桃太郎吹奏網路下單曲
桃太郎吹奏網路下單曲
2000.06.01 |

去年底,台灣第一家不帶水泥味的「純」網路券商,創新證券開張;營運近半年,氣勢不敵市場上從傳統實體券商變身,帶著濃濃水泥味的「水泥網路券商」(click-and-mortar);大家期待中的台灣ETrade,本該大展身手,卻似乎教大家有些失望。
台灣E
Trade不成,日本證券市場上,由美國ETrade和軟體銀行(Softbank)共同成立的ETrade Japan,也是一路戰來,辛苦戰兢。在日本,第一回合激戰的結果,傳統券商仍佔了上風,第一、第二名寶座仍被傳統券商野村證券與大和證券搶去,E*Trade Japan排了第三名,而且用戶數不到對方的三分之二。
從第一回合戰局看來,日本線上下單市場發起階段的戰績,水泥網路券商是後發先至;對純網路券商而言,這是一場該如何前進下一步的突圍戰役!
日本的網路下單風潮,幾乎和台灣同時發生。去年十月,隨著日本政府解除股票交易手續費的固定費率規定後,不僅市場上的第一、第二大傳統券商,野村證券與大和證券開始積極投入線上交易,許多純正網路血統的網路券商,更是趁此搬出價格戰絕招(甚至是某一段時間內的免手續費交易),試圖在線上下單的股票交易市場打下江山。

**折扣戰:策略大忌

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股票交易的手續費折扣,刺激起整個線上下單市場。由於法律開放,各家業者集體降價,日本的網路下單人口,從去年九月約十九萬,到今年四月,已經成長到超過六十萬,尤其去年十月,一個月內就增加了十萬人。目前同時位居實體市場及線上下單最大券商的野村證券,從去年十月到今年一月底就增加了超過六萬會員,使其所擁有的線上用戶數量達到十三萬,大約是野村證券所有開戶數的10%。
要在日本的網路券商市場佔有一席之地,衝刺用戶數,是第一道關卡。野村總研(Nomura Research Institute)以美國五千萬證券交易戶中,有一千萬線上下單人口的比例推估,日本八百萬的交易戶,潛在市場規模是一百六十萬(全部交易戶的20%);以市場上超過三十家網路券商的競爭狀態計算,要想立足,至少得有十萬以上的會員。
手續費折扣可以刺激市場,卻不一定是網路券商的決勝關鍵。一筆一百萬日幣的交易,ETrade Japan收費二千日元,野村的網路下單收費卻是九千二百元;然而ETrade目前八萬名的用戶數仍遙遙落後野村。而即使同樣是純網路券商的Monex,手續費甚至更便宜,只要一千日幣,但目前的登記會員數六萬人,落後於E*Trade Japan。野村證券的市場研究指出:「不到1%的線上下單用戶,是以價格作為選擇券商的主要考量。」

**如何降低成本同時提升品質?

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提供投資相關諮詢服務,是券商滿足客戶需求的不二法門。以野村與大和兩家日本老證券的手續費折扣政策為例,減少的23%到25%其實是透過網路下單所節省下的營運成本;亞洲華爾街日報分析,真正吸引顧客上門的原因,還是這兩家老字號傳統券商,提供給會員的研究報告及投資顧問服務,這是純網路券商難以相敵之處;尤其,「日本很缺乏券商以外的獨立金融資訊諮詢管道。」
野村證券甚至在網路上提供類似「大富翁」遊戲的虛擬股票交易機制,讓更多人願意嘗試用網路下單。每位登記者擁有一百萬日幣的虛擬資金可以在網路上進行交易,目前參與遊戲的人數將近八萬人,而這些登記者顯然會是未來的潛在線上下單客戶。Monex社長松本大曾表示:「線上下單最大的潛在市場,是那些既不投資股票又沒上網的人。」
在傳統大券商的「服務」與純網路券商的「折扣」夾擊下,真正受害最深的還是中型傳統券商。由於產品及服務無法和大型傳統券商比擬,手續費價格又有像ETrade Japan純網路券商虎視眈眈;無法轉型網路的中型券商客戶,成了純網路券商會員的主要來源。ETrade Japan的客戶群中,大部分都是來自之前併購的一家中型傳統券商。

**全方位業務發展計畫

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網路券商為招攬會員所投注的大筆行銷花費,是難以回收的成本。美國ETrade今年的行銷預算為三億美金,其過去獲得一位客戶的平均成本是二百美元,另一家DLJdirect的成本更高達七百美元。(去年四月,DLJdirect和日本住友銀行合作成立日本DLJdirect網路券商,目前是日本僅次於ETrade Japan、Monex的第三大純網路券商。)
根據野村總研報告計算,在日本,取得一個線上會員平均四萬日幣的成本,相當是ETrade Japan一個會員交易一百次,公司獲利的80%。高成本行銷費用,成為網路券商的主要經營挑戰,尤其是對沒有其他金融業務的純網路券商。開發線上下單以外業務,是純網路券商當務之急。因為單純經營網路下單的利潤微薄,而且經濟規模建立成本高昂,ETrade Japan除了經營線上下單,公司新上市的股票承銷成為ETrade Japan的另一項主要業務,社長井土太良說明:「承銷業務是我們現在就能有獲利出現的重要原因;」他同時也強調:「這是ETrade Japan不同於其他純網路券商的主要差別。」今年初,獲得索羅斯投資基金(Soros Investment Fund)挹注的Monex,也將利用擴增後的資金開展股票上市承銷業務。

**所有的企業都將是網路企業

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「我們不是網路公司,而是利用網路做生意的券商。」ETrade Japan成立前,原本服務於野村證券的井土太良點出公司未來的發展方向。除了上市承銷,ETrade Japan也將推出更多基金、債券等金融商品,配合會員資料庫分析和網路一對一行銷模式,供會員作線上交易。
第一回合交手中,傳統券商並沒有因為使用網路下單而打擊到原本的營業員,因為傳統券商將交易量小的客戶引導到線上下單,反而讓營業員有更多心力照顧大戶,提供更個人化的投資顧問服務。但當網路券商不再自我侷限,只是幫客戶用網路買賣股票,也能提供更多元化的金融產品,和透過資料庫行銷的貼心投資訊息,實體券商將真正感受威脅。
當網路券商的業務內容更為「充實」,傳統券商的手續費折扣,勢必得作另一次讓步;而真正券商對券商,而非券商對網路的第二回合大戰,將會開始!

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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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