第二代電子商務
第二代電子商務
2000.06.01 |

有人比喻,人類歷史文明的發展,如同生物演化,看似自然的循序漸進過程中,少不了跳躍性的不連續「突變」發生;網路電子商務的發展過程,再次讓我們見證到這個「跨越」。
網際網路的連結力量,被視為新的溝通聯繫工具,網路電子商務應用誕生。任何一家公司少不了的電話、傳真機,傳統上,是不可或缺的生財工具,原因很簡單,它們把商機,和創造商機的元素,連結在一起。網路出現,成為更廉價,也更有效率的連結工具,人類賺錢的生物本能,開始在網路上構圖電子商務DNA。
網路連結,形成商機,但頻寬成為連結阻礙。四、五年前,當網路開始商用化時,有上網經驗的人,少不了都有「世界永遠等待」(world wide wait)的難過經驗,分散在世界大小角落的ISP,入門網站,電子商店,加上不斷增加的上網人口及企業,「改善連結頻寬,蓋馬路的速度,永遠跟不上沿途商家的增加;」一九九六年為網路連結尋出一條新活路,在美國成立網上網(AboveNet)的段曉雷指出。
把ISP和大流量網站集中在一起,減少資料旅行的路途,避免塞車機會,讓原本在浩瀚的廣域網路(WAN)裡面傳送的資訊,變成在同一個機房的區域網路(LAN)內就完成,根本地解決塞車問題,大大提升傳輸速度。
不論是網上網,還是一九九四年成立的Exodus,兩家公司都是提供安全設施完善,防火、防震、防斷電、防駭客的五星級網路資料中心(data center),讓全世界各大網站及ISP伺服器進駐分布在世界各地的資料中心,並將這些資料中心以大流量的光纖專線網路連結。

**按使用量和操作項目付費

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有了資料中心的心網路架構,網站之間的連結,即使千里迢迢,中間卻有《星艦迷航》(StarTrek)裡,讓人以光速隨意而往的瞬間移動裝置。
網上網和Exodus的好生意,市場研究機構Forrester Research估計,到二○○四年之前,市場規模將有一百四十六億美金。看準商機,Intel預計在今年底前,在全世界建設超過十個資料中心;華人高帆創立的@Network更是直接鎖定網路基礎建設落後的亞洲市場,以一個月一個機房的建設速度,目前在亞洲地區已經有十二個資料中心。
雖然有了順暢的網路連結,但網路上的電子商務應用,對許多公司仍是陌生挑戰。電子商務交易過程中,包括資訊交換(訂單、貨品規格文件)、金流(貨款交付)及物流控制(倉儲、物件運薵)許多細節,面對這些複雜的電腦程式和網路管理,一般公司很難有資金和人力去完成。

**外部交易及內部管理兼顧

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但若有專門公司提供服務,企業按使用量和操作項目付費,不用自己蓋五星級飯店,只要付出適當代價,中、小企業同樣也能享受高級服務。
有了網路資料中心,將伺服器集中管理的成功示範,軟體業著將網路應用服務,以類似方式,集中提供。不同於網上網,只是提供機房和網路管理,Commerce One、Ariba、黎銳(Bex.com)這類平台提供廠商,以建置完善的交易平台,提供商家透過它們的網站直接進行詢價、下單、交易、付款等一連串動作;雖然商家必須付給這些廠商交易的手續費,但卻省下自己建置電子交易系統的麻煩和後續管理。
CommerceOne執行長霍夫曼估計,電子商務平台的概念,適用大多數產業,不管是汽車、食品、家電、石化和電子業,只要牽涉複雜的即時詢價、多重買方賣方交易等,都會是交易平台切入好機會。
除了與商務息息相關的交易平台,人事、薪資、保險及其他行政業務,也都成為電子商務平台的服務項目。著名的市場調查機構IDC估計,美國目前七百五十萬家中小企業和二百三十萬家庭Soho族,他們每年超過一兆美金的庶務花費,二年內,將有一千零七十億美金在網路上完成。

**先打穩基礎才能走得更遠

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在美國成立二年的Biztro,透過與ISP、銀行甚至電腦設備廠商的策略結盟,將這些策略夥伴的企業客戶帶上Biztro的電子商務營運平台(Business Operations Platform),提供這些客戶各種與公司營運相關的應用服務,目前Biztro有超過三百萬潛在客戶群。
為了充實服務內容,Biztro也和提供專門應用服務的廠商合作,讓對方的服務專長和自己的「市集」優勢,做完美結合。美國重要的辦公室器具供應商OfficeMax,以及戴爾電腦(Dell Computer)目前都是Biztro商務平台上的服務供應商。
網路電子商務,從自己造水塔、搬瓦斯筒、建發電機的重重挑戰,逐漸走出另一條簡單又符合成本效益的第二代電子商務模式,將頻寬管理、主機維護、應用程式和軟體、買賣流程到付款機制、甚至交貨的物流安排,都交給專門公司負責。
從底層的主機和頻寬管理,到中層的交易平台,到第三層的各種應用程式軟體租賃使用,新一代電子商務的形成,使得資訊使用如自來水般容易,打開水龍頭就有,也為企業的新競爭力,灌溉來自源頭的活水。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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