用科技滾錢的黎銳
用科技滾錢的黎銳
2000.04.01 |

來自新加坡的黎銳(Bex.com),一心要成為B2B電子商務中的交易平台,從挑選賣方、下單、開發票到付款等一連串動作,都即時進行,掀起一波新商業革命,而包括美、日、歐洲和台灣的大銀行,都是這一場革命背後的支持者。
無論是那一種型態的電子商務,最後都牽涉到交易和付款,整個過程當中的每一環節都很複雜。買方可能有好幾位,賣方也可能有好幾位,交易的商品可能不只一種,相同商品的數量和售價又不同,詢價過程就很煩瑣,付款方式又不止一種,在這麼多變數下,要做到資訊即時流通並完成交易,是相當高難度的技術。
黎銳創辦人楊文輝才32歲,來自新加坡。中學畢業後,楊文輝就赴美求學,並於九四年在矽谷創業。初試啼聲雖未成功,但楊文輝當時已看到電子商務在美國的發展潛力,並預測亞洲將會是下一波,所以在九六年回新加坡第二次創業,成立黎銳,進軍電子商務軟體市場。楊文輝的構想,很快就得到新加坡發展銀行的支持和投資。交易系統一定會涉及付款,都會牽涉到銀行,所以黎銳的第一步,是先從銀行著手,與日本的櫻花銀行和台灣的中信銀等成為夥伴,共同推廣事業。

**電子商務交易系統小巨人

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接下來,是以黎銳的系統為基礎,與美國、日本、大中國區和歐洲各地的夥伴合作,建立當地的交易平台,並透過黎銳本身以及合作夥伴的關係,招攬廠商到黎銳的交易平台進行電子商務,參與的廠商數目愈多,交易的頻率和金額就愈大,交易的效果也愈好。黎銳的收費模式,是從每筆完成的交易中抽取佣金。
舉例來看,黎銳和中信銀合作成立仲訊國際,主要是開發台灣的客戶。國內的慧智、震旦行和大同等大型企業,都已和仲訊簽約,使用黎銳的交易系統。
美國在發展電子商務的腳步領先,所以目前知名的電子商務交易系統方面的公司,像CommerceOne和Ariba,都是美國公司,黎銳是少數在知名度和實力上足以與他們抗衡的亞洲公司。
隨著電子商務市場不斷成長,投身開發交易系統的新公司愈來愈多,其中不乏黎銳所需要的技術。另一方面,CommerceOne和Ariba都已是上市公司,手上有充足的資金可以進行購併或投資,相對比黎銳取得更有利的位置。
黎銳計畫在今年第三季到美國那斯達克掛牌上市,以取得資金購併一些新公司,增強原有交易平台的威力。「在矽谷工作和創業的經驗,讓我收穫很多,對規畫策略的幫助很大,」今年二月中、楊文輝在新加坡黎銳總部的會議室裡,談到過去經驗對他的助益。
不過,他沒有太多時間回憶過去。門外一堆投資銀行的代表,正等著和他開會討論上市的事。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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