維基經濟
維基經濟
2007.04.15 |

維基經濟學,Wikinomics,是一個新鑄造的名詞,也是一本新書的名字,作者唐.塔普史考特(Don Tapscott)是一位在網路時代迭有啟發性新作的作家。他在一九九六年出版的《數位經濟》(The Digital Economy,台灣生產力中心出版的中文版譯做《數位化經濟時代》)堪稱是數位經濟最明白曉暢的入門之書,也是名氣很大的國際暢銷書。但我自己更受他的《在數位中長大》(Growing Up Digital, 2000)一書的影響和啟發,特別是他首開風氣,提醒世人要注意「網路世代」(Net Generation)的特性和未來影響力。
現在唐.塔普史考特又有新書,書名就是《維基經濟學》(Wikinomics: How Mass Collaboration Changes Everything, 2006),再度揭開Web 2.0時代一個極富潛力的議題與方向。

**Wiki可能應該譯做維客、圍紀或共筆等,它容許造訪者加入、
刪除或編輯網站原有的內容,採取一種協同創作的參與式架構,
《維基百科》是由眾人協同創作的線上百科全書,
幾年之內它累積的內容已經超越《大英百科全書》十倍以上……

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維基,或者Wiki,根據網路上《維基百科》(www.wikipedia.com)自己的解釋:「Wiki是一種可在網路上開放多人協同創作的超文本系統,是由『Wiki之父』沃德.坎寧安(Ward Cunningham)於一九九五年所創。」
當然,如果根據這個條目,我譯Wiki為維基是「誤用」的。「維基」這個譯法專屬於《維基百科》(因為這個詞是中文維基百科志工們所創造的),不是一般普通名詞。在其他時候,Wiki可能應該譯做維客、圍紀或共筆等,Wiki條目的撰寫者似乎比較贊同「共筆」一譯,認為可以反映「多人可以共同創作的特性」。但Wiki系統發明者與共筆者都不介意《維基百科》借用Wiki之名,《維基百科》為什麼要介意別人借用「維基」這個音義俱全的翻譯?
一九九五年,沃德.坎寧安創造第一個Wiki網站,並借夏威夷公車之名訂名為WikiWikiWeb,開啟了一種「維基網站時代」。這種網站容許造訪者快速而輕易地加入、刪除或編輯網站原有的內容,成為一種協同創作的參與式架構。維基的概念與技術對內容的編輯與管理起了很大的衝擊,特別是《維基百科》的出現與成功之後,全世界都對維基式的力量有了深刻的印象。
二○○一年創建的《維基百科》,是一個由眾人協同創作的線上百科全書,來自四面八方的創作者完全是無酬且自願的,幾年之內它累積的內容已經超越《大英百科全書》(Encyclopaedia Britannica)十倍以上,內容品質更是令人驚訝。一位研究者曾在著名的《自然》(Nature)雜誌發表測試結果,指出它的正確性與《大英百科全書》不相上下,震撼了長期以來《大英百科全書》的愛好者與擁護者(包括我自己在內)。到了二○○七年三月,《維基百科》已經擁有二百五十種語言的版本,一共六百八十萬條條目,其中最大的英文版條目就超過一百七十萬條(中文則累積了十一萬條)。
想想看,《維基百科》的志願共寫者固然包括第一流學者,但也包括毫無學術資歷的普通人,而他們在條目上的編輯、改寫權利是完全相同的。百科網站的管理者只有五位全職員工,網站不收費,也不接受廣告,完全依賴捐贈,但它建立百科內容的工作速度、它完成的條目內容水準、以及它被信賴使用的狀況,顯然都是史無前例的。
借用「維基」盛名,唐.塔普史考特鑄造了「維基經濟學」一詞,試著用來解釋當今社會「集體協作」(mass collaboration)的現象與機會。事實上,在塔普史考特及其同僚的研究案例中,有些「集體協作」的故事遠早於《維基百科》的建立。
書中一開始就提到一家在加拿大安大略省金礦公司的故事,故事裡的公司執行長本來陷入經營困境之中,他的採礦公司礦苗已經枯竭,進一步的探測顯示了他們的礦場仍有豐富的礦藏,但採礦工作卻一直無法挖到礦藏,困境也因而一直無法脫離。一九九九年,公司CEO在MIT進修時無意中聽到自由作業系統軟體Linux的開發歷史,給他一個把「開放原始碼」(open source)帶進探礦行動的靈感。他做了一件在極度保守、習於保密的探礦業不可想像的事,他決定把公司探勘得來最珍貴的地質資料,全部在網上公開,並且提供了五十七萬美元的獎金向外徵求最佳的探勘方案。結果來自世界各地各種高手送交了他們的提案,公司依據這些提案,在原有礦區找到一百個新開採點,大部份收穫豐盛。他們不但確定了將近八百萬盎司的黃金礦藏,也使公司的營業額從每年一億美元提高到一年九十億美元。

**維基式工作計畫或工作架構
用在帶有公益訴求的成功案例特別多,
作者唐.塔普史考特特別提醒,
千萬別忽略了它對企業經營的概念啟發……

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在台灣我們或許也能找到「集體協作」的成功案例,「魔戒少年」朱學恆和他的「麻省理工學院開放式課程」的翻譯計畫就是當中有名的例子。朱學恆單身一人說服了美國知名學府麻省理工學院,把他們正在發展實驗中的「開放式課程網頁」(OpenCourseWare, OCW)授權讓他譯成中文。但不像其他國家的組織多半採取編列預算、聘僱學者的作法,朱學恆把課程在網路上開放給志工認養,並尋求志願投入的學者擔任審定工作,這種完全無償的「維基」式作法竟然引發熱烈迴響,成績驚人,比其他國家的翻譯計畫快得多,也好得多,目前的開放課程計畫更已不限於麻省理工學院的內容,這是集體共作的絕佳範例。
維基式工作計畫或工作架構用在帶有公益訴求的成功案例特別多,有很多人因而忽略了它對企業經營的概念啟發。也因此我認為唐.塔普史考特的提醒(以及他找來的企業案例)是重要的,這些案例不限於Web 2.0概念的網路事業,像YouTube、MySpace之類,也包括像我前面所轉述的傳統礦業公司。
網路的基礎建設,加上開放原始碼的概念,是這種新「同工環境」的基礎,也許過去合作的概念也很重要,但合作的溝通成本可能太高了,所以歷史上這樣的集體共作條件並不具備,現在才變成日常真實了。
事實上,你可以Wiki everything。前不久我才在一個場合裡提到Wiki-parenting的想法,起源是家有新生兒的新手父母們,常常對幼兒教與養的過程有無數的疑問和憂慮,苦於找不到足夠的訊息來源(譬如半夜小孩有異狀,究竟要問誰就頗令人困擾,難道一切都送急診嗎?)。但另一方面,有經驗的父母或有知識的醫生、專家也很多,如果有一個眾人協作的維基父母知識館,恐怕也是不錯的工作方法。可見維基的啟發,在於我們有沒有從這些故事裡得到新的知識。

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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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