我思索中的電子商務未來
我思索中的電子商務未來
2000.01.01 | 人物

思索1
「聯邦快遞》UPS》7-Eleven》中國時報》郵局」進化論

第一階段的電子商務,選擇的都是些不會臭不會爛的商品,像書、CD等,對溝通和抵達時間的準確性要求不高;但現在在網路上買東西,已經可以進展到生鮮食品,我們會要求企業的商品必須要在短時間內、某一個時間點到達,去年年底的網路求生大賽中,我們看到參賽者需要買便當、生活用品,我們也看到了這樣定時定點的渴求。
舉美國聯邦快遞(Federal Express)的例子,過去二十年來,在效益上、獲利上,聯邦快遞都把UPS打得很慘,因為它業務的主力是BtoB的快遞,而UPS是BtoC或CtoC的服務。聯邦快遞是第一個把「中央倉庫」(Hub)這個「集中式」概念運作到極致的企業。它一個車隊出去,到一棟大樓中收取非常多企業的商務文件,集中到Hub分配,再集中地送給另一棟大樓的一群企業,運作非常有效率。可是現在的電子商務要求的是「分散式」的配送,有更多東西要送到家裡,這樣的轉變反而讓它過去賺錢的商業模式開始賠錢。過去因應集中式管理所投資的車隊與倉庫物流系統,現在完全沒有力量。而UPS則顛倒過來,本來做的生意就是送信到家,原先每天在賠錢,現在反多了一堆業務,反過來會賺錢。
再說聯強的例子,它的整個物流系統是企業對企業(BtoB),送到各零售店面;假如現在要變成BtoC,它的運籌管理有沒有優勢?假如東西要送到家,聯強和7-11哪一個比較近?7-11中國和中國時報哪一個比較近?
再看香港蘋果日報和At Mart的例子。At Mart並不是要做電子商務,它是為電子商務而服務的一個「石器時代」的電子商務,它把每天的雜貨訂單訂在報紙上,跟著報紙送到你家勾選,當你傳真過來,車隊早上送報紙,下午就開始送衛生紙等雜貨,用古老的架構來做EC的概念。
所以中國時報、聯合報其實比7-11還近,那郵局可能更近,郵局是一個快被淘汰的行業,可是Internet出來,力量好像都被改寫。如果東西物流發送稍微起一些變化,送到家的比例如果又高起來的話,我們明顯看到的趨勢就是「傳統中間人之死」(the death of middleman),接下來則是「商店之死」(the death of the shop),大部份商店未來可能要消失。

**思索2
面目全非的企業容貌、 步入終極的交易模式

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下一世紀企業面臨的挑戰,不是什麼樣企業會存活、什麼企業會消失,應該說所有的企業都會變得「面目全非」。例如我的職業是媒體,很長一段時間我們對媒體有很清楚的定義,可是我現在感覺媒體這個概念會面目全非:當一個企業做了企業網站,它是廣告還是媒體?原來那種對企業的界分會有點困難,一定要有種新的界分方法,我們才知道我們在做什麼事。
過去媒介本身會發展出一個紀律,受眾發展出一個公眾的要求,記者寫的版面有他的客觀紀律,而讀者也接納報導外版面的廣告,他不會認為有了廣告,記者寫的就不客觀,這個要求甚至會演進成一種規範、法律。
但Internet上,可能裕隆汽車做的網站,最後發展出一個裕隆線上雜誌出來,之後又產生裕隆雜誌的讀者跟它的社群黏度(stickness),網友開始問裕隆的東西哪裡可以買。你就發現網站販賣的是服務,它既是媒體又是廣告,今天連一向強調客觀中立的紐約時報、華爾街日報網站都開始賣東西做電子商務。從前用來描述企業的字眼會發生困難,企業可以同時是商店、生產者或媒介。
如果我們細究人類做生意的模式,看起來電子商務是一個終極模式(ultimate model),未來不會再有一個革命性的商業型態出來,而其他現在我們所熟悉的原來種種商業型態都會改變。這個變化一路不停,將來社會分工會變成什麼樣子,我還看不太出來。電子商務一定是成為人類經濟的主流,只是未來的電子商務可能不是我們今天看到的那樣,它會化身為每一種商務活動都會有E的成份,而不都是Amazon. com那樣子。

