微風澄清裁員風波,精簡人事為了這一步棋
微風澄清裁員風波,精簡人事為了這一步棋

微風日前傳出要裁員三成,事後證明為調整人力約不到5%,但外界不免好奇,微風是因為景氣不佳?還是新冠肺炎衝擊?才會有人事變動,事實上,微風董事長廖鎮漢因應百貨業的數位變革在四年前就啟動相關計畫,這一步棋走了很多年,最新力作為今年初低調入股粉絲經濟系統市占率第一名公司伊洛帕科技,而這個事業的操盤手,是廖鎮漢身邊的頭號戰將微風數位董事長張怡玲。

延伸閱讀:什麼是超零售元年?微風董座廖鎮漢拆4個S講明白

她表示,百貨紛紛都在進行數位轉型,對內是為了減少人事成本,外部多數是為了經營消費者,了解消費者的購物行為。那麼,微風進行數位布局的背後,架設出何種門檻?與其他百貨的差異化為何?以下是張怡玲的專訪內容:

問:微風集團如何數位化?要如何建置零售生態圈?如何導入科技?

答:微風為了進行數位化轉型,2016年成立子公司「微風數位」,負責建置會員技術和會員發展。今年初董事長廖鎮漢曾表示要推出「微風生態圈」,加入生力軍「微風新科技」,目前集團處於擴張發展階段,即使加入新科技,是希望在擴張階段就可以減少人力,而不會因導入科技而裁減人力。

所謂的生態圈,是微風在既有平台下,以消費者的會員經營為核心,將櫃商與品牌商都納入體系中。今年初微風入股線上粉絲經濟系統市占率第一名公司「伊洛帕」51%,為了協助他們推出「品牌廠商共享經濟」並結合網紅社群概念,後續將協助微風廠商在線上發展。

今年伊洛帕將協助櫃商打造會員串連平台,說服櫃商分享會員資料,微風提供支付功能和會員串接,互相分享會員資料,藉此分析消費行為,利用AI科技建構商業模型,知道消費者消費軌跡,就能預測消費行為,並回饋給廠商,主動推播商品訊息,精準行銷。

微風
圖/ 經濟日報

問:「品牌廠商共享經濟」並結合網紅社群的概念是什麼?

答:今年伊洛帕將協助櫃商打造會員串連平台,說服櫃商分享會員資料,微風提供支付功能和會員串連,彼此可以互相分享會員資料,藉此分析消費行為,利用AI科技建構商業模型,知道消費者消費軌跡,就能預測消費行為,並回饋給廠商,主動推播商品訊息,精準行銷。

AI的門檻,在於消費者本身就有很多消費行為的變化,所以光從消費數據分類到消費者分群等,都是很大的學問,資料都是逐步在收集;微風在過去一年多來,就建立預測的分析模型,但這需要不停修正,不過運用層面會很廣。

比如要舉辦活動,以前可能得依照過去的經驗,來推銷「可能會熱賣」的商品,以及預測哪類消費者會對此活動有興趣,有了分析模型,就能更了解客人;我們微風數位成立這四年多年,累積了60萬活躍有效會員的資料,回購比例很高,也就能使用分析模型,當百貨有檔期或是促銷活動,就能更精準準備商品,刺激他們回來消費。

另外,則是協助廠商「成為網紅」。

過去三年,網紅經濟興起,消費者會透過網紅直播而購買商品,但是網紅早期介紹商品無法讓客人在網路下單,都是人工作業或是GOOGLE表單填寫,伊洛帕也是因為看到此商機,而推出網路的商品訂購系統。

問:伊洛帕的專長如何運用在微風的生態圈?

答:廠商的倉儲管理以往都分散處理,沒集中管理,伊洛帕可協助將廠商將多通路整合為單通路,比如某品牌商的商品銷售渠道,線上可能有蝦皮、momo,線下在微風或其他家百貨,這樣廠商要處理的對應平台,就有好幾個,每個平台都要處理訂單和庫存管理等,伊洛帕會協助建立一個中心平台,可將這些渠道整合,同步庫存管理,員工就不需要去操作各種不同的後台,從這一個中心後台,就可以看到哪些通路剩下多少商品,再從這個後台出貨給客人,可節省管理人力。

微風
圖/ 經濟日報

另外,我們建立平台,也結合網紅社群機制,櫃商可舉辦活動,提供產品資訊給消費者;微風會員APP會提供客人活動商品的連結,網站則由伊洛帕建構,無論是新品預售、獨家、特價商品等,賣場會屬於快閃概念,可能幾天或是一星期後就不見了,採限時銷售,等於讓櫃商也能成為「賣東西的網紅」,在線上衝刺業績。

微風除了提供後台的購物系統,也建立了顧客管理和庫存管理、訂單管理等,一旦客人下單,微風還可協助廠商將貨品集中並發貨宅配。

現在是初步讓廠商了解,微風可以運用科技化協助他們,以往出貨需三人,現在出貨只要一個人,不但節省人力,也省去成本;初期廠商系統不會互通,都是獨立系統,不過久而久之,廠商會員系統和會員優惠券可以共用,並且打造互通生態圈。

問:新系統和新科技的導入,對於微風的未來每年的淨利率提升是否有所幫助?為此投入金額多少?

答:對公司來說,前期投入就是為將來獲利做準備,所以勢必會有支出成本,但仍要看投入的金額和後面回收的速度,但我相信對於提升淨利率一定會有幫助;至於投入金額,則沒特別統計過。

延伸閱讀:

1.微風:裁員不到三成 勞動局關切
2.微風拚粉絲經濟 櫃商變網紅
3.談2020景氣 微風董事長廖鎮漢:「變化多端的一年」

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:經濟日報

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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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