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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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