**思索3
台積電成為高科技農民、 小廣告文案成為高價中介者

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電子商務時代,如果我們粗分價值鍊,大概有四種企業──原料提供者、生產者、配送者以及解釋、描述商品的中介人。現在是生產者佔據最大發言權,不管是華碩、廣達或台積電,但未來的產品生產者可能會完全沒有價值。明天的代工製造者會像是今天的農民一樣,有標準化的利潤,但絕不會有暴利。超額價值將歸屬中間擔任界面(interface)、做價值傳遞的那一群人。
例如生產電腦,以前因為電腦是賣的,所以有價值,現在連電腦都不是賣的,我是賣你某種服務,而電腦是「送」給你的。在價值鍊裡,硬體愈來愈不重要。以前是買電腦送你一年保固,現在是你買我一年保固,我送你一台電腦。這是價值中心的逆轉。所以整個價值鍊裡中間的資訊服務(information service)才是未來的價值中心。最前端的原材料,看的是正常商品供需價格,沒有超額利潤,再過來的生產電腦跟養雞養鴨沒有兩樣,毛利很低,後半段則是搬運工人,執行服務(imple-ment service)的人。
所以未來只有一種身份的工作者,會獲得最多的價值──各式各樣有創意的人,還有各式各樣了解溝通的人。例如以前廣告公司的經營,寫文案好像是一個廣告生產裡的局部勞動力,只有局部利潤;但未來,寫文案就是銷售的主體,因為你有能力描述一個東西,而使消費者動心,使產品有可消費的價值,你變成價值中心了。因為在訊息完成時,交易已經完成。在電子商務的網頁上,我從你的描述中明白、感覺到產品對我的價值,我按個鍵,買下我要的,從販賣來講已經結束了,底下只剩執行而已──有人來收你的錢,有人會把東西送來。
我們可以再看台積電的例子,它是台灣最知名的生產者,但是它未來不能再創造更多的價值。
台積電現在有40%的毛利,那表示它是全世界晶圓製造生產效率最高的。但這些價值是很標準的。服務兩端的生產者與銷售者的差價很小,中介人創造的便是所有東西,擁有最高價值。
兩邊都變成標準化(standardize),生產者(做imple-mentation的人)的利潤是固定的,大家一齊競爭,每個人都會想出更便宜的生產方法,使它們都沒有超額利潤,只有中間那群人使得利潤變得不可預測,差異化全在中間。
假如台積電做100元生意拿到40元,意思是生產這部份最多只能拿到40元,新加入者很難產生更大的差價。但是在生意與銷售中間,提供資訊服務的這一群人,有的人會拿2%,有的人拿200%。因為在生產與銷售兩端全部是基本的競爭,會產生價值差異的都在中間。

**思索4
Amazon厲害的不是技術, 而是它對320萬本書的描述;美國領先台灣靠的 不是郵購傳統, 而是豐富的Third Party
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電子商務在不同的國家、地區,是不是有不同的落差?我不相信有不同。我相當確定「美國地廣人稀,台灣沒有做電子商務條件」的說法,90%是錯的。舉個比喻,台灣一年有600億圖書市場,150億是郵購,280億是店銷。大台北都會區與中南部的郵購比例和店銷比例相同,同樣都是50:50,大台北的人買的比較多,不是他們靠書店較近,而是購買力的不同。二種通路反應的是購買力和行為的分佈,店銷和郵購反映的是兩種採購的行為?? 一種用身體,一種用訊息的方式,有的人能用這種方式,有的人不能,這和人口密度與否沒有關係。
假如有機會看到美國電子商務的城鄉販賣比例圖,我相信數字也會跟實體書店銷售的比例一樣。方便的地方,商店越密集的地方,本來就反映了購買力,電子商務上大概也是同樣的情形。
電子商務有外部條件和內部條件。外部條件中,第一個是社會的網路環境,整個網路使用者是不是到了夠規模的數量,使用者對網路的態度和信心,整個社會對網路的存在是否心理上已較安定,而網路的基本架構運作是否在一個社會已經發展成熟。
第二,有沒有合適的金融環境,因為他涉及到遠端的付款機制、信用制度、金融訊息的連結,是否可靠網路連線完成交易。如果要談更進一步的電子商務,有沒有小額付款的條件。譬如說,用信用卡買2塊錢的商品,而轉一次帳手續費是5.5元,怎麼辦?現在用預付的方式解決。另外一種情況,交易5元,寄實體發票郵資要12元,也不可能,有沒有電子發票可以解決?如果不能數位化解決發票的事,電子商務也不可能完成。
另外,電子商務會改變現在物流的分配狀態,重心會不一樣。例如宅配的概念就比以前重要很多。以前的運籌體系是滿足BtoB的需求,所以現在可以看出統一做宅配是為了電子商務而來的。他已經有了7-11,剩下50公尺到家,就差一個電子商務機制。
電子商務的成熟,主觀上至少有三個條件:做電子交易第一個難度是「促成技術」(enabling technology),必須創造一個交易平台。台灣去年、前年面臨的難度都在這裡,以後顯然不是。現在已經有很多人提供準套裝的解決方案,以後電子商務何必需要開發套裝平台?平台是現成的,有各式各樣電子商店的套裝軟件,打開來就有。促成技術是電子商務初階的階段性現象。Amazon當初就建立這樣一個平台,它的「1-click through」機制,按下去就給你訂單,當初被認為很神奇。
現在看Amazon的難度已無關技術,而是那320萬本書的描述。這些書評、相關訊息能促動你去買一本書,我稱為「促成內容」(enabling contents),比技術更重要。這是目前台灣難度最高的條件。
第三個是「編成條件」。你商品要從哪裡來,賣東西要有採購貨源、配送要有物流體系,企業不可能全自己作,你必須用別人現有的,問題是怎麼把別人現有的組起來。社會上是否有足夠的條件可以把它全湊起來,例如在網路上訂便當,是把很多店、按照地區拼起來,再加上物流。所有力量用一個中心把它集合起來,這個力量是編成條件。
用這個角度看,我覺得美國原來領先其他社會的是促成技術,但這件事現在已經不是議題,它目前領先的是促成內容(enabling contents)和可供編成的「第三團體」(third party)的力量。美國本來分工就細,但在台灣做電子商務,可能很多事都要從頭自己來,社會上沒有某些行業,所以經營起來代價很高。
中國大陸做電子商務就更遙遠,它的二、三項條件都很嚴重欠缺。但為什麼Nasdaq如此高估大陸網路公司?因為那個遠景未來雖然遙遠,但正因為市場太大了,只要有千萬分之一成功的機會都值得,期望值夠大,回饋也很大,完全是個賭博的概念。再加上這幾年中國大陸跳躍式的成長速度,讓人覺得好像沒有遙遠到那個地步。

