以後吃飯也有尖峰時段價格?7成餐廳想採用的「動態定價」是什麼?它是新的漲價方式嗎?
以後吃飯也有尖峰時段價格?7成餐廳想採用的「動態定價」是什麼?它是新的漲價方式嗎?

買機票、演唱會門票,或是搭乘Uber時,你是否遇過在需求上升時,必須支付原價數倍價格?

這種稱為「動態定價」(Dynamic Pricing)的概念,不只是牛津大學出版社票選2024年熱門代表詞之一,《彭博商業周刊》(Bloomberg Businessweek)也預測,它將在短期內變得更加普及。

《美國新聞與世界報導》(U.S. News and World Report)定義,動態定價是利用機器學習、AI判斷商品和服務價格應該上漲或下跌的時機,消費者支付價格可能一日數變,牽涉眾多因素,而且有利有弊。

《大英百科全書》(Britannica)指出,動態定價雖然能幫助企業了解消費者、價值鏈全貌,但卻有可能因為數據不良帶來機會成本,也會造成顧客對品牌忠誠度下滑。

像是英國綠洲合唱團(Oasis)解散15年後,將在2025年重組,並在英國、愛爾蘭舉行17場演唱會,門票原價每張150英鎊(約合新台幣6100元),但因為供不應求,粉絲不只在網路上等待數小時才能進入購票網站,而且價格還翻倍。英國下議院領袖鮑薇爾(Lucy Powell)就表示,以每張350英鎊價格,買下綠洲合唱團在曼徹斯特的演唱會門票。

面對粉絲不滿,票務公司Ticketmaster回應,價格是由主辦方設定,會依據市場價值定價。而該樂團也表示,將放棄在北美巡演採用動態策略,但英國政府承諾將對此展開調查。英國文化部長南娣(Lisa Nandy)強調,政府會在消費者保護調查中,關切動態定價的透明度。

動態定價很可能成趨勢

儘管消費者普遍抱持疑慮,動態定價仍可能成為新常態。佛瑞斯特研究公司(Forrester Research)副總裁暨首席分析師恰特吉(Dipanjan Chatterjee)觀察,過去幾年,美國人在40年來最高通膨下,財務和心理都已瀕臨極限,企業若再進一步漲價,可能會使顧客疏遠自家品牌,並導致營收下滑,因此可預測企業會轉向更精細定價機制,如動態定價,以提升獲利能力。

美國點餐平台Toast就755位餐廳經營者調查,有7成表示極度、非常有興趣採用動態定價,根據餐廳人流量、訂單量調整產品價格。

而亞馬遜就堪稱是動態定價的佼佼者,不只擁有最先進的定價系統,可持續調整產品價格,還為第三方賣家提供工具,讓他們有能力依照競爭對手價格,或是網站上的搜尋偏好自動調整價格。

動態定價不等於漲價

然而,動態定價未必直接和漲價劃上等號。《彭博商業周刊》提醒,店家在正確使用它,把利潤率、銷售量極大化之餘,還可讓消費者撿便宜。例如,2021年一項針對歐洲超市的研究顯示,使用數位標籤進行動態定價的業者,通常可提升利潤率,也降低平均商品售價,特別是即將過期的易腐商品。

隨著動態定價可望成為企業增加收入的新來源,如何在提升盈利,又不讓顧客反感間找到平衡,將是一大挑戰。

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本文授權轉載自:商業周刊

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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