青年維特的煩惱
青年維特的煩惱
2001.12.01 | 科技

德國大文豪歌德,曾經寫過一本著名小說《少年維特的煩惱》,書中的青春期主人翁維特,經由追逐青澀愛情,在痛苦與求生間,逐漸發現自我。
法國大畫家高更,曾經在他著名的大溪地放逐之旅中,畫下一幅名作,標題是:「我是誰?我由何處來,我將往何處去?」
那是西方青年成長的過程,通過反叛和離群索居,來找尋自己最安身立命的價值;這段困頓多半發生在18歲上下,有人寫書鼓勵、有人作畫支持,全社會都容忍、接受、也鼓勵。
這種追尋也發生在東方,只是晚了10年。每到30歲,你便進入一群「煩惱的中年維特」行列,每一個30世代都一樣,這次的一代也不例外。
如何走出「存在價值」的苦惱,是30代定奪未來命運的關鍵,是成為一個精采競爭力的發光體,還是變成飄零的落花,就看你如何掙扎求生。
「30歲之前,我一直認為我會是個小說家,」網路家庭(PChome Online)總經理李宏麟說:「直到30歲,我發現我始終沒寫出任何一篇小說。」成長歲月中愛看電影、文學,念理工的他,畢業後選擇到《商業周刊》和《遠見》當記者,總以為在最接近文字的桌邊動筆賺錢,有一天能變成文豪。

**遲來的青春期

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「機械系畢業那年,我的班上同學有一個去念法律,一個改念哲學,」新浪網台灣總經理蔣顯斌說:「我卻在台大美術社裡寫下『紅滾塵』的大字,中間刻了個章──塵緣未了。」留學史丹佛時,他一度想改念建築,但終究做了創業家,之間還懷疑自己,直到30歲前,被4個創業夥伴認為最瘋狂Internet的一員離開,而被視為最疏離的他,卻留了下來。當年寫的字現正掛在辦公室裡,紀念那段膠著歲月。
和蔣顯斌一樣,李宏麟兩進兩出兩家雜誌社,他苦惱、沮喪,直到他探查到自己最有樂趣的事,其實是「製作人」(producer)的角色,他放棄筆耕歲月,向詹宏志爭取PC home雜誌社長工作,生命因而晴朗起來。
羅文嘉年紀夾在他們之間,更早成名,但也不得不在30歲的山頭前潰敗。「曾經以為自己永遠離開了,」他回憶。斷臂事件、陳水扁選輸市長,羅文嘉留起大鬍子,浪盪到美國。他再回來時,急智多謀的IQ還在,但既鋼又脆的EQ,換成了包容吸收的海綿。「我還是愛政治,這是血緣,但要有『做志業,而非事業』的修練,」他指出。
台灣30世代青春期的晚到,和升學教育有關;壓力更大,則是社會變動更激烈,調適必須兼顧表裡。
他們一進小學,父母催逼的終極目標就是台大,16到18歲的「少年維特年紀」中,生理青春期準時翩然報到,但原本要透過叛逆、追逐、打擊、鼓舞等行為來發現自我潛能的心理青春期,卻不敵升學競賽而延後。分數落點的大學入學制度,把學生送進社會期望的系所,直到進了職場,「青年、中年維特的煩惱」蔓延而至,我是誰?我從何而來,又將往何處去?還是必須回答。

**從物質中尋求滿足

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「我是開竅很晚的人,上了大學才知道天與地,」以「左岸咖啡館」廣告成名的百帝廣告執行創意總監葉旻振說,政大哲學系畢業後,他翻開報紙徵人版,進了廣告公司當文案,一做就是13年,「因為畢業實在不知道要做什麼,我只會寫字,而文案就是靠寫字賺錢的人。」他坦承,現在雖然小有成就,但他卻正處於「中年維特」的摸索期,每天晚上在安和路的Pub裡喝兩杯,換更好的音響和房子,在物質世界裡找零星的歡愉。讀書、心靈活動他都試過,效用不大。「習慣,很可怕,『習慣於沒有』更是可怕的習慣,」他說:「每天讀書,但就是怕在讀書時,錯過了外面的什麼。」他的辦公室一塵不染,但他渴望找回亂七八糟、卻有鬥志的生活。
青年與中年維特的苦惱,一部份來自30世代更特殊的處境──Internet和全球化,把台灣捲進地球村,下面的20代和海外的30代,都是競爭者。這使他們必須同時面對內部和外部壓力,挑戰更勝於40代。
荷銀光華投信總經理章嘉玉剛剛脫離30代,她曾經在30關卡那年由台灣股市賺到七、八百萬,但卻在泡沫崩解後全部歸零,為此她出國去念財經碩士,專攻投資理財,當上投信總經理後,她採取開放式管理,基金經理人績效卻使她苦惱萬分。兩年時間,她痛苦於專心求好、卻事不如意,也就在壓力崩解之際,荷蘭銀行併購光華的外國老闆給了她茅塞頓開的建議:「不要光想把事情做好,而是先決定要做什麼事情。」一向長於行銷的她,這才知道過去她想和全世界競爭,怎麼會贏?不如回到自己最擅長的一點,把兵法練到最好,今年一切回到基本面的她開心多了,因為胸有成竹。

