艾克國際打造「一對一服務」平台
艾克國際打造「一對一服務」平台
2000.08.01 | 人物

走進艾克國際總裁胡興明的辦公室,看見桌上擺著一本Customer.com(中譯本:e網打盡),問他對這本書的看法,他舉出書中讓他印象深刻的一個例子。
這個例子是這樣的,作者因為要出差兩週,所以使用紐約時報自動語音系統,要求暫停送報兩個禮拜。沒想到兩週後回到家,發現門口堆滿報紙,顯示紐約時報並未停送。她打電話去報社查詢,服務人員說完全沒有她暫停送報的紀錄。
沒想到此時作者另一個家開始收到紐約時報的帳單,於是她向服務人員解釋「這個家」並未訂報,這次得到的訊息是:不須理會帳單,報社會自動更正。結果卻是帳單仍然一次一次的寄來。最後,作者付了那一筆報費,並且退訂紐約時報。
這種挫折的「一對一服務」經驗,層出不窮地發生在信譽卓著的大企業上,因為當客戶數愈來愈多,客戶服務的管理,便成為一件浩大的工程;一旦接電話的客服員與電腦系統出了些微的銜接瑕疵,公司就立即丟掉一筆生意。「這也是網路上『顧客關係管理』市場的利基。如果他們使用艾克的CT-Web,就不會有這種問題了,」胡興民笑著說。

**透過網路建立「顧客關係管理」

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由於網路興起,將電腦資料庫與互動網頁整合起來的服務系統,將可以防止「無意間丟掉客戶」的龐大損失,簡稱CRM的顧客關係管理系統,因而正在世界大行其道。
權威網路調查公司Forrester研究的數據指出,在進行電子商務的過程中,有80%的消費者會因為介面不友善而中途放棄(abandon)交易。就連最讓消費者覺得容易使用的Amazon.com,平均的放棄率(abandon rate)也高達76%。而「一對一的未來」這本書中提到,只要能夠挽回客戶流失率的5%,網站的利潤就可以提高100%。
這與Intel所提的第三代電子商務概念不謀而合。電子商務的第一代,只是把產品和售價放在網頁上;進入第二代,網站的功能著重於如何完成大量的交易;第三代的電子商務,把焦點轉回消費者身上,行銷的重點在於滿足每一個消費者的個人需求,一對一行銷(one to one marketing)的時代來臨。
艾克的CT-Web中有一個功能,叫做「呼叫線上客服專員」,這是一種整合電話與電腦的技術,用來解決顧客在網站上求助無門的狀況。舉例來說,購物的過程中出現了困難,只要點選「呼叫線上客服專員」,待命中的客服專員就會立刻透過電話與你聯絡,解決你在網站上碰到的問題。這個功能可以大量降低顧客的放棄率(abandon rate),提高顧客滿意程度以及網站的營收。
根據AMR Research的預測,CRM市場將由1998年的23億美元成長到2003年的168億美元,年複和成長率為48%。而亞洲可望佔全球的15%至20%,也就是會有1000億台幣以上的CRM市場。
正由於CRM是任何企業所必須,因此4月的Nasdaq股災中,眾多Internet CRM公司股價並未隨之大跌。在證券金融業有將近十年資歷的艾克國際財務長周頌義指出,CRM不僅未來深具發展潛力,而且當下就有高度的成長力。由台灣企業家陳丕宏創辦的BroadVision,在1998年營收有3600萬美元,到1999年已經達到8100萬美元,目前的市值大約100多億美金。另一家CRM軟體廠商Siebel,1999年收益有7.9億美元,成長率為230%,目前有330億美元美元的身價。

**幫助創造新營收

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由數位「客服中心」(call center)起家的艾克國際,瞄準的則是客服中心的「資料庫分析與行銷」,胡興民指出,想要滿足每一個消費者,就必須對他的消費行為瞭若指掌。艾克提供的解決方案,就是把Web介面、E-mail、電話、傳真或WAP所傳的訊息都整合到同一個資料庫裡。這就是所謂的UCC(單一窗口,Unified Contact Center)。
舉例來說,假設一個消費者在網路上選購了三樣產品,然後出門吃飯,在路上忽然想到明天一整天要開會,他可以打電話來更改要求--把他買的東西改送到公司去;晚上睡覺前臨時決定少買一件東西,他可以E-mail到這個網站。「當他第二天下午在公司收到貨的時候,只會收到他要的兩樣東西,訂購金額也已經自動修正。」
胡興民描述UCC對於消費者的便利性。因為電腦24小時上班,而且不會出錯,只要軟體開發得夠友善,公司對消費者的服務可以做到極度窩心。
除了幫公司省錢,維持客戶忠誠,CRM還可透過資料分析,開發新產品,創造新營收。由於各種來源的顧客資料都儲存在同一個資料庫裡,對於顧客的使用行為分析可以鉅細靡遺。例如購買何種產品居多,大部分何時上網,平均購買金額等行為追蹤分析報表,都是一對一行銷的重要參考數據。胡興民特別強調:他在IBM和Intel的銷售經驗讓他深諳CRM的成功之道。
「比如說,你有一個喜愛爵士樂的顧客,他大部分都在凌晨一兩點上網,當你要賣一套Blue Note精選集給他的時候,你覺得是在他上網的時候發一封E-mail有效,還是在入口網站上花錢買banner廣告有效?」胡興明解釋一對一行銷實際運作的技巧。

**擁有國際級客戶
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除了資迅人、網際智慧之外,艾克國際是國內少數幾家獲得Intel投資的軟體公司,周頌義表示,在Intel與和信集團的資金到位之後,他的任務就是讓艾克國際IPO。目前排定的時程,今年年底會在香港創業版上市,預計明年第四季就會正式在Nasdaq掛牌上市。
1999年光是台灣市場,艾克已經有了2900萬台幣的收入。「2000年的營收會是去年的4倍以上,預估會超過一億新台幣,而且有7成以上是來自海外市場。」周頌義對於這樣的銷售成績很滿意。
目前,中國的首都在線、世紀互連網、首都信息、網易、ChinaByte、7135等大型網站都是艾克國際的客戶。IBM也和艾克策略聯盟,把艾克的CRM軟體提供給IBM在大陸的中小型企業用戶。「這對於艾克國際在大陸市場的佔有率很有幫助,」胡興民說:「預計到了明年底,我們的產品會在大陸市場有30%的市場佔有率。」
「你知道,通常我談成一件case,時間只要10分鐘,」胡興民笑著談他的銷售經驗。他通常只問顧客一個問題:「你到底想不想做電子商務?」這個答案通常都是Yes。「然後我就會告訴他,如果你做EC一整個月的收入,連200塊美金(CT-Web的租金)都付不起,還不如趁早收手。」
艾克國際的核心業務,在台灣雖然聽起來挺新鮮,但是世界市場上卻早已是競爭對手林立,它的未來挑戰,除了技術,還包括儘快上市以取得擴充團隊、打市場的資金;它的未來機會,則是在消費文化更接近台灣的中國--畢竟對國際大廠而言,跟常常「口是心非」的中國消費者做「客戶服務」,需要更長的學習曲線。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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