不願再養大對手,零售業將矛頭指向AWS,Google、微軟的機會來了
不願再養大對手,零售業將矛頭指向AWS,Google、微軟的機會來了
2017.08.30 | Amazon

繼今(2017)年6月傳出沃爾瑪(Walmart)對合作夥伴提出不得使用亞馬遜雲端服務AWS(Amazon Web Services)的要求之後,美國另一大型連鎖百貨賣場Target也傳出計畫要在今年底至2018年逐漸擺脫對AWS的依賴。而這兩大業者的動作可能才只是開頭,隨著亞馬遜對零售業的侵蝕日深,AWS或許會成為更多對手反抗的戰場。

亞馬遜除了已經在高含金量的美國服飾市場坐二望一,過去這段時間也傳出有意進軍美國零售業另一塊金磚-藥局市場;還不僅如此,亞馬遜自有品牌電池、電子零配件以及母嬰用品等等,同樣呈現擋不住的成長態勢;而近日在完成對Whole Food Market的併購後立刻大動作降價,更無疑讓各大零售賣場感受到深刻且直接的威脅。

亞馬遜與零售業衝突升溫,AWS可能受波及

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AWS是亞馬遜旗下最賺錢的事業
圖/ 截自AWS re:Invent2016

對零售業者來說,除了架設網站、推出App,以及啟動各種零售場域實驗和改革,試圖與亞馬遜相抗衡外,現在AWS也可能成為他們的反擊戰場之一。過去因為市場上成熟的公有雲服務有限,且亞馬遜帶來的威脅感也還沒有現在這麼迫切,所以不少知名零售商都是AWS的客戶,如Target、Nordstrom、Nike、Under Armour等等,而他們也都可以說是為亞馬遜養大AWS這個金雞母的貢獻者。

根據亞馬遜過去幾個季度的財報,AWS明顯扮演了公司獲利的主要支柱,如在今年第二季,AWS對亞馬遜的營業利益貢獻為9.16億美元(約合新台幣274億元),彌補了海外市場的虧損,也讓亞馬遜在該季度可以維持獲利,可以說AWS是讓亞馬遜能夠更安心地以不計成本方式在市場上攻城掠地的後盾。

因此或許也可以說不太意外地,當亞馬遜與零售者之間的利益衝突日益升高,同時市場上也開始有更多雲端服務廠商可供選擇之後,離開AWS就成了一個選項,也可以說是零售業者對亞馬遜的一種消極抵抗。

根據美國媒體CNBC的報導,Target方面雖然沒有正面承認「計畫脫離AWS」這個消息,但明確表示,他們現在不只使用一家雲端業者的服務,而且未來也會持續這麼做。另外Target今年7月開始釋出大量科技職缺,包括雲端基礎架構工程師,或也可以視為這項變動的跡象之一。

Google、微軟虎視眈眈

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亞馬遜AWS在雲端市場還是遙遙領先
圖/ Synergy Research Group

當零售業者對AWS的態度有所轉變,相對地也就成了微軟、Google和甲骨文等其他雲端業者的機會。而若能成功從AWS手中拿下指標客戶,並成功完成系統移轉,也很可能會帶起連串效應,繼而成為在零售市場的雲端大贏家。

不過零售業雖然是重要的雲端用戶族群,但要讓AWS真正感受到重擊,恐怕也不是那麼容易。根據研究機構Synergy Research Group最新公布的第二季雲端市場調查報告,雖然微軟、Google相比去年同期的雲端營收都呈現倍增,市占也有進步,但AWS今年第二季的全球雲端市占率還是高達34%,這個占比還高於微軟(11%)、Google(5%)和IBM(8%)的合計市佔。

但不論如何,零售業者對亞馬遜的反彈,對其他對手來說絕對是好消息,更是不能錯失的好機會。

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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
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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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