視宇推「電子商務的搜尋引擎」Viewider,用AI幫助中小企業進攻跨境電商
視宇推「電子商務的搜尋引擎」Viewider,用AI幫助中小企業進攻跨境電商

台灣廠商若有意經營「跨境電商」、拓展海外新商機,將會面臨哪些挑戰?

視宇創辦人郭雨新直指:「對本地廠商而言,『人才招募』肯定是一大痛點,負責人員除了必須精通語言,也要熟悉國際貿易、電商環境、各個平台的優缺點及使用方法;除此之外,廠商本身也需要擬定每一家物流的適用方案、相關金流與配置、訂價策略與售後服務等等,以上都是讓許多賣家卻步的原因。」

營運電子商務的痛點。.PNG
營運電子商務的痛點。
圖/ 視宇提供

為了解決市場的跨境電商人才不足,並考量中小型企業缺乏跨境平台營運經驗,視宇在2016年提出「代營運顧問式服務」,輔以大數據分析、AI應用工具,目標協助國內廠商順利進入跨境電商藍海,將傳統B2B銷售模式轉變為B2C的「數位跨境電商銷售」。

「一站式」管理營運:獲得eBay、Amazon等平台肯定

團隊將Viewider定義為「電子商務的搜索引擎」,不僅能夠排序銷量最好到最差的組合,分析此市場是否能夠獲利,還能計算合適的銷售站點,以及商品價格建議區間。

早在團隊成立之前,視宇已經開發適合電商產業的大數據人工智能工具-Viewider,並獲得 eBay 亞太區認證的殊榮。營運總監Doris分享:「當初通過(eBay)認證,他們除了檢視這套工具所達到的 KPI 之外,也會考量能否實際協助電商銷售。」事實證明,這套工具所協助之600家以上廠商,光是單一帳號就創造將近1億新台幣的年銷售額;而這項成績也讓視宇順利成為 eBay 在台灣、香港的指定合作夥伴。

2016年,公司正式組建,除了持續力推 Viewider 大數據人工智能工具,為了符合在地廠商的顧問需求,視宇再推出跨電商平台(包含eBay、Amazon、Gittigidiyor、Rakuten與Walmart)的代營運服務。「回想團隊剛起步的時期,推展Viewider非常辛苦,因為台灣產業對『跨境』的概念幾乎一知半解,光推工具很難讓廠商買單,所以我們才又發展代營運顧問服務。」Doris補充:「我們成功整合專業服務及非常好用的工具,這就是我們最大的優勢所在。」

視宇代營運服務簡介。.PNG
視宇代營運服務簡介。
圖/ 視宇提供

目前,平台技術可同步串接各大電商後台數據,提供欲跨境的廠商進行市場研調,以求大幅減少評估時間與成本。而這些數據資料能使業者多面向掌握市場資訊、瞄準缺口,並從消費者角度了解產品優勢及購買行為,進而帶動銷售業績。

「團隊從初期便會協助廠商各方面的基礎建置,像是帳號、物流與金流,讓廠商將重心擺在產品研發、品牌相關規劃、行銷相關事務與服務內容等,並針對不同消費形態找到合適的電商平台。」Doris 補充,藉由「一站式」的經營模式,使用者能輕鬆於單一平台上管理多個跨境電商帳號,除了有效降低人力成本外,藉由專業的顧問服務以及大數據智能工具的分析,亦能最大化產品的曝光度及銷售量。

不過,創辦人郭雨新也強調:「即便透過數據能獲取的資訊很多樣,我們也絕對不會告訴客戶進入eBay或Amazon可以賺到多少錢,因為這完全取決於你的產品競爭力。」

九大服務滿足多樣需求,方案定價「客製化」!

視宇的「代營運方案」針對擁有良好產品基礎、但缺乏專業團隊管理的商家,其服務包括:Viewider大數據市場調查、跨境物流諮詢建議、專業英文客服支援、Viewider快速刊登及智能行銷服務、大數據面板-調價機器人(Optimizer Total GMV)、智能帳號分析、智能庫存的管理系統、Viewider銷售助理、客戶業務經理等。

其中,「Viewider快速刊登及智能行銷服務」可於10秒內完成一件新刊登,賣家可任意轉換不同平,例如從Amazon複製到eBay,比起以往要手動複製到網上資料,此方法可提升效率。

智能機器人能在10秒完成一件刊登。.PNG
智能機器人能在10秒完成一件刊登。
圖/ 視宇提供

而「智能機器人」以大數據分析最佳售價,並根據折扣區間作價格波動,使產品刊登在平台上進行有效曝光。再透過「成交滲透率」清楚分析客源出處、訂單客單價表現區間、黃金交易時間以及各站點銷售表現。賣家可根據此數據,調整產品上架的時間與站點。

