從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
2018.06.15 | IPO

網家PChome商店街與M17 Entertainment都是數位新經濟領域(以下簡稱新經濟)的新創業者,從台灣起步、放眼國際市場,但都苦嚐敗績。前者遭遇蝦皮購物(Shopee)補貼戰攻勢,資金後援不足,只好棄守台灣資本市場,成為電商類股首個下市案例;後者因不熟悉美國IPO市場,戲劇化喊停引起金融圈議論。

偏重製造業思維的台灣資本市場,根本不理解新經濟新創業者

從上述兩個案例來看,試問「台灣的資本市場,養不起新經濟新創業者嗎?」答案恐怕是如此,台灣必須真實面對。

新經濟的特性,是一種C2B的商業模式,由消費者主導企業開發出符合需求的產品,強調的是「用戶體驗」,消費者對於產品的黏著度、停留周期很淺碟,新鮮感第一。

因此,企業必須抱持的創業思維,就是縮短產品的壽命週期,快速的推陳出新,但又要有獨家的商業模式與數位技術,才能滿足消費市場。

另一方面,企業必須在短時間內養出足夠的用戶數量,才能取得市場位置,導致創業初期一定會虧損,但卻能成功衝出市占率。

更重要的是,這樣的新經濟消費市場,不僅是一種「時間戰」,更是一種國際盤的商戰市場。新經濟的創業家們,需要以更快速的方式取得資金或發債,不只企業的成員要國際化,金主的組成結構必須國際化,以不斷電的方式提供後援,才能打得起這種商戰。

然而,台灣的資本市場結構還是老派的製造業經濟思維,習慣B2C線性的硬體製造,與新經濟的軟體服務大相逕庭,且上市櫃的企業規模以中小企業為主,產業分類對新經濟的著墨不多。

投資方無論是法人或一般散戶,偏愛眼見為憑的成熟性產業,習慣入袋為安,在台灣自家自給自足,對風險性投資的承受力有限。台股的資金規模也不夠大,一家新創企業若要在一個月內募得新台幣30億元,恐怕會排擠到其他企業的資金需求。

這一如我今年4月曾經在立法院財政委員會質詢過金管會主委顧立雄,台股有嚴重的「三缺」老化問題:缺乏知名企業在台掛牌,缺乏新創公司,缺乏軟體服務、AI等新經濟。

台灣要發展新經濟必須開放資本環境,藉由國際資本市場登高望遠

若思考PChome的「蝦皮之役」、M17「美國IPO之恥」為台灣上了一堂甚麼寶貴的課?從新創業者心態、台股結構體質到籌資的能力與經驗,仍與國際市場脫節。

對台灣新創業者來說,不管是透過IPO或私募,首要之務是能夠圈住國際性資金,藉由他們登高望遠,借力使力打入國際市場。所以,想打國際盃的新創業者必須重視與國際資本市場的溝通。

但這類國際級投資人多屬於法人機構,欣賞「膽大心細」的企業CEO(有創意、有遠見但沉穩謹慎),偏愛有中長期投資潛力的新企業,希望聽到一個好故事(商業模式),對法遵的要求也一絲不苟,不能便宜行事。

若要幫助新創業者圈住國際性資金,台灣的資本市場一定要國際化。但現在國外資金不願意進來台灣,也使得整個金融業都不夠國際化。這樣的惡性循環,不僅讓金融人才流失,也讓發展新經濟的重要金融支柱跛腳。

對於台灣的資本市場,政府若有決心要發展新經濟,必須改變資本市場封閉、台股的老化問題,鬆綁法規,打造一個歡迎獨角獸企業的籌資環境,包括開放「同股不同權」、即使沒有獲利也可以掛牌等,給新創企業更大的自由度。

再者,因為資本市場的封閉,台股老化,台灣多年沒有吸引國際資金的好標地,政府不妨思考繼續推動國營事業民營化,就像當年中華電信一樣,吸引國際資金,同時扮演母雞帶小雞的角色,結合新創來佈局東南亞國家。

另外,過去政府用租稅各方面的優惠,造就了許多成功的半導體產業,即使到現在,台灣半導體產業的全球市佔率仍有至少四分之一強。這些產業的獲利者或是經營者,能不能提供資金佈局下個世代的產業、來支持台灣的新創企業?都是國際化新經濟的重要力量。

本文授權轉載自:余宛如部落格

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #PChome #直播
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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