從超市、百貨到大賣場,亞馬遜和阿里巴巴為何在線下買不停?
從超市、百貨到大賣場,亞馬遜和阿里巴巴為何在線下買不停?
2017.11.20 | Amazon

東、西方兩大電商巨頭阿里巴巴和亞馬遜,近來都在做同一件事:投資實體連鎖零售通路。其中,阿里巴巴出手的標的可還不只一家。當然,這兩大巨頭出現相同作為絕不是偶然,而是他們都認清了實體有其不可替代性的事實。

雖然實體零售的銷售額看似逐年衰退,電商營業額則是年年成長,但至今線下零售市場的規模還是比線上大非常多,而對於在各自擅長區域市場的市佔率都已經達到相當大規模的阿里巴巴和亞馬遜來說,往海外開疆闢土是尋求成長突破的一個選項,而另一個選項就是向線下挑戰。

線上到線下,從零開始緩不濟急

然而實體零售或許傳統,卻一點都不簡單。經營實體連鎖通路有近30年經驗的業界高層直言,這些電商再厲害,要想自己一手一腳在線下做出具有規模的連鎖通路幾乎是不可能的事情。因為光是找人、找地就很困難,況且從零開始也緩不濟急。

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亞馬遜推出無人商店Amazon Go引起相當大的市場關注
圖/ Amazon官網

這或許就是為什麼亞馬遜和阿里巴巴相繼推出了如「Amazon Go」這樣酷炫,且話題十足的「無人商店」,解決進入線下必須大量找人和培訓的痛點。相信對於這些像科技業甚過零售業的公司來說,用技術解決問題是他們更熟悉且擅長的作法。但也是因為如此,到目前為止,「無人店」似乎還是比較像個技術展示場域,不是真正為消費者需求而生的存在。

而且從目前這些無人店推出至今都還僅止於示範店也可以猜想,在實際推行上想必遇到了不少困難。或者有實體零售業者也點出,以台灣非現金支付占比還不到2成來看,無人店其實是一個「把80%消費者拒於門外」的解決方案,不符合現實。

無人店推廣不易,併購效益更直接

既然無人商店要在短時間內大量推廣有難度,那對資金不虞匱乏的電商巨人來說,直接併購現成的實體店很自然就成了選項。所以我們看到亞馬遜以137億美元(約合新台幣4150億元)併購了美國生鮮有機超市Whole Foods,而阿里巴巴則是一路入股了中國3C連鎖通路蘇寧、併購中國連鎖百貨商場銀泰商業,還有中國連鎖超市業者三江購物和聯華超市,以及最新宣布以新台幣873億元入股旗下擁有大潤發(RT-Mart)及歐尚(Auchan)兩大中國量販賣場品牌的高鑫零售36.16%股權

當然任何併購都少不了磨合期,更何況線上與線下的整合更是過去未曾有過的事,大家都還在摸索階段。但這一買無疑大大縮短了從線上到線下的距離。一方面,他們藉此踏進了過去在網路上不容易做好的生意,如生鮮市場;另一方面,阿里巴巴和亞馬遜可以將原本必須要用來找地、蓋基礎建設、找人、訓練人的時間和資源,更專注用於找出貫穿線上與線下的路徑,嘗試創造虛實互補的加乘效果。

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圖/ 阿里足跡

又或者,他們也可以將過去在新零售的試驗,在這些既有的實體連鎖通路上快速複製、驗證。試想,如果將阿里巴巴旗下被稱為新零售原生物種的盒馬鮮生營運模式,放進中國446家大潤發和歐尚賣場,可能會產生什麼效果?

而兩大電商巨頭的動作,也不免讓人思考,如果是在台灣呢?誰有能力可以出手進行線上、線下零售通路的整併?

台灣也會有類似的虛實通路整併案嗎?

相對於阿里巴巴和亞馬遜分別有超過4700億美元(約合新台幣14兆元)和5400億美元(約合新台幣16兆元)的身價,台灣電商就算是市值最高的momo也還不到300億元,而台灣較具規模的實體連鎖通路如統一超,市值則是超過2900億元,要以小吃大的難度相當高。

但台灣連鎖通路高層指出,比資金規模更大的問題恐怕是台灣電商公司沒有阿里巴巴和亞馬遜這麼強的技術實力,也不像他們可以大量且高度掌握消費者的金流、物流等全方位情報。因此他認為,就算今天台灣電商有錢可以買下7-11、全家等實體連鎖通路,恐怕也還是做不到阿里巴巴併購線下通路可能產生的綜效。

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momo的市值將近300億元,是台灣電商市值最高的,但這還是不及台灣較具規模的實體連鎖通路規模。
圖/ 吳晴中攝

實際上這點連台灣電商業者自己也不否認,表示這是以台灣為主要市場的小市場現實。業者直言,就像是明明知道AI很重要,但因為可以期待的應用規模、回報規模有限,台灣電商就是很難投入和亞馬遜一樣多的資金去做研發,最終只能選擇市場上成熟的科技。

但台灣不論線上或線下業者,大多都認同虛實整合的方向,並也正在往虛實整合的方向努力。只是在台灣不論是線上業者要併線下業者,或是反過來整併,似乎難度都不低,所以多數業者目前還是以一己之力在虛實整合尋求突破,或者往策略聯盟的方向發展。只是所謂策略聯盟通常都是比較鬆散的結合,合作自然也就很難像併購那樣的緊密了。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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