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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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