「無接觸經濟」契機:數位轉型及供應鏈重組
「無接觸經濟」契機:數位轉型及供應鏈重組

在2022年虎年的開始,回顧過去幾年國際重大事件,都接連交錯對台灣產生重大影響。例如美中經濟持續對抗,COVID-19疫情不退,ESG議題與全球減碳的倡議與實踐因應等。

而大環境的影響,讓台商在大陸的製造業紛紛選擇回台投資,不僅讓工業區一地難求,也使台灣工業用電需求大增;台灣半導體產業及資通訊高科技製造業獲利績效大幅成長,加上美國貨幣寬鬆政策使得資金使用成本降低,帶動台灣股市房地產大漲;疫情持續不退,讓進出口運輸及物料成本大增,企業也實施在家辦公(WFH)減少員工染疫風險;在全球減碳及永續發展議題持續被關注下,政府及企業投資綠能創電,如,太陽能、風電、氫電等,儲能及能源管理,努力為環境減碳盡社會責任。

這些大環境因素,催生有關無接觸經濟、新工作模式及防疫的商機,企業領導者必須快速因應外部變化導入數位工具,即時轉型以強化競爭力。

當轉型成為必要任務,傳產如何應對?

例如,餐飲業的商業模式由店面轉型為以中央廚房為主軸,讓顧客直接店外掃碼外帶或透過外送平台接單送餐。各式的B2C服務業則加入各種數位工具強化客戶服務與體驗,如加入線上平台進行訂票、訂房、預約付款,與運用客服機器人/文字機器人提升服務效率,或整合應用電商導購服務、CRM(客戶關係管理)數據分析、社群媒體與App以提升客戶體驗。

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Hilton Honors App 訂房與電子鑰匙功能

此外,企業內部管理則透過導入AI與數據分析技術提升營運效率,如利用流程機器人提升內部行政流程效率,整合內外部資料進行數據分析以提升決策決準確性,也運用遠距辦公與會議工具讓WFH能順利運行。

製造業的供應鏈整合與數位轉型也正進行中,製造業者以ERP串接商機管理、結合內部電子簽核提高效率,並進行訂單與供應商的外包管理整合、銷售預測連結備貨機制、製程中的品質檢驗及數據分析、物流發貨配送管理,出貨保固叫修及備品管理。這些都需要跨流程進行系統整合,更是厚植競爭力的基礎。

然而大多數傳產企業中,許多資訊系統處於待優化階段。因此,傳產企業採用資訊技術促進轉型,大多以提升營運效率與降低成本為主。但事實上,數位轉型不是為了解決單一問題而導入資訊系統,而是企業對環境認知後,訂定轉型成長的新境界,再進行一連串的技術選擇及資源投入,甚至因而建立創新的商業模式。

許多提供強大資訊平台的大企業(如亞馬遜對傳統零售的衝擊),讓傳產企業領導者發現其傳統價值正受到威脅。但他們必須做什麼才能成功?

MIT史隆管理學院的Ina M. Sebastian教授針對25家成功進行數位轉型的傳統企業進行研究,並將數位轉型策略分成兩種:客戶參與策略與數位解決方案策略。分述如下:

1、客戶參與策略: 客戶參與策略尋求以卓越、創新、個性化和整合的客戶體驗來建立客戶忠誠和信任。此策略在創造無縫的全通路體驗,使客戶能隨時以一致的方式從任何管道訂購、查詢、支付並獲得協助。此策略依賴不斷增長的客戶資料進行分析,例如沃爾瑪在2020年推出會員制,因而更理解和預測客戶的需求,有助於強化企業與客戶間的溝通與互動,同時也藉此蒐集客戶資料,提供個人化的生鮮消費體驗。

2、數位解決方案策略: 蘋果公司創始人賈伯斯曾說「消費者通常要看到產品,才會知道自己想要什麼」;他更相信自己對產品或服務的直覺(而不是客戶的要求),能引導蘋果產品的創新。採用數位解決方案策略的企業,試圖透過結合現有能力與數位技術提供的能力,整合產品、服務和資料來重新定位企業的價值主張,並為客戶提供新的服務模式與產品,甚至創造新的商業模式。

傳產企業領導者仍有許多的困難需要克服,包括確立轉型策略、強化營運資料蒐集、建構數位服務平台、建立以服務為核心的組織文化等。這是長期扎根競爭力的工程,不是一個專案!

不能停留原地,要做「創新服務的先行者」

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圖/ Amazon

回顧過去十年(2011-2020)數位平台與傳統商業的發展,我們舉兩組案例作比較,其一為零售業:Amazon電商在這10年市值成長高達27倍,Walmart則是兩倍,但同期美國許多傳統零售業已經不敵消費者行為的改變而破產倒閉;其二為汽車業:Tesla電動車在10年的市值成長為350倍,豐田則為1.67倍,各國政府在環境保護的議題下,也大都提出禁用內燃機引擎的年限表,使得品牌車廠必須在產品設計及供應鏈重新調整。

從以上兩組案例比較,我們可以觀察到,數位平台商成為巨獸影響傳統通路的經營,快速成長的電動車有高的商機想像空間。所以,企業若能掌握創新技術發展出先驅產品(服務),就有先行者趨勢。消費者日常在便利的通訊環境使用智慧型手機已成習慣,若傳統企業沒有跟上數位轉型,恐怕在同業競爭、生態合作上落後而不敵數位轉型的衝擊。

「中華軟協」是國內資服軟體業者共同加入的社團法人,成立38年來經歷資訊技術的進展,持續推動各產業資訊化而努力,不僅強調個資與資安的重要,協助政府推動數位化的各種政策,還倡議修改政府採購法以達到重視軟體價值及甲乙雙方的合約對等。

蔡總統第二任就職提出六大核心戰略的佈局,值此2022年行政院即將成立的「數位發展部」,就是國家領導人正式回應數位經濟成長是產業及國家競爭力大時勢的聚焦作為。

郭政委與產業交流的簡報中,表示未來全球GDP成長有7成來自數位經濟發展,在2025年全球GDP的40%會來自數位經濟;在此快速成長商機下,台灣卻有少子化又老年化的衝擊。筆者認為,政府必須加快推動國家及產業數位轉型,甚至應該把數位發展預算列為國家經濟建設計畫的預算,才能有脈絡性的推展數位工作。台灣數位轉型要以科技為基底、並修訂法令成為數位經濟發展環境沃土,以數位技術協助社福及教育文化發展,才能讓多元社會一起關注並支持數位發展使用,進而達到溝通有效率,環境永續的智慧台灣 !

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

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。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「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。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

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