區塊鏈落地最大挑戰,IBM全球區塊鏈實驗室總監:不在技術而是商業模式
區塊鏈落地最大挑戰,IBM全球區塊鏈實驗室總監:不在技術而是商業模式
2018.06.05 | IBM

2018年號稱區塊鏈落地關鍵年,但至今多數區塊鏈專案仍處於概念驗證(POC)階段。對此IBM全球區塊鏈實驗室總監Nitin Gaur表示,觀察不少經過POC階段、最終卻無法繼續進入商轉的專案後發現,區塊鏈落地最大的挑戰在於商業模式,而非技術。

IBM區塊鏈POC案例超過400件、8%已商轉

IBM為區塊鏈聯盟Hyperledger主要成員,該聯盟在2017年推出專為大型企業設計的區塊鏈框架「Hyperledger Fabric 1.0」,IBM也推出企業區塊鏈解決方案。

至今,與IBM合作的區塊鏈POC已超過400件,其中有8%已商轉。例如,IBM和全球海運龍頭快桅(Maersk)合作,利用區塊鏈技術追蹤貨櫃流向,大幅減少昂貴和耗時的紙上作業和通關手續;又或者是和沃爾瑪(Walmart)合作,將區塊鏈用於全球食品供應鏈,確認食品來源及流向。

不過,從這些合作案中,Nitin Gaur也發現區塊鏈要在商業場景落地,仍有不少挑戰待突破。

挑戰一、當每個節點都承擔部分責任,如何課責?

區塊鏈最大的特點在於,各企業作為節點共同參與帳本的記錄和確認,將責任分散在每間企業,而非像過去其中在單一企業或政府。

Nitin Gaur以食品溯源為例,當酪梨要從秘魯運到美國,中間只要稍有耽擱酪梨就會壞掉,而透過區塊鏈,從酪梨農場、海關、港口到收貨者,每個角色都是不同節點,對酪梨的品質好壞都有責任。另一個例子是,當各家銀行透過區塊鏈合作,只要一間銀行做過「客戶風險屬性評估」(KYC),該結果也能分享給其他銀行,而不用重複做,相關金融服務流程(如開戶)也能因此簡化。

雖然區塊鏈解決過去不同企業合作面臨的缺乏信任、時間冗長等問題,卻也產生另一個問題:責任歸屬。舉例來說,若因為某間銀行KYC沒做好,導致其他銀行也出問題,那責任歸屬應如何釐清?這或許是目前區塊鏈在產業落地面臨最大的挑戰,「所以商業模式很重要」Nitin Gaur認為這些都不是技術的問題。

Blockchain
區塊鏈解決了過去企業合作面臨的缺乏信任、時間冗長等問題,卻也產生責任歸屬新的問題。
圖/ shutterstock

挑戰二、數位法幣是區塊鏈交易最後一哩

另外Nitin Gaur也提到,目前有90%的區塊鏈技術都只用到分散式總帳的對帳功能,沒有完全發揮區塊鏈潛能。他認為,區塊鏈的價值在於「價值轉移」,也就是可以把數位資產轉移給他人。

而要做到這點,數位法幣和數位身份是兩大關鍵。他認為,「交易」作為區塊鏈核心概念,會涉及清算和結算,如何把資產數位化?將資產和個人數位身份做連結?做實體資產交易時,作為分身的數位資產如何同步轉移?這些都是尚待解決的挑戰。

而在金流部分,他認為最後區塊鏈生態系少不了數位法幣的角色,可加快金流速度。不過他也提到,數位法幣至少還要十年才有機會實現,因為這必須和各國主管機關和央行合作。僅管困難,卻是不得不面對的挑戰,「數位法幣可以解決交易結算最後一哩路。」他說。

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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