**不三不四的夾層心情

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遊戲橘子的總經理劉柏園,去年才跨進30代,他在30歲之前,面對事業失敗,夥伴分手,原本篤定會大賣的新產品國際客戶卻看都不看,「那時真是山窮水盡」,他哈哈大笑:反正破產就破產,他決定出國隨意看看、忘掉陰霾,結果在韓國結識線上遊戲開路先鋒NCsoft,他決定再下一次賭注,把第一個線上遊戲〈天堂〉引進台灣。但這次他找齊財務、管理、行銷、設計專業團隊,不再用草莽的戰法,「我好苦才知道什麼叫『創業』,」他說。
但是,絕大部份工作者都還像葉旻振一樣,焦慮地等著那個轉捩點。
中國時報政治組撰述委員何榮幸,今年剛滿35歲,在近身採訪寫成《學運世代──眾生喧嘩的十年》一書後,他提出觀察:10年前參與中正紀念堂野百合學運的學生領袖們,今天面臨的正是「不三不四、不上不下、不高不低、不左不右」的夾層心情。何榮幸比喻:他們正卡在一個看似承先啟後的位子,為了生活,擺盪在理想與現實間,他們對民主化雖有高度共識,「但卻看不出這個世代的獨特價值觀究竟是什麼,」何榮幸說。
多年觀察台灣各世代壓力變化,擔任生活調適愛心會理事長的蔡香蘋便指出:近年來愛心會求助的心理病患,30代人口增加幅度最為明顯,「甚至還有更年輕的,」她嚴肅地說。8年前成立的生活調適愛心會,是一個幫助憂鬱症、恐慌症、焦慮症等精神官能症的關懷團體。綜合過往紀錄,2/3病友的年齡集中在35歲至45歲間,職業分布有自行開業的小老闆,更有任職中高階主管的工作者,蔡香蘋還記得:愛心會成立第一天的早上,就接到50多通詢問電話,目前全省累計協助人數,已超過2萬人。

**一層層剝去成長的外衣

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37歲的網路與實體散文作家陳淑敏,曾是《明日報》個人新聞台最具號召力的站主,在她號召下,30幾位同台站主合力出版了一本《五年級同學會》。細看這群30世代網路作者寫出來的文字,充滿了對過去的追念,但也有更多對未來的迷惘。「過去,電腦是讓30代在工作上不至太落伍的工具,但網際網路出現後,卻對30代形成一種壓力,」陳淑敏比較,相對於20代「在網路上過生活」的態度──彼此在螢幕上以讓30代霧煞煞的簡稱暗語溝通、上網看報紙、談戀愛、買二手貨、賣光碟,即使網路使用對陳淑敏來說已是駕輕就熟,「但在網路上我還是覺得很孤獨,」她說。
過來人分析:所有壓力,其實都必須先回到當年高更畫布上拋出的難題:回答我是誰?我由何處來,我將往何處去!
「成長,就像是一道剝開洋蔥的過程,」李宏麟建議:忘掉自己或家人社會對你的期望,在各種事情上去想「這事,有沒有別人做得比我更好?」如果有很多,那這事一定就不是你真心想做的,趕快放棄比較實在。「我們從小到大,太多東西蓋在我們身上,有些是別人蓋的,有些是自己蓋的,」他說:「到了30歲,你得自己一道一道去脫掉,難免要痛苦,但之後就海闊天空。」每個人其實都有真心所愛,「像壽司輪轉吧台後的料理師傅,他Pro級的技術讓你賞心悅目,是因為他真心所愛,每天都做,」他說。
美國矽谷華晶創投(Crystal)創辦人曾煥哲,以自己和華人創業家陳五福投入創投事業舉例,他們都是學電機工程的人,天生好像就應該開公司,他開了幾家公司後,多數成功、1家失敗。要再創業時,他發覺自己和李宏麟一樣,對「製作人」的角色更有興趣──知道什麼是對的人、對的技術和對的時機,然後把元素兜在一起,創造成功。他的創業計畫因而丕變,華晶因而誕生。
台灣雅虎總經理鄒開蓮,曾經是人見人羨的女性專業經理人,頂著全美第一商學院──西北大學Kellogg的MBA頭銜,曾帶領MTV砍下台灣音樂頻道第一的江山,但也在她最巔峰的35歲那年,在一個偶然造訪的教堂中,她卻痛哭失聲得不能自已。「生命向我抗議,我活得不是我自己,」她說。曾經男朋友一個換一個的她,今年走進了結婚禮堂。「3年前我不知道會有今天,但就是有一個更高的智慧,幫助你更美好,」她指出:「就看你是不是open地去面對!」
歌德寫下《少年維特的煩惱》時,已經25歲,在那個年代的歐洲,大學畢業生必須在經歷技職教育的實習後,自己選擇一個陌生地點去旅行,約莫兩年,才完成成人禮。歌德選擇的終點站是義大利佛羅倫斯,在那個沒有旅行社和火車的年代,旅費又須沿路打工籌得,這趟翻越阿爾卑斯山之行,可謂是絕境般的冒險。但也就是在這決然面對脆弱自我的旅途中,少年可以發現自己的生命所愛,走出徬徨。他就是根據佛羅倫斯的回憶,寫下名傳歷史的神劇《浮士德》(Faust)。
要走出青年維特的煩惱,光開一場彼此擁抱取暖的五年級同學會,很難幫得上忙;盡快規劃一套沒有旅行社的事業旅程,讓強盜與冰雪來掠奪你,在寂寞、沉潛中發現真正的自己,由你的名字創作的「浮士德」,這才會悄悄掀開第一頁……。

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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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