2022數位時代實習計畫開跑！走在趨勢最前端，實作更能增加經驗值|數位時代 BusinessNext

數位時代正在找和我們團隊一樣充滿好奇性、喜歡思考，對接收新知識、新趨勢充滿熱忱的你！

在這裡，你可以掌握第一手產業消息，學習以深入淺出的文章闡述你的觀點，挖掘企業的know-how，聆聽背後的故事和策略思考，學習更寬廣的視野。

【數位時代】實習採訪編輯（名額2位）

數位時代聚焦科技財經領域的「新趨勢、新觀念、新人物和新商業模式」的報導。現今已成為橫跨平面與數位載體、結合內容與社群聚集、並且提供知識學習服務的科技媒體品牌；繼續為讀者尋找新經濟的下一個關鍵，為下一步發展預作準備。如果您想培養多元的網站新聞內容能力，或是渴望成為一名新聞現場採訪尖兵，希望練就一身新聞敏銳度。歡迎您加入數位時代的團隊！

實習任務
每日追蹤新聞時事重點
新聞採訪撰稿
國際新聞大事編譯
網站SEO優化

期待您具備的條件
具備良好中英文語言能力
中文書寫文筆流暢
細心、耐得住繁瑣事務，擅於溝通協調與團隊合作
會使用圖片編修軟體、影片剪輯軟體、基礎程式語言尤佳

【數位時代】實習影音編輯（名額1位）

數位時代聚焦科技財經領域的「新趨勢、新觀念、新人物和新商業模式」的報導。現今已成為橫跨平面與數位載體、結合內容與社群聚集、並且提供知識學習服務的科技媒體品牌；繼續為讀者尋找新經濟的下一個關鍵，為下一步發展預作準備。我們為提供讀者不同形式的知識內容服務而努力，因此成為數位影音編輯的您，將與我們的團隊一起打造數位時代的頻道。

實習任務
協助影片錄製、剪輯與上架
主題資料的蒐集與彙整

期待您具備的條件
熟悉影片網站的上架
想法靈活有彈性，對新事物好奇，保有想法上的開放性
平時習慣大量接收資訊、固定並廣泛的透過不同類型媒體（大眾媒體或者是垂直媒體）接收時事、吸收新知者尤佳

【新商業學校】實習企劃（名額1位）

新商業學校是巨思媒體集團旗下的學習事業，涵蓋三大品牌學院，數位行銷管理學院、經理人商學院與風格經濟學院。我們結合媒體豐沛的能量，站在趨勢最前方，與時俱進定義學習主題。變動時代下，用最專業的實務課程，陪伴企業與工作者持續成長。如果您覺得自己是個喜歡分享知識的傳遞者，歡迎加入新商業學校的行列！

實習任務
協助實體與線上課程活動支援，如：課前物資準備、名單/問卷整理、學員服務
協助數位專案、內容行銷相關專案，如：內容行銷文案及設計發想、數位行銷上稿與成效追蹤....等等

期待您具備的條件
細心、耐煩、以解決問題為導向、熱心助人、團隊合作
執行力強，高協調溝通能力
主動積極，抗壓性強，數字邏輯佳

【數據部】實習數據分析師（名額1位）

巨思旗下三大媒體品牌，除了紙本雜誌，我們也透過網路串連各項服務。讀者們在網站上每一次的瀏覽、點選，都像留下暗號，我們洞察數據背後的意涵，協助各部門為讀者提供更好的體驗，讓所有服務持續進化。在數據部實習，您可以累積數據應用的實戰經驗，也可以磨練跨部門溝通與合作的軟實力。

實習任務
以統計模型，找出數據洞察，協助各部門提升工作績效，或以 data-driven 做出決策
透過實際的數據與問題，提升自己數據分析經驗與能力
有機會接觸到 Amazon 或 Google 所提供的進階數據分析服務

期待您具備的條件
認真負責，有學習熱忱與獨立學習的能力
對數據具有敏感度，能定義問題、尋找分析方法、解釋分析結果
熟MySQL 語法，或有自信可快速學習上手
必須至少懂一項統計分析軟體/語言，Python 或 R 尤佳
熟悉統計分析、機器學習中的常用方法，具備建模的能力
熟悉資料視覺化工具，如 Data Studio 、 Power BI 或 Tableau(加分項目)
熟悉使用 tensorflow 或是 pytorch 等框架建立模型(加分項目)
熟悉自然語言處理 (NLP) 相關機器學習或是深度學習方法(加分項目)

加入後，實習生享有什麼保障和福利呢？

實習津貼：每小時168元。
實習保障：團體保險。
我們喜歡看書、從閱讀中提升自我，更樂於與您分享：
進入辦公室，可以看到排排站的好書，看得到的都歡迎您借閱。
鼓勵您一同掌握橫跨科技、管理、設計三大領域的最新趨勢：
每月可以第一手獲得巨思三刊雜誌（數位時代／經理人月刊／Shopping Design三擇一）。
我們期待不斷強化自己的能力，邀請您一起培養更遼闊的視野：
公司定期舉辦的內部教育訓練，包含知識學習、技能提升、經驗交流各個面向，都會邀請您參與。
巨思豐沛資源，歡迎您運用，提升專業能力：
巨思齊下經理人管理知識庫企業會員專屬付費服務，讓您免費使用；
新商業學校開辦業界專業人士進修首選的課程，供您免費兌換。

實習地點與時間

地點：台北市大安區光復南路，近捷運國父紀念館站。
時間：7月開始，每週至少2天(16小時)。如能配合一年將優先考量。
實習期間可能會因應疫情管制或部門工作需求，調整為遠距實習。

【申請方式】

請點選「線上申請表單」，完成基本資料、相關問題填答並上傳履歷。謝謝！

申請時間：即日起至 2022/5/31（二）中午12:00。
申請資格：大學、研究所在學學生，大三以上佳。
履歷先到先審，適合者優先錄取。我們會仔細閱讀每一位申請者的履歷，將通知通過初步審核者進行面談，恕不一一回覆，還請見諒，謝謝。

詳細實習計畫請點此查看
如有任何問題，歡迎來信至 hr@bnext.com.tw，謝謝您！

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。