小店風範學
小店風範學
2004.11.15 | 科技

台灣經濟要成長,與其看「大廠」,不如看「小店」,會這麼說,其實有深刻道理。

**先來看「量」的變化……。

**自從八○年代「服務業」首度超越「工業」,成為台灣GDP(國內生產毛額)的主力後,這個趨勢便扶搖直上,到今年第三季止,服務業占台灣GDP產值比例達67.4%,幾乎是工業(31.2%)的兩倍。然而,比重雖增加,服務業近年的成長率卻遠遠落後工業,由景氣復甦的2002年起算,兩者的成長比值分別為「2.8%:5.0%」、「2.7%:4.7%」,今年第三季則是「3.6%:9.0%」,換句話說:比重大、成長卻遲緩的服務業,是讓台灣經濟失去活力的主因。
而在台灣的111.13萬家公司行號中,無疑的,製造業是「大廠」居多,而服務業則是「小店」天下,以今年6月的數字來看,13.21萬家的製造業締造了1.64兆的營業額,平均每家1241萬;而66.45萬家的服務業則只賣出17.9兆的商品勞務,單店月營業額只有269萬。
結合上述總體經濟的數字可以推斷,台灣如果要在這一波景氣循環力爭上游,如果不靠著大街小巷裡的各式小店來創新,挑戰15000美元國民所得之路,真可謂困難重重。

**再來看「質」的變化……。

**
由GDP的5項構成成分--民間消費、政府消費、固定投資、存貨變動、商品勞務進出口差額來看,民間消費比重近十年以來皆獨占鰲頭,約莫近乎六成,其次則是固定投資,約近20%;政府消費則排第三,約達12~3%。
因此我們可這麼說:台灣經濟要成長,唯有讓民間「願意消費」以及讓民間「願意投資」而已。前者來自民眾對生活和工作品質期望值的提昇,也來自供應商能創新商品和服務,使消費者能有花錢的標的;而後者,則源自經營環境的改善和投資信心,如果撇開政治的紛擾不談,就屬「企業家創新經營模式」的能力,最為重要。
而不論前者和後者,都根源自經濟體所在地的社會,能否自發性地醞釀創新意願和能力,美國卡內基美隆大學教授佛羅里達(Richard Florida)研究美國49個都會區的調查就發現,擁有三個T--腦力(Talent)、技術(Technology)和容忍(Tolerance)的城市地區,愈容易產生創意城市生活,連帶地也有傑出的經濟成長。佛羅里達所謂的「創意城市生活」,包含有豐富的夜生活、層出不窮的街巷店舖和提供各種生活新鮮刺激的藝文活動。這些構成城市空間、體驗、消費與資訊交換、刺激城市住民創意產值的,不用說,絕不會是大企業,而是街巷里弄間的無數小店。
把這經驗拿到台灣,如果台灣城市中的小店能體現出創新的活力,那台灣每年獲得美國專利的件數,就應該不止日本的1/7、德國的1/2;台灣的「技術貿易收支比」(技術出口/技術進口)也不會只有區區的0.1,而應可躋身日本(2.39)、英國(2.22)和美國(2.36)的領先群。

**最後來看「小店」對市民就業的貢獻……。

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根據統計,一座投資1000億台幣(30億美金)的12吋晶圓廠,約略僅能創造1000個工作機會;但是批發零售和餐飲業卻只要投資6億、社會及個人服務業僅需8億、工商服務業則是11億,就能同等地創造1000個就業人口,換句話說:服務業的就業創造密度是晶圓代工業的100倍。
因此,如果真要讓台灣的就業率提高,我們似乎就更應該鼓勵「有能力的微型創業家」,而非「半導體巨賈」才對。
既然小店如此重要,那麼為何台灣的「小店經營」始終不出色呢?
很重要的一個原因是:由製造業出口立國的台灣(2003年出口總值佔GDP比例高達48%,美國不過12%),長期以來也以製造業「勤奮、紀律、節儉、泯滅個性、團體齊一」的價值,作為社會的集體價值。因此,照理說是該刺激消費、活潑人心、營造體驗和夢想的服務業,也隨之成為呆板、制式(uniform)、成本導向(而非績效導向)的「製造業延伸體」。當人們不被鼓勵去消費、而社會上又欠缺值得消費的誘因,內需服務業的數十萬家小店,當然和製造業工廠裡的福利社般,難以創造亮麗的經濟產值。
但是,這樣的場景有了改變。不僅明基、台積電、聯電、華碩公司裡的「福利社」有了改變,台灣城市大街小巷的各色服務業「小店」,也起了重大變化。在愈來愈多的這些新空間裡,消費不只是「購買生活必需品」,還是「購買感動」;老闆不再是個邊收錢邊看電視或報紙的「收銀機按鍵狂」,而是個在乎氣氛和空間個人特色的「服務研發者」;小店經營模式不再是蕭規曹隨、有樣學樣(像當年的蛋塔店),而是創新、複合、體驗的多樣附加價值。
我們可以說:台灣的小店,在21世紀後,逐漸、逐漸地有了「風範」(ethos)。
社會富裕、教育水準提高、年輕人成就自我的更高熱忱、全球旅行的洗禮,以及更多心靈的反省,都是「新小店風範學」誕生的眾多原因。但對於關心台灣經濟成長的我們來說,了解這些小店創業者的獨特經營理念和兵法,卻遠比大企業的重大決策,更有意義也多所啟發。 如果台北像紐約、高雄像阿姆斯特丹、台南成為斯德哥爾摩、台中變成維也納,那台灣早已是個2萬5千美元所得的國家了。
請看--《數位時代雙週》本期製作的「小店風範學」專輯,一群迷你小店的微型創業家故事。

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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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