**思索5
等待年輕人挑戰的 兩塊新大陸-Internet與中國

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幾年前我在某些場合和年輕人談生涯規劃時,經常勸剛畢業的年輕人到中國大陸發展。第一個原因是,台灣對年輕人的機會有限,而大陸正在經歷轉變,年輕人充滿機會。第二個原因,你是大學剛畢業,生活水準還沒決定,從台灣看,40歲的工作水準跟大陸有距離,所以他們去會很痛苦,但是22歲沒有距離,大學生的生活水準也跟一個大陸城市同胞差不多。40歲的人已功成名就,到大陸去發展新事業,住在旅館,不會融入當地社會、變成當地人;但如果22歲去,什麼都沒有,只好加入他們,反而是機會。
我當年就業的歷史,就是一個例子。二十年前,工商企業活動起來,一個社會被迫由封閉到開放。我大學沒畢業就到聯合報上班,那時像今天20歲作主編、25歲做總編輯,是不可能的事。後來中國時報出現,晉用一堆年輕人,聯合報壓力很大,下定決心要啟用我這個年輕人,高層把我全部所有的升級考績一起簽報,以便讓我過一年之後變成一個編輯。結果社內輿論大伐,所有人都憤憤不平-幾十年制度下來,大家都覺得你這個毛頭小伙子應該按照次序來排隊等,他們不習慣看到為一個年輕人,第一次做這個破壞。我那時去開報社的幹部會議,四十歲以下的只有二個人。大家議論紛紛,我在那樣的環境下很難作人,痛苦不堪。
可是我後來到工商時報、中國時報去,在那裡待了五、六年。有時間回頭一看聯合報,才發現當年我們開會的那一群人全換了,不到十年,聯合報主管全部是新面孔,因為組織與業務的發展,就是需要思維年輕的新人,而這批年輕人來,就把中間的四十歲那批人整個世代一筆跳過去。那是一個大改組的時代,,每個人只是幸或不幸去撞到那個東西,一改組完,結構穩定了,所有的位置就又卡住十年不動。
他們為什麼有這個機會?因為新舊學問交替,新的學問一來,不懂也沒辦法,這時候社會秩序重建,18歲從軍,20歲已經當團長了,更可能22歲當將軍。
在Internet沒來之前,我原以為台灣社會的結晶塊不會再變動,但現在因為Internet,整個社會結構又動了起來,全部重來一次。你不覺得Internet和中國一樣,都是「新大陸」嗎。
會有成長力的地方,一定是大家比較陌生的,而過去我們原來熟悉的,現在幾乎全身無處不是缺點,譬如金融風暴中的那些產業和企業。所以現在看起來,或者去大陸,或者去Internet,對年輕人的機會是相同的。
而當這樣的時代來臨時,最重要的精神是什麼?因為變化這麼大,我懷疑「學習」,會是這個時代最有用的態度,和最有力量的精神。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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