Understanding Consumer
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2007.06.01 | 人物

台灣是一個擁有豐富「製造經歷」的國家,在這海島上的大小企業,保留著眾多彌足珍貴的製造方法紀錄、各種品質管理方案以及各類創新的原材料配方,這浩瀚的知識,幫助台灣能做出比世界其他地方更有優勢的產品。

台灣經濟奇蹟,靠的就是這種全面的「生產者知識」;但也正由於擁有太多這樣的「生產者知識」,反而在21世紀初的轉型過程裡,我們開始經歷一種苦澀的體驗──許多著名的商業戰役(例如從iPod到Wii的創新競賽),陸續否定了「生產者知識」的優位性。

無獨有偶,代工製造毛利也因中國產能的解放而愈來愈低,從企業到工作者,無不陷入一種「創造差異」的恐慌之中。《藍海策略》這個書名吸引人的地方,就在於大家都覺得:相同的人擠在同一個小空間,實在太擠了!

但是這樣的痛苦,並非僅僅是台灣孤立的經驗。

在人類的現代史中,「生產者知識」一向具有高高在上的位置,君不見過去產業史教科書上的明星人物們,率皆都是大企業家,因為在那個年代,消費者的需求被看成是固定的常數(生存所需),能創造經濟格局變化的人,是那些站在供給方的彼端、能整合各種資源的「生產者」,創造「T型國民車」的亨利.福特(Henry Ford)或是台灣的「PVC經營之神」王永慶等,都是這種知識帝王的最好寫照之一。

九○年代,世界巨變,來自BRIC世界的勞動力解放,以及世界金融自由化所催生出的龐大資金,一舉改變了供給方的優勢位置──當勞動力、資本可以源源不斷供應,商品得以無限量生產,此時最大的問題不是「商品價格」,而是「商品需求」──消費者在哪裡?過去的年代,因為「供給有限」,消費者只得被迫接受生產者單方的提案,但現在「供給無限多」,消費者可以輕易地忽視任何「跟我無關」的生產者提案。

對於一位老經驗的「生產者」來說,一個痛苦的事實已經擺在面前:我們恐怕得第一次來理解「消費者知識」到底是什麼?為什麼「價格」、「品質」不再能左右消費者的選擇?或者問得更激進一點:現代世界裡的消費者,是一群什麼樣的人?

現代的消費者,不再只是經濟學教科書裡描寫的一個「理性預期」行動者,我們常被許多不切實際的夢想所牽引,我們也偏見似地鍾愛某些昂貴品牌。要了解現代的消費者,需要更多的人類學、社會學、心理學、文化研究的知識。

而如果你夠敏感的話,「自己」也可以是消費者知識的起點。因為當身為生產者的你,換上一身勁裝走上大街,你不就是一個消費者了嗎?只是──過去的時代,不允許你正視這個「壓抑的自我」罷了! 

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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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