阿里巴巴如何讓芝麻再開門
阿里巴巴如何讓芝麻再開門
2001.06.01 | 科技

在5月上旬,新加坡的「eSymposium」研討會上,來自中國的阿里巴巴(Alibaba.com)執行長馬雲以他淺白而流利的英文,妙語如珠地向在場數百位國際投資者、網路業者和媒體,分享他們經過兩年考驗的中國式B2B(企業對企業)經驗,台下不時爆出陣陣笑聲。
「我們很清楚怎麼賺錢,但我們是私人企業,沒有必要告訴別人我們的營收計畫是什麼,」馬雲語出驚人地說,「因為在中國,沒有人會告訴你寶藏在哪裡。」
從杭州起家的阿里巴巴,是中國第一個做交易市集的電子商務網站。每天透過龐大的商情資料庫和搜尋服務,替中國大陸37萬家中小型企業客戶,在全世界尋找買主。因為阿里巴巴創辦不久,就得到軟體銀行(Softbank)、美國高盛(Goldman Sachs)和富達(Fidelity)等將近2500萬美元的挹注;加上因採取免費使用策略,短短兩年內迅速累積全球64萬個會員,阿里巴巴儼然成為網路英雄,一舉一動都受到外界高度關注。
不過,從網路盛況走下坡後,阿里巴巴開始被質疑前景岌岌可危,因為看不出來它打算如何獲利。

開始收費、
改採「B2C」策略
在媒體逼問下,馬雲堅持不願透露阿里巴巴目前的營收數字,但他不諱言已開始調整自己的腳步。
首先,阿里巴巴開始向會員收費,而且不再來者不拒。阿里巴巴的客戶主要是生產企業和進出口商人,遍佈27種行業、700多個產品分類,現在他們在每個領域挑選10家廠商,每年一共只推薦3000家中國供應商,以一年3萬人民幣的代價,讓他們在阿里巴巴的網站上展示、推銷自己的產品。
其次,阿里巴巴也開始扮演ASP(應用軟體服務供應商)的角色。今年起,阿里巴巴將自己發展市集平台的技術和經驗,授權給不同產業,讓他們去經營自己的「Alibaby」,現在已經有了十個「孩子」。例如,阿里巴巴幫中國家用電器商會建置該產業的交易平台,不僅提供軟體,還透過連結,將自己網站的流量(traffic)導入,對方只需負責建置內容和維持運作。
過去,阿里巴巴努力向美國、英國、香港、韓國等地拓展版圖,一口氣推出五種語言介面(中文繁、簡體版、英文、日文和韓文),意圖挑戰世界前10大B2B網站;現在阿里巴巴決定採取「B2C」策略(Back to China),優先經營中國大陸市場,將朝德國、義大利、西班牙進軍的計畫就此打住。「我們要更focused(專注),」馬雲說,「從又快又多,轉為慢、精、好。」但他也強調,「global vision, local win」(胸懷全球的在地贏家)仍是阿里巴巴的堅持。
如何讓阿里巴巴步下夢想的魔毯,朝賺錢的市集邁進,已是刻不容緩。因此,今年1月,馬雲聘請曾任GE中國醫療器材部門(medical equipment division in China)總經理的關明生,擔任阿里巴巴的營運總裁。希望借重他在GE16年的經驗,讓阿里巴巴更貼近市場現實。

最大的挑戰是人的問題
今年4月,美國《商業週刊》(BusinessWeek)在報導中曾透露,阿里巴巴去年營收不過100萬美元,迄今也沒有獲利。不禁令人好奇,阿里巴巴該怎麼走下去?
馬雲倒是相當樂觀。他說,阿里巴巴不需要再募資,就算一分錢不賺,還可以撐好幾年,他們現在才開始撰寫營運計畫,但不急著讓公司上市,因為「IPO(公開上市發行)的錢是easy come, easy go(來得快,去得也快),投資者總是轉變得比你快。」
「現在最大的挑戰,是人的問題,」馬雲指出。因為中國的員工年輕又經驗不足,如何在最短的時間內讓他們跟世界接軌,考驗他的管理智慧。
馬雲為了跟世界的商人做生意,刻意組成一個跨國的經營團隊,但是「海歸派」(海外學成歸國的人才)帶來的西方個人主義和創意,跟中國傳統的團隊精神和服從,卻難以溝通合作。像去年阿里巴巴到美國矽谷新建基地,一個10分鐘可以解決的問題,居然因為溝通不良而多花了10天。馬雲只好拿出他累積5年中國式管理經驗所淬礪出的九大價值觀,作為維繫企業生存的準繩。「我們要用東方的智慧,加上西方的運作,」馬雲說。
馬雲從不認為明天會更好,因為挑戰只會更為艱鉅。他並不在乎外界怎麼看他們,也懶得對外解釋,但他深深相信,「只要客戶喜歡我們,投資者自然找上門」。
只不過這一次,阿里巴巴還能繼續芝麻開門嗎?沒有人敢肯定。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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