全球8成B2B交易轉往線上,企業如何因應、跨境電商怎麼做?4張圖看懂
全球8成B2B交易轉往線上,企業如何因應、跨境電商怎麼做?4張圖看懂
2021.09.13 | 新零售

新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情持續影響著全球的貿易模式,不僅是面對終端消費者的B2C市場受到影響,B2B貿易市場也在這兩年有不小的變化。

近期外貿協會與Google共同發表最新《台灣企業跨境關鍵報告》,並針對台灣廠商數位貿易痛點提出建議。

報告中提到,儘管受全球疫情影響,台灣出⼝總額⾃2020年3⽉起衰退,不過,到了2020年8月開始由負轉正,並持續⾄今年7⽉。更由於製造業出⼝的成⻑,今年迄今為⽌出⼝總額成⻑了24%。由此可見,台灣整體的出口貿易能量回穩。在全球市場的貿易狀況方面,儘管在2020年GDP普遍衰退,但是隨著疫苗逐漸普及,貿協依然認為,主要市場經濟可望觸底反彈,有利於台灣出⼝業務發展。

而在疫情影響之下,研究單位Gartner預估,到了2025年,全球將會有將近8成的B2B交易行為在網路上發生。展望未來的B2B貿易市場,跨境電商的重要性越來愈高。

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黃志芳觀察,疫情後促使企業加速數位轉型。
圖/ 外貿協會

4大類型企業主各有不同營業目標,他們怎麼選擇跨境行銷工具?

面對這樣的市場概況,台灣企業該如何應戰?在《台灣企業跨境關鍵報告》中,將台灣企業分為傳統型、成長型、成熟型、混合型這4大類型,在跨境數位⼯具的使⽤、資料處理與分析、以及資料分析⼯具的整合程度上,這4大類型的企業都有所差異。

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圖/ 台灣企業跨境電商關鍵報告
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圖/ 台灣企業跨境電商關鍵報告
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圖/ 台灣企業跨境電商關鍵報告
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圖/ 台灣企業跨境電商關鍵報告

針對純B2B的企業,可分為數位化程度最低的傳統型、活⽤銷售與⾏銷⼯具但資料整合程度較低的成⻑型 、資料分析與整合程度較⾼的成熟型。而混合型企業(同時經營B2B與B2C市場)因銷售對象較多元,普遍來說數位化程度較⾼。

《台灣企業跨境關鍵報告》中指出,傳統型企業規模較⼩、較保守以深耕既有客⼾為主;成⻑型轉以拓展市場為⽬標,對於市場趨勢、當地資源與⼈才的需求較⼤;成熟型規模較⼤,已意識到建⽴品牌的重要性。

也由於每年外銷營業額、企業規模的不同,也各自有其不同的營業目標。像是傳統型企業較以原有的市場深耕為主,成長型企業則把更多力氣花在開拓新市場客戶,成熟型的企業則兩邊都約佔半數穩定發展。

發展方向各有差異,也讓不同類型的企業主,在跨境電商行銷管道的上有所不同。像是基於拓展市場等需求,成⻑型與成熟⾏企業使⽤較多社群、影⽚、線上互動和廣告;傳統型企業則以經營公司官網為主。

4大類型B2B跨境企業主的下一步,貿協怎麼建議?

針對4大類型B2B企業主,在經營跨境電商時所面對的不同困難,外貿協會也在《台灣企業跨境關鍵報告》中給出了不一樣的建議。

像是傳統型企業,為了因應疫情加速採購端的數位化進程,除了加強顧客關係之外,也應加強數位銷售與⾏銷⼯具的使⽤, 與既有客⼾⼀同數位轉型,並適當拓展新客以分散業務集中的⾵險。

而成長型企業,在獲取流量與快速成⻑的同時,需開始建⽴品牌價值與企業形象,才能與競爭者做出差異,減少價格競爭的負⾯影響。同時必須善⽤付費廣告,擴⼤各⾏銷活動的觸及,提⾼獲客規模以加速成⻑。

對於成熟型企業來說,除了持續強化⾃有內容來提升企業專業度與品牌形象, 可加⼊更多元的數位溝通⽅式如直播、展會,並整合⻑期累積的線上線下數據獲取客⼾洞察,讓溝通與服務能更加符合客⼾需求,優化經營效。

同時有經營B2C市場的混合型企業,則應該從第三⽅電商著⼿,逐步完善品牌官網以建⽴品牌,達成差異化的永續發展。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #跨境電商
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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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