大A+小B   帶著台灣B2B?
大A+小B 帶著台灣B2B?
2000.05.01 | 科技

就好像馬戲團搭帳蓬,需要很多柱子才能撐起來,」從美國國防部20年前運用電腦輔助後勤支援(CALS, Computer Aided Logistic Support)的經驗發想,大力建言並促成政府推動國內企業電子化的「始作俑者」劉一強比喻,「A、B計畫就像是馬戲團的兩根大柱子,最重要的是先解決法制面,整個面才能動起來。」
現任行政院產業自動化及電子化推動小組顧問的劉一強博士表示,一般外界談電子商務,大都強調企業對消費者(B2C, Business to Customer),而政府要做的,是以採購的power user的角色,喚起企業對電子商務的認知,提高企業競爭力,因此專注的是企業對企業(B2B, Business to Business)的電子商務。
在推動產業電子化與自動化的進程中,政府的先期策略點是從產品週期短的資訊業切入,由經濟部會同工業局,首先執行資訊業電子化計畫,自去年八月起,經過行政院核定之後,A、B計畫正式展開。

**建立供應鏈體系

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所謂A計畫,是以國內代工訂單主要來源、在台年採購金額達15億美元以上的國際資訊大廠(包括IBM、康柏及惠普等)為主,結合國內資訊業、電子化服務業者,組成供應鏈體系,提出電子化計畫。B計畫則是以年營業額達新台幣100億元的本土資訊大廠(如宏碁、廣達、神達等)為主,結合國內供應商,組成供應鏈體系。提出兩套計畫,是希望以體系的觀念,由A類型廠商向B類型廠商推動有效的電子商務模式,再由B類型廠商向下游更廣大的各式零組件廠商推衍。
這項資訊業電子化計畫,到去年年底為止,已經推動台灣IBM、康柏、宏碁、英業達等共29家業者加入,將在2年內建立24個電子商務供應鏈示範體系。正如《Killer App》一書指出,電子商務會是PC、Internet之後的下一波殺手級應用,當交易量到達某一個臨界點,價值就會蹦現。目前A計畫已投入10億元,B計畫投入20幾億元,其中政府補助7、8億元,預計2年內將有3、5千家資訊廠商加入。而目前採購總金額已超過1兆多元的A、B計畫廠商,預計在轉入電子採購之後,仍將有20-30%的採購成長,估計今年將直接為國內資訊業界創下約1兆2千億台幣的年交易額。以資訊業為標竿,製造業電子化計畫也自今年起陸續推動,工業局表示,預計5年內將針對石化、車輛、紡織等產業投下約14億元,輔導3千家廠商,建置65個供應鏈體系,目前已有台塑等10家業者爭取輔導。而明年開始,中小企業的企業內電子化,即將開跑,包括紡拓會、生產力中心、資策會等單位均已提出申請。
挾著縮短採購時程、降低營運成本、節省人力、縮減庫存量、提高生產力等優勢,加入資訊業電子化計畫的20幾家資訊服務業和ASP,成為最大的受益者。
搶下第一棒的IBM,率先同意在台灣建置美國境外第一個區域電子採購資訊中心,並計畫輔導國內22家主要供應商建置電子化採購系統(e-procurement),包括設計圖交換、網路招標、下單、品管及電子供應鏈資訊交換平台。經濟部次長尹啟銘表示,這是IBM繼美國本土外第一個大型電子商務先導系統(EC Pilot),今年第一季左右上線,將領先他國2到3年的作業差距。

**包袱愈小的公司 愈容易轉型

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康柏也將在台灣建置成為美國休士頓以外、亞洲第一個採購樞紐中心(hub center),並和國內20幾家廠商於去年底聯合推動資訊電子化「e商網台威計畫」(TaiWeb),是政府推動資訊產業電子化以來規模最大的供應鏈體系建造計畫,也是康柏第一個在美國境外、台灣專屬的供應鏈體系,將引進康柏全球供應鏈整合管理技術,減少生產週期,降低庫存,並提升互動效率。
A計畫大事底定,B計畫卻遇上瓶頸。資策會電子商務推廣工程師魏志強分析,主要原因在於中小企業資訊化程度低,無從著手,而且除非這些下游廠商和大廠既有關係密切,否則根本分不到羹。劉一強則認為,包袱愈小的公司,愈容易轉型,核心關鍵在於公司的主事者和他的團隊,是不是夠smart,跟得上潮流,他觀察,有些公司由MIS部門推電子商務,只懂技術皮毛,不懂商業模式,無從探觸策略面,「如同胡亂買一套現成的衣服,不見得合穿。」
大眾電腦表示,很多密切合作的下游廠商,還沒有投資建置供應鏈系統的觀念,認為沒有花大錢的必要。而提供軟硬體租賃給協力廠商、協助完成供應鏈系統建置的台達電董事長鄭崇華也發現,許多下游廠商的經營者,沒有受過相關的電腦訓練,對於建置供應鏈這檔事,態度並不積極。
從構思到執行,聽和真正動手做,一差千里。A類型大廠祭出的供應鏈等系統各自為政,使得一家廠商可能同時要面對數種電子商務解決方案,讓國內廠商無所適從。經濟部技術處經理沈舉三表示,廠商必須儘量作共通系統,否則系統各自為政的問題恐怕在B計畫後期推動時會更加嚴重。台灣IBM總經理許朱勝也指出,開放的系統平台將是必然趨勢,市場的壟斷不可能永久。

**建置網上台灣資訊市集

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另一方面,在整個資訊業電子化的推動過程中,掀開了潛伏的技術標準問題,也遇上了物流、通關和金流層層關卡。不過總的來說,推動還算順利,劉一強歸功於台灣過去自動化成功,「連養牛植入晶片,都自動化。」
從去年七月一日產業自動化及電子化推動小組成立至今,確保台灣在品質、成本之後,還保有採購優勢,然而採購和交易只是上面一層,更重要的是國內廠商能否取得外商的藍圖,同步設計。劉一強說,小組的願景,是不只讓台灣成為運籌中心,還要成為國際電子商務導向產品的研發設計中心,和世界先進的研發和創意同步。
而下一步要做的,是突破地域限制,以知識的優勢,建置網上TIM(Taiwan Information Marketplace,台灣資訊市集),設立多語言版本的入口網站,提供認證廠商連結內部作業系統。「台灣在做這件事,要和全世界做生意,」劉一強樂觀地表示,當環境面和法令面的問題解決,廠商又能放下「me too!」的老二主義,掌握的市場大,連結的體系大,即使組織不大,也能抓住Internet,行銷全球。

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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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