全聯不做電子商務要做電子服務,第一步對供應商開放即時銷售數據
全聯不做電子商務要做電子服務,第一步對供應商開放即時銷售數據

全聯董事長林敏雄相信,在這個世界如果沒有規模力,註定會被淘汰。所以全聯成立20年來,不斷朝著這個方向努力。只是要迎接下一個20年,單單靠規模力也已經不夠,全聯執行長謝健南認為,虛實整合是一定要走的路,但他也強調,全聯想要做的是電子服務(e-service),不是電子商務(e-commerce)。

電子服務布局第一步:與供應商情報共享

為什麼不是做電子商務,是因為謝健南相信,對通路商和供應商來說,現在都必須具備服務在虛、實之間穿梭消費者的能力,不論從虛走到實,或是實走到虛,未來勢必都要整合,而且很可能十年後、二十年後,將不再存在電商這個名詞。因此對全聯來說,更看重的是如何用既有的實體優勢出發,做好「電子服務」。

而全聯布局電子服務的第一步,是要和供應商情報共享。謝健南宣布,明(2019)年1月起,所有和全聯往來的供應商將可以即時掌握全聯在全台近千家門市的進貨、銷售和庫存資料等各種銷售情報,而不再是將貨送進統倉後就音訊全無。

全聯
全聯發展電子服務的第一步是和供應商共享門市即時銷售情報
圖/ 何佩珊/攝影

他表示,過去做不到這一點的一大關鍵在於基礎建設不夠完備,舉例來說,要想做到即時銷售數據傳輸,那每家門市最基本的配備就是WiFi連網環境。而且因為商品是不斷在流轉的,所以只有門市連網還不夠,必須從供應商端到物流中心,再到每一輛車都具備連網能力,才能真正做到訊息即時更新。謝健南表示,為打造出這樣一個幾乎是即時的環境,他們投入了非常大量的時間和金錢。

好處是,這樣的環境和系統建置完畢後,不只供應商可以即時知道自家的每一件商品在每一家全聯門市的即時銷售數據,即時掌握市場狀況做更精準的庫存調配,並且也可以作為未來商品開發的參考;另外就消費者端來看,未來則是可以在出發到門市之前,先確認該門市是否有需要且足夠量的商品可以購買。

十分鐘範圍內可覆蓋80%家戶,以網訂店取為優先

在謝健南的想像裡,未來消費者只要透過手機上的全聯App,就可以完成支付和商品購買。但對於是否搭配外送服務,他是畫上問號的。理由是,全聯全台近千家門市已經形成綿密的銷售網絡,10分鐘之內可覆蓋的全台家戶範圍達到80%,成為全聯的特色,也是相對於電商平台的優勢,特別是在低溫和冷凍類商品更是如此。

因此與其要消費者額外負擔外送運費,他認為更理想的狀況應該是全聯為消費者將網路下單商品預先完成理貨包裝,然後放在櫃台或特定取貨點,如停車場,再讓消費者自己來取貨。

全聯執行長謝健南分享「實體電商」的經營理念。.JPG
全聯執行長謝健南認為全聯應該要善用全台近千家門市的密集銷售網絡
圖/ 全聯

不過他雖一再強調應該善用全聯「又近又方便」的優勢,卻也沒把話說死,表示如果是老年人,或是需要照顧小孩不方便出門的家庭,可能還是會提供外送服務。只是初期他們希望能以引導顧客到店自取為主。

不過要做到以單店為核心,去服務周遭十分鐘範圍內消費者這點來說,未來全聯可能還是需要有更密集的門市網絡,才能真正有效滿足需求。就像謝健南說的:「未來零售業應該是他能夠提供的產品或是服務離顧客最近的,才是贏家。」

持續展店,還要補上支付缺口

這也是為什麼全聯接下來仍計劃持續展店。林敏雄表示,目前全聯營運中的門市數量接近970家,但若以簽約店數來看,其實已經超過千家,不過要等到這些門市都開張啟用,可能還是要到明年上半年才會正式突破千店門檻。

另全聯營運長蔡篤昌補充,表示5年前大家可能都還認為全聯大概開到七、八百家店就已經飽和,不過實際上他們看到,當類別經營效率提高時,單店對客戶量的需求就可以降低。所以長期來看,他認為要開超過1,200家門市的機會很高。

除了門市要繼續開之外,要想實現全聯心中的未來場景,還有支付問題也必須解決。對此謝健南認為技術面問題相對小,比較複雜的可能是要思考如果推出自家支付工具PX-mart Pay,會不會有排他性,不利消費者使用?所以是否要有自己的支付工具,或是和其他支付業者合作,目前還沒有定論。

而全聯這個想像中的虛實整合新電子服務究竟什麼時候可以上線?謝健南這麼回應:「董事長不能容忍還要很久,大概明年可以見面。」

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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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