阿里巴巴線下大採購,新零售掀起大風吹?
阿里巴巴線下大採購,新零售掀起大風吹?

過去兩年,阿里巴巴陸續入股中國零售業者蘇寧、中國購物中心業者銀泰、中國連鎖超市業者三江購物和聯華超市,而最新消息是,阿里巴巴也可能對連鎖量販業者中國大潤發出手。這一連串對實體零售的積極投資,加上馬雲去年做出的「新零售」聲明,一方面說明了阿里巴巴已經看到純電商的發展瓶頸;同時也重新突顯出實體零售的優勢和價值。

目前各國網路購物占整體零售消費的比重多還遠低於20%,這個數據或許可以被解讀為電商還有很大的發展空間,但如果電商占比真的可以從20%以下成長到50%,甚至是80%,那阿里巴巴為什麼不是想辦法再推電商一把,而是選擇在這個時候耗費大筆資金,另闢不熟悉的實體新戰場?

電商遇瓶頸?耗巨資另闢實體戰場為哪樁

或許阿里巴巴雙11購物節的數字已經透露出一些端倪。雖然雙11晚會一年辦得比一年更盛大,不只是排場規模堪比春晚,每年新增引進的全球商品數也相當驚人。而阿里巴巴所做的努力成功在2016年將雙11的GMV(成交金額)推向新高,突破人民幣1207億元(約合新台幣5500億元)。但同時間很多人可能也注意到,不同於2015年雙11的年成長率還高達6成,2016年則是已經降到只有3成左右。雖然3成仍是很高的數字,成長放緩卻是不爭的事實。

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2016年的雙11成交金額再刷新紀錄,但成長幅度明顯走緩

此外,雖然對於在中國電商市場有超過七成市占率的阿里巴巴來說,要透過市占擴張的方式追求成長本來就有難度,跨入新市場似乎是合理選擇,但如果今天電商在整體零售業的占比有機會從10%成長到50%,在絕對值仍有大幅成長空間的狀況下,阿里巴巴應該沒有分散資源另闢戰場的急迫性。

畢竟即使不計入還沒定案的中國大潤發投資案,光看馬雲這兩年對實體零售的投資金額就已經超過新台幣約2000億元。這筆資金至少可以讓他打好幾波殺到見骨的補貼戰、多培養幾個淘寶村,或是投入更多電商技術的開發等等。這一連串的舉動絕對稱不上尋常,而是透露出更多的危機感。

除了純電商發展可能面臨瓶頸,阿里巴巴這一連串投資,也重新突顯出線下零售業者的價值。

雖然實體零售業這幾年可以說是被電商壓著打,一直到今年初都還陸續傳來如美國梅西百貨和西爾斯百貨等零售業重量級代表將大幅縮減實體據點和裁員的壞消息,可以說實體零售業的焦慮感這些年來與日俱增。

但在虛擬和實體無法分開的新零售時代裡,實體零售業者未必會位居下風。

虛實整合新零售,實體業者反攻的時候到了?

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實體零售如梅西百貨的價值不是一時半刻可以被取代的
圖/ Macy's

就如神腦國際電商事業部總經理單紹棣說的,「任何你看到一家實體通路,有一點規模的,少則經營20年、大則百年,你馬雲怎麼建一個梅西百貨?」

即便今天阿里巴巴的市值高達2500億美元(約合新台幣7.7兆元) ,資金基本上不成問題,但如果真的要自己從零開始發展實體,就得找地、建商場、人員訓練、系統串接...都不是有錢就能夠做到的,更別提電商對實體零售經營核心的不理解,以及需要付出的時間成本有多高昂。

也別忘了,全世界和阿里巴巴一樣有這麼大營業規模、這麼高市值的電商業者,大概只有Amazon可以相比擬。實際觀察,不論從市值或營收等角度來看,目前多數實體零售業者可以掌握的資源其實比純電商平台還來得充沛得多。

以台灣為例,最大的電商業者PChome和momo,年營收大約在250億元~300億元,市值則分別約236億元和278億元;相對之下,台灣便利超商龍頭統一超的年營收和市值分別為2100億元,和2300億元;或是全家便利商店2016年營收超過600億元,市值也有450億元。如果撇開阿里巴巴這個比較極端的巨型電商不看,單就規模角度而言,以實體為主體去整併虛擬零售的可能性似乎更高。

不過這是單純從規模的角度去看,實際上,新零售也不是單靠資源多就能勝出。因為即便電商發展至今已經長達20年,還是有不少實體零售業者私下坦言:「我們不懂電商。」相對於新技術向下相容舊技術,傳統要擁抱創新的難度似乎更高。

可以說,線上零售發展新零售的主要障礙可能是規模;線下零售要發展新零售的主要障礙則是在於對電商專業的不了解。不論是誰要整合誰,都有各自的挑戰要面對。

不過可以肯定的是,電商吃不了所有的零售市場,而新零售的展開則是再給了實體零售業者一次重新展現價值的反攻機會。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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