網購業面臨第二波成長焦慮
網購業面臨第二波成長焦慮
2007.08.01 |

二○○○年那一波網路泡沫化,讓台灣甚至全世界的網路公司餘悸猶存,那是段「沒被祝福、偶有掌聲、常被唱衰」的苦澀成長過程。電子商務公司宛如鴨子滑水般,以裁員減少開銷、調整公司組織、修正策略等方式,小心翼翼地通過這段考驗。現在呢?拜媒體長期報導及網路環境更成熟,大眾對網路購物的接受度漸增,這兩、三年是網購很不錯的三年,每年成長五○%甚至一倍並不太難。電子商務成長史一直都是多空交戰的,但現今「大家一致看好」似乎又蓋住了一些網購的新逆流。

美國在電子商務方面領先各國,我持續注意美國B2C成長動態。但過去一季,竟很意外地看到幾篇美國B2C線上購物成長趨緩的報導,例如木星研究公司表示,美國網路購物已到頂峰,預估到二○一○年前,整體網路銷售成長率將從二○○四年的二五%滑落至九%。我不知道大家對這九%有沒有特別的感覺,我因為還蠻喜歡看如《天下》雜誌一千大這種專輯,尤其注意新創公司或通路的成長率,簡單地說,九%的成長率已不是新創企業了,這個成長率差不多等同於「有在成長的傳統通路」,統一超商去年的營收年增率一○.八四%都比九%還高。我看到這預測是蠻shock的。

再跟大家轉述一個數字。你知道全球線上拍賣龍頭eBay第一季營收跟去年同期相比如何?別太吃驚,僅成長一%而已。這些數據讓我這種電子商務多頭派,有點不是滋味,幾年來已看過無數讚美網購成長動能報導的我,還在等待其他篇「網購還是大有可為」的新外電呢。

雖然美國的電子商務報告終於出現質疑成長動能的聲音,但我相信多數台灣網購業者並未注意到這個新聞。七月中,一篇台灣資策會電子商務產業規模評估的報導,開始引起媒體及網購同業關注。分析師周文卿對媒體表示,「在國內消費景氣及信心不振的情況下,資策會不排除下修今年度網路購物產值(去年十一月估今年全年為新台幣一千四百三十八億元)。」這個說法真的很罕見,因為資策會每年公布的電子商務成長預測,實在都太令網購同業振奮了,即使網購業者也搞不清楚哪來這麼大的餅,不過大家(含媒體記者)還是樂於引用這份「EC明天會爆好」的電子商務整體營收調查,來當招商提案或寫新聞的依據。

《工商時報》記者何英煒報導資策會這篇新聞時,旁邊多寫了一篇相關新聞,標題是「網路家庭上半年電子商務成長趨緩」。他把這兩則新聞一起處理,也許想要讓大家知道,經營網購不像以前那麼容易了。報導指出網路家庭今年上半年營收新台幣三十三.六億元,僅比去年同期成長一六.五二%。先不論盈虧,這個成長率約比康是美連鎖藥妝去年年增率還少一○%。「營收明顯趨緩」,該記者這樣下筆,她只差沒有把美國的電子商務成長趨緩一起寫出來而已,否則就變成「壞壞壞」連三壞了。

電子商務出了什麼狀況?

周文卿提出一些解釋。比如說台灣消費市場景氣不佳、消費者信心不振,造成網購與大環境連動等。我覺得這是成長力道不足的原因沒錯(我業績不好時,總拿這當藉口回覆我的老闆),不過也代表網購的成長確實比前幾年緩了些,如果是超強的類股,是不用擔心受大盤景氣拖累的。

現在台灣的網購產業情況是,少數領先群繼續維持領先優勢,且不斷拉大跟同業的差距,但爆發性成長不再,經營及獲利的難度比以前高很多。我認為景氣差也是一種天然淘汰機制(如同當年泡沫化淘汰賽一樣),自我管理能力強的電子商務資優生會更傑出。

在《數位時代》專欄中,智邦生活館總經理陳豐偉曾提到入口網站大量擋信的問題,我覺得這對許多網站本身流量不足的中小型購物網站,更是無止境的夢魘。我在幾年前發現雅虎(Yahoo!)、MSN等入口的免費信箱開始提供阻擋垃圾信功能時,就猜到會有購物網站「萬件齊發,盡入垃圾桶」的一天,可惜我之前服務的公司,當時還是沉浸在擁有千萬會員e-mail帳號祖產的喜悅當中,不自覺一旦網路遊戲規則改變時,企業核心競爭優勢將崩盤。

大部份的台灣購物網站流量都不高,且花大錢買流量都很難成長。擋信時代的全面來臨,讓一些還來不及養人潮流量的小型購物網站簡直是烏雲罩頂、前途堪憂。一家我相當欣賞的小型購物網站Zakka雜貨網老闆跟我說,他已不太製作精美的EDM電子報了,因為做得再好也是餵給垃圾筒,他甚至用純文字打個五、六行字就草率地發出去。當初免費信箱推出時是為了溝通服務,是慈善事業,誰想到有天會這樣宰制了龐大的商業許可權。

現在市場景氣與技術天險都不易突破,台灣網購同業該怎麼度過第二波成長焦慮?通路虛實整合或開拓中國市場也許是機會,喊了很多年的西進,在今年算是比較有啟動。另外,向最會生流量的Web 2.0網站偷靈感吧! 

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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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