還原收購愛評網、開除員工始末，街口胡亦嘉低頭：我為個人幼稚行為道歉|數位時代 BusinessNext

「雙方確實有爭執，但我們對員工是善意的態度。」記者會一開始，街口執行長胡亦嘉便把姿態放軟，重新說明事件的原委。

近日傳出街口支付收購客誠科技（iPeen愛評網）後，片面終止與愛評網16位員工的勞雇關係，讓所有員工在一夕之間失業。「直到上周，我都還一一打電話給愛評員工。」胡亦嘉否認先前愛評創辦人以及員工對他的所有指控，表示自己的初衷是想讓愛評繼續經營下去，呼籲員工如果願意回來工作，一定會保障所有權益。

「我有在改變，我有在反省。」最後，胡亦嘉也為先前自己多次口出惡言致歉，表示未來在面對爭議事件時，一定會更加壓抑自己的情緒。

胡亦嘉：希望愛評繼續營運

「他們線下能力很強，街口O2O能力比較弱一些，」當初之所以會買下愛評網，是因為胡亦嘉希望能跟街口的金融服務整合，「我算過每個月至少會虧100萬，現在街口長大有能力，買下來看會不會越來越好，」目標是想讓愛評網穩定，再補強跟街口的合作。

胡亦嘉回憶，今年二月美團點評來詢問是否有意願買下愛評網時，只給他十天時間考慮，如果不買就只能收掉愛評網，「時間緊急，我認為品牌消滅，不是太好的事情。」於是很快的找了愛評網共同創辦人葉卉婷聊聊，「我當時覺得Erica（指葉）很熱情，提出很多合作方向，覺得不錯，就跟美團說可以接手。」

但是此時的愛評網已經是一家全陸資的公司，需要經過投審會的批審，不過因為賣方在中國，為了完成DD（盡職調查）工作，街口請美團提供相關文件的電子檔，「後來發現雇傭合約沒有用印，實際交割時又變成有用印，我問法務怎麼處理，就走勞基法，」

胡亦嘉強調：「從收購第一天，就希望公司持續營運下去，從來沒有說要砍掉員工。」

因為收購公司時，客誠科技就是一間持續虧損的公司，帳上現金遠低於債務，跟葉卉婷見面時胡亦嘉詢問：「你的薪水有些高，為了讓客誠營運比較順利，必須討論降薪。」他強調，過程中只是詢問並沒有強迫，甚至連具體金額也沒談。

最後因為對經營計畫彼此想像不同，胡亦嘉依照勞基法，加上客誠年資來解除勞務關係，但創辦人並不接受，要求以創辦至今12年的年資來計算資遣，「我認為資方（指被美團收購前）本來就不算，時間我有切割，客誠出現後，我認定你是勞工，硬要算的話公司就沒那麼多錢，公司當然要倒。」

否認創辦人指控，呼籲員工回來工作

在四月八日的記者會上，愛評員工指控胡亦嘉片面認定員工曠職，甚至要求工程師去做業務的工作、一個月不准請事假、不能帶私人物品到公司等種種不合理的規定。

對此，胡亦嘉表示因為街口是一家金融科技公司，受到的資安規範比較嚴格，3月29日公司完成交割後，由街口技術長到愛評辦公室進行電腦軟體資安確認，「去的時候，就發生奇怪的事情。資安長只是要做軟體確認，遭到百般阻撓，」胡亦嘉表示，當天愛評員工不斷向資安長詢問重複的問題，甚至限制人身自由，更表示：「我們沒有同意你進入這間辦公室，裡面很多私人物品，遭竊怎麼辦？」胡亦嘉說：「當初有點氣，100%收購的公司，人進去卻被欺負，檢查13台電腦總共花了五小時。」他解釋就是因為擔心有爭議，後來才會下令員工不能帶私人物品到公司。

同時，街口的人資也發現三位創辦人今年1、2月的打卡紀錄空白，3月全都是忘記打卡的狀態，一直到4月1日才有打卡紀錄，「看了覺得有很多疑義，懷疑三月打卡紀錄有造假嫌疑。」胡亦嘉表示，依照勞基法第12條第6款，曠職三日可以解雇，在參考先前打卡紀錄後，便將創辦人解雇。

胡亦嘉也否認讓剩下的八位與「銷售業務簽約」無直接相關職務的員工，接手被開除業務同仁未完成的工作，「我叫財務去跑業務？這是扭曲事實，」他秀出內部email，表示從4月1日起，就已明確指示「任何業務進件皆暫停，」留下來的八位員工，是要負責履行先前與商家簽訂的合約，「我叫他們做的事情，是他們本來的工作內容。我不知道他們為什麼要這樣講，」後來員工表示合約未服務的件數高達上百家無法完成，在考量不履行合約會有毀約的風險下，依照勞基法第12條第4款，違法勞動契約或工作原則，依法解除這8位員工的職務。

「我們可能跟創辦人之間有爭執，但相信員工是無辜的，也許是不信任感的誤會，我們是在情、理、法的角度去執行併購。」胡亦嘉強調愛評網未來會持續經營下去，目前持續在招募新人，呼籲員工若願意回來工作，一定會保障員工權益，「重點是人要不要回來、商戶履約解決這兩個事情為主，未來再視情況調整營運方法。」

發言屢次爆發爭議，胡亦嘉：我道歉

記者會上胡亦嘉強調，從來都沒有在LINE或其他公開場合，對愛評網三位創辦人惡言相向。不過就在記者會進行的同時，葉卉婷的友人在Facebook上po出胡亦嘉用不雅英文字眼批評葉卉婷的截圖。

對此胡亦嘉表示：「我們不去說謊、偽造，臉書是一時衝動，也在上面沒有很久（指發文不久就刪除），」他認為：「當初是一個氣憤的狀態，我也是一個普通人，街口名聲越大，我也理解發言必須更小心。我是一個比較直一點的人，性情比較沒有壓抑，權力越大責任越大，幼稚的行為，包含之前的行為，我個人都表示致歉。」

胡亦嘉已經有多次爭議紀錄，包含先前街口買下華頓投信向金管會嗆聲，還曾與台北市議員王威中槓上，日前還表示要對立委余宛如提告，一次次都讓街口以及他本人形象大傷。

「我沒有察覺我講的話，在社會上遭受不一樣的關注。我不會再跟金管會鬥嘴，鄭重跟金管會道歉。」胡亦嘉表示已在反省與改變，未來會減少衝動的爭議言論。

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。