能見度要高,就必須和競爭對手合作
能見度要高,就必須和競爭對手合作
2001.05.01 | 科技

Q:這2年來,投入經營電子交易市集(marketplace)的業者前仆後繼,你們是新加入者,所提供的服務和別人有什麼不同?
A:我們背後的投資者,是康柏、惠普、超微、旭電、NEC、三星和台灣的神通與大同等15家電子業公司,他們橫跨半導體、電腦和家電領域,本身就有強大的採購需求,光是1999年,這15家公司的採購金額就高達2000億美元。但我們做的可不只是採購。
我的想法,是建立起一個「產業作業系統」(industry operationg system),就像PC的作業系統一樣,是一個平台,客戶上來後,從產品規劃、設計、詢價到下單的一連串動作,都可以在上頭進行。我們甚至希望,針對不同客戶的不同需求,提供建議和諮詢服務。我們可不是一般的.com公司。

Q:聽起來工程很浩大?
A:沒錯,而且現在來做比前2年困難。

Q:為什麼?
A:交易市集的發展,可以分為三階段。
第一部份,是建立基礎建設,代表公司有Commerce One和Ariba。在這一階段,由於股市太熱,投進來的公司多如牛毛,吸走一大堆資金。這也是我不喜歡.com公司的原因之一,每週都有新公司成立,發表新的消息,但大部份都只是新聞稿,很少看到行動。
到了第二部份,是提供單項服務的公司,比方說提供線上信用狀認証或物流安排。但是因為股市資金退潮,這類型的公司變得非常少。
第三部份是提供整合服務的公司,像我們公司,利用第一階段的基礎建設,再整合第二階段的單項服務公司,成為一個完整的交易市集。但是因為第二部份幾乎是空的,所以我們也得開發各種單項服務,等於做了兩部份的工作,拉長我們產品上市的時間。

Q:你們的客戶中,有不少是競爭對手,像惠普和康柏。你如何確保他們可以各自在上頭得到服務而不衝突?
A:關於個別客戶的資料,我們一定保密,你只能看到自己公司的資料,這是最起碼的。另外,針對不同客戶,我們可以設計符合他們需求的軟體,來幫他們完成工作。
電子商務再發展下去,愈來愈複雜,已經不只是一家公司的事,或者一條供應鏈的事,而是一整個產業的事。競爭愈來愈激烈,反應速度要愈來愈快,大家都在講「能見度」(visibility)不夠。要能看得遠,就必須讓資訊流通更快更透明,即使是競爭對手,也必須坐下來一起合作,讓彼此都受惠。我認為這股趨勢很明顯,許多大公司會把這件工作外包出來,不是因為他們沒有能力做,而是他們必須這麼做。這也帶來我們的機會。
這些電子公司投資Converge,不是為了股票上市獲利,他們都是很有耐心的投資人,卻是很沒有耐心的使用者,碰到任何問題,都希望我們可以立即解決。這倒是件好事。我們暫時不用擔心股票上市,可以全力放在開發系統和軟體上。

Q:台灣廠商在Converge裡扮演什麼角色?
A:代工業者(OEM)和零組件供應商(component supplier)兩種。特別是第一級的零組件供應商,我們極力拉攏台灣業者加入,充實Converge的產品種類和數目。

Q:什麼會是帶動交易市集的殺手應用?
A:我們內部最近也一直在討論這個問題。答案應該是「內容管理」(content management),也就是上頭有足夠的產品種類,而且隨時更新,甚至做到「動態定價」(dynamic pricing)。此外,我們必須促進交易市集的「流通性」(liquidity),有相當數量的買方和賣方,才能吸引更多業者上來做生意。我們現在投了200人在這項工作上,預計10個月後可看到效果。

Q:IBM和宏碁也合作了一個e2open的交易市集,和你們之間的競爭呢?
A:我們的對手不是e2open,而是整個產業採用這項觀念的快慢。e2open和我們一樣才開始,背後也有一群電子業的股東,雙方都鎖定一些市場,短期內沒有競爭,長期還有可能合作。對我們來說,必須成為一個全球化的交易市集才有機會,這就需要和許多其他的交易市集連結,讓每一個加入的會員,都因為能透過這些連結,而產生更多新的生意機會,因而產生價值。

Q:照你這麼說,那些只存在個別公司內的私有交易市集(private marketplace)還有機會嗎?將來是否會成為公有交易市集(public marketplace)的天下呢?
A:大多數公司投入這個領域,都先從私有交易市集開始,因為它解決企業立即的問題。但是當你得到好處,就會希望得到更多,這時候就必須到公有交易市集來了。
長期來看,私有交易市集不會消失,但是公有交易市集的崛起會更快,未來應是兩種並存的混合(hybrid)模式。

Q:談談你的營收計畫?
A:去年,在Converge上進行的交易金額是12億美元,我們從其中賺了1.3億的服務費,主要是提供交易服務而來的。未來,我希望增加收入來源,有四成來自顧問服務,四成來自提供協同作業(Collaboration)服務,只有兩成來自提供交易服務。我們預計在2002年可以獲利。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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