始於業務、終於業務!現代化應用是面對「不確定性」的最佳解方
始於業務、終於業務!現代化應用是面對「不確定性」的最佳解方

不少人認為新冠疫情讓所有的「長期規劃」不再有效,甚至認為更明智的做法是放棄對「確定性」的探索,並接受「不確定性」是唯一的「確定」。自從人類步入快速發展的數位化時代,可確定的未來已成為奢侈,但這並不代表長期規劃不再有效。相反地,現在企業的「長期規劃」正回歸到更為基礎與核心的業務本質,也就是如何在變革的常態中保持業務競爭力與創新的活力,讓企業具備應對變化的韌性。

事實上,即使在去年商業活動最舉步維艱的時期,我們仍看到許多具備靈活性的企業快速適應新環境,甚至發掘出新的成長機會。「現代化應用」正是這些企業的數位化基礎設施在極短時間內適應與過去迥異的業務需求的關鍵,這代表更多企業意識到現代化應用的敏捷性、通用性及擴展性等優勢。

建構與業務互相搭配且更敏捷的現代化應用架構,成為面對不確定性的最佳解。現代化應用及實現過程並不是技術和產品的機械化堆疊。企業對現代化應用的嚮往是為了適應業務需求並助力業務拓展,以不斷發現新機會或創造更好的產品和服務。

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現代化應用指的是,創建者以「符合現今需求」為出發點,建構內部的應用系統。他們包含自動化、可操作性與商用專門解決方案等,遍布前端和後端各種場景。
圖/ shutterstock

現代化應用:始於業務、終於業務

雖然現代化應用的價值來自一個長週期內對企業業務支援的總量,但與眾多使用者溝通後,我們發現現代化應用也同樣是他們立足當下的現實需求。企業使用者需要現代化應用的核心原因之一,就是從設計、建構到管理都與業務核心密切相關。

AWS總結出現代化應用的四大優勢:首先是敏捷性,快速開發、快速應用,並且能夠敏捷地反覆運算;第二是可擴展性,例如可擴展到數百萬量級的使用者,確保足夠的彈性以保障業務拓展;第三是全球可用,這對於正在出海的企業尤為重要;第四是毫秒級的回應能力,並能夠處理PB級、EB級的資料。

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AWS認為現代化應用的四大優勢為:敏捷性、可擴展性、全球可用以及毫秒級的回應能力。
圖/ Shutterstock

無論是提供給使用者的現代化應用服務,或作為一家公司走過的現代化應用歷程,我們所有的反覆運算與創新都來自於使用者及亞馬遜自身的業務需求。這些寶貴經驗是AWS 15年持續引領現代化應用的重要基石,正如亞馬遜執行長Andy Jassy所說:經驗沒有壓縮演算法(There is no compression algorithm for experience)。

1995年亞馬遜創立之初,所有的邏輯只在一個單體式應用裡,也只有一個資料庫。2001年,亞馬遜進入導向服務架構(SOA,透過服務介面讓軟體元件可重複使用的方式)階段,商品、訂單、服務等模組都在當時成形。亞馬遜後來進入更多領域,產品與客戶體驗的反覆運算速度越來越快,這些已按照SOA拆分出來的模組又會變成超大的單體,所以2002年到2006年,亞馬遜正式啟動微服務化架構。

亞馬遜成功建構「高度可擴展的基礎設施」後拓展了新的核心能力,進而在2006年成立AWS。亞馬遜在2020年已有超過10萬個微服務,從起初每年部署幾十個功能,到現在每年部署幾百萬個功能。過去15年裡,我們持續投入現代化應用領域的創新。除Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)至今仍被許多客戶採用外,2012年推出的無伺服器鍵值和文件資料庫Amazon DynamoDB目前每天可以處理超過10兆個請求,在Amazon Prime Day期間一度達到每秒8,920萬次的峰值。

AWS
亞馬遜致力於在公司內部建構基礎系統,進而擴展高階功能。其開發的文件資料庫目前每天可以處理超過10兆個請求,這是他們發展為全球性企業的一大助力。
圖/ AWS 官網

2014年推出的無伺服器運算服務Amazon Lambda更是劃時代的創新。若90%的創新是基於客戶提出的具體需求,那麼Amazon Lambda就是根據客戶「提出要實現什麼目標」的10%的創新。此後,我們推出適用於容器的無伺服器服務AWS Fargate和高效能關聯式資料庫Amazon Aurora(包括後來發佈的Amazon Aurora Serverless V2),可在不到1秒內擴展至支援幾十萬個資料處理交易,從而將客戶「專注業務而非基礎設施管理」的目標做得更極致。

小辭典:現代化應用

1.讓創建者結合人事物以建構符合現今需求的應用,它們關乎自動化、可操作性、商用專門解決方案等特色,無論是網路與行動後端、IoT應用程式、AI/ML工作負載、微服務後台等使用場景。

2.結合模組化架構模式、無伺服器操作模型和敏捷的開發人員程序建置而成,讓組織能夠加速創新,同時降低風險與成本,並縮短產品上市時間。

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責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #amazon亞馬遜
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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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