據資策會的資料,台灣二○○二年全國電子商務的成交金額為台幣一百六十億元,但二○○六年已成長至五百多億元,顯示電子商務的成長潛力和實力。從「花道家」和「台灣區花店協會」的網路應用來看,主要就是利用網路將分散的個別商店重新串連,造成集體的規模經濟,再把這種「經濟」回饋到消費者身上,中原大學資管系教授劉士豪就指出,網路串連造成的這種商業機會,未來一定會讓許多行業從量變產生質變。

**催生質變的四個誘因

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從量變到質變,主要有四個方向的誘因:
一、可以集中行銷:主要是台灣地窄人稠、市場規模不大,一般單一企業很難有足夠經濟效益來做行銷,但是消費者的忠誠度,必須靠不斷的創意與創新,這就必須結合更多的力量。
二、可以強化便利性:不用受制於實體店面,二十四小時隨時隨地都可以提供服務。
三、更有效控制庫存:在克里斯.安德森(Chris Anderson)所著的《長尾理論》一書中指出,過去非主流的產品很容易在「八○/二○」的法則犧牲掉,但是有了網路做介面,可以不用庫存商品,仍能提供商品品項服務。
四、可以增加更多服務機會,打造忠誠度:瑋泓數位集團總經理邱義智表示,花卉雖非民生必需品,但會上網訂花者,一定有花錢消費的打算,只要產品物超所值、品質受到保障、售後服務佳,就能培養忠誠客戶。

**要茁壯須「價量並存」

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為確保收到花禮者能收到品質一致的鮮花、花禮,「花道家」網站上推出數百種花束、花禮與各式活動,但要求負責配花、送花的實體通路,除了負責配花、送花服務之外,並擺放花道家相關文宣,如此一來,不僅能確保全台合作花店送花服務的品質,也能有效提升花道家知名度。
儘管有不同的「長尾效應」,但是網路商店仍舊面臨了網路資訊環境不普及、人員訓練問題以及法令相關建立的挑戰,網路商店要能日漸茁壯,還是要「價量並存」,也就是單價和數量都要有一定的規模,才能做到薄利多銷。如果是單價太低的產品,量必須馬上衝大,一旦訂購量銳減,網站就很難生存。例如過去曾有過便當外送的網站,但如今大部份都已不存在,就是因為單價不高,加上便當的口味好壞因人而異,再加上照片呈現的商品與消費者拿到的便當,往往會有落差,在品質上無法做到控管良好,很容易被其他網站取代。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

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。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「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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