調價機器人服務介面。.PNG
調價機器人服務介面。
圖/ 視宇提供

除此之外,智能機器人也能自動推播競品資訊,呈現其價格與銷量,產品銷售情形經過自動分析,可產出總銷售額GMV曲線圖、產品曝光程度分析圖,協助賣家針對產品曝光程度,再調整產品策略;同時,機器人也可偵測各平台的庫存量,當某商品低於所設定之庫存量,則自動關閉刊登、下架。郭雨新補充:「我們很重視、維護每家廠商的高評價,以此確保整體流量與銷售額。」

智能機器人自動推播競品資訊。.PNG
智能機器人自動推播競品資訊。
圖/ 視宇提供

目前的收費模式,針對不同企業制定「客製化」解決方案,包含顧問費、建置費、月費、代營運費等,Doris說道:「單使用智能大數據工具,收費是美金39元起。而eBay代營運月費大約新台幣13,999元;Amazon代營運月費則約新台幣25,999元;顧問諮詢及前期帳號建置另計。」而團隊獲利部分,則從代經營跨境電商所產出的成交費抽成,例如單品銷售超過1萬美金抽成5%。

打造「台灣對歐美日電商的第一門戶」

郭雨新分享從香港返回台灣的創業契機,有感於太多「台灣製造」的品質相當優良,但在全球跨境電商產業中卻無處嶄露頭角,其原因在於品牌力與人才的欠乏,因此他決心回國發展「代營運」的經營模式。郭雨新說道:「我們公司最初的口號是『打造電商通往歐美跨境的第一門戶』,鼓勵中小企業前往國際市場、增加分銷途徑;不過這當中遇見轉折-日本樂天(Rakuten)也找上我們。」

進入日本市場並非原先設定值,但卻是美好的意外。「日本相對來說比較保守、民族性稍強。」Doris 分享進入日本市場的不易,但如今有機會成為日本樂天的台灣獨家代理商,就能協助國內企業物流、金流的相關建置與電商維運,以及跟著台灣樂天一起招商,幫台灣廠商推展至更多元的市場。

視宇現在已合作超過3000家用戶,且不限國內廠商。旗下客戶於2018年創造將近8億新台幣的銷售實績,預估2019年將突破此成績。「去年我們接受美國最大的保溫瓶公司委託Amazon平台營運;為他們從整年度營業額300萬台幣,提升到1億2千萬台幣。」郭雨新分享案例,認為強強聯手絕對是雙贏局面。除持續主打以eBay官方認證的系統,今年也將重點開發專為Amazon設計的系統。

面對數位競爭力的時代:培養優秀人才、累積足夠資本

「我的父親一輩子在台灣教育界貢獻,耳濡目染下,我從事投資也會考量社會責任。」郭雨新分享自身背景,也期許能夠培養更多電商環境的儲備人才,提升台灣在國際的數位競爭力,「電商是年輕人的事情。我今天只是創立一個平台,讓年輕人發揮天份和潛力,也讓優秀產業有機會走出台灣。」

問及如何看待跨境電商發展趨勢?郭雨新表示,電商最後同樣是「大者恆大」的市場,雖然eBay、Amazon、樂天等平台每年皆以10~20%的速度成長,但台灣廠商依舊需要加緊腳步。他補充:「電商經營需要時間成本的累積,你越快進去(跨境市場),成長一定越快,當你累積足夠資本,就有能力開發下一個『爆品』;到了後期,市場早已被瓜分,廠商實際得到的利潤會逐漸壓縮。」

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視宇團隊,左起:創辦人兼執行長郭雨新、營運總監高慶俞(Doris)。
圖/ 蔡仁譯攝影

創業快問快答

Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?

為了讓國內廠商更充分明白,目前台灣在全球跨境電商產業中是處於落後局面,所以要更積極把這樣的情況分享給台灣所有的製造商跟貿易商,為了達到這個目的,我們最缺乏的就是媒體曝光跟廠商面臨數位化落後的危機感及企圖心。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?

創業就是要告訴自己,我所做的事情是對的,並去實現,不怕任何難處。公司走到目前以來還蠻開心的,是我們幫助了許多的商家跟企業,並增加台灣企業在國際上的競爭力。

Q:最主要的客戶群?

國內外企業,對於從事跨境電商有意願並有心投入資源,將自己的銷售行為數位化以進軍世界舞台。

團隊資訊

公司名稱:視宇股份有限公司
成立時間:2016/11/1
產品名稱:跨境電商大數據工具應用、eBay以及Amazon整合性跨境電商營運服務、日本樂天跨境電商執行通路服務
上線時間:2016/11/1
團隊人數:26名
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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