二手新商機——迎接全民拍賣時代
二手新商機——迎接全民拍賣時代
2007.04.15 | 科技

掙扎了許久,我終於還是打了這通電話,請二手書店來家裡收書。當初裝潢房子時,只要能利用的空間都做了書架,可是一眨眼,書已經塞滿所有的架子,而且還蔓延到書桌、邊桌、茶几、甚至一堆堆疊放在地板上,像長春藤一樣放肆地滋生。曾經對於賣書這件事,不只情感過不去,還有一種莫名的罪惡感。但是隨著年歲漸長,明白有些書就像不合穿的衣服,徒留無益,反嫌礙眼占空間。

二手書店收書的服務令人很滿意,專業、迅速、不囉唆,估出來的價格也比我原先料想的要好,三兩下客廳一堆長物就消失不見,口袋還多出幾張鈔票,心情頓時大好。我想到我的衣櫃,一打開衣服就排山倒海掉出來。去年我拎了兩大袋衣服丟進社區公園的舊衣回收筒,裡面有好幾件根本沒穿過,如果能像書一樣可以轉手賣出去的話,行情應該不差。台灣沒有在院子賣自家舊物的文化,網拍倒是不錯的出路。但是大部份的人平常工作就已經忙得昏天暗地了,哪來閒工夫拍照、寫文案、post到網路上。如果有幸賣出去,還得確認匯款有沒有進來,然後要叫快遞,不然就得到郵局交寄。

《二手貨與新商人》一書呼應了我的想法。以美國為例,曾經在eBay上買賣過東西的人,絕大多數都是買家,賣家只占五%。但是這個市場卻愈來愈大,二○○四年eBay已成為美國第十一大零售商,僅次於沃爾瑪(Wal-Mart)、Home Depot和Kmart。台灣蒸蒸日上的電子商務情況也是相同,二○○六年市場規模已達新台幣一千四百五十二億元,其中網拍占比超過三五%,約五百一十四億元,幾乎是太平洋SOGO百貨一年營業額的兩倍,也遠遠超過台灣最大的百貨集團新光三越。

網拍潛力無窮,現在還只是開始。《二手貨與新商人》指出,美國人堆放在家中儲藏室裡不要的東西,保守估計總值至少有二千二百億美元,若拿到網路上去拍賣,打個兩折就比二○○四年eBay的營業額還要多上一百億元。需求是一定有的,正如同我塞爆的衣櫃;也不用擔心沒有買家,一個人的垃圾很可能是另一個人的黃金。前一陣子朋友來家裡玩,言談之間,提及要去買果汁機,我靈機一動地在久未打開的壁櫥裡像變魔術一樣,挖出三年前尾牙抽獎摸到的一台果汁機,賓主盡歡。可別忘了,「酒咁倘賣無」可是人類最古老的行業之一。

網路時代,正是二手貨買賣的大好時機。一是流通機制完備,商流、金流、物流俱足,便利、快速又安全;二是網路無遠弗屆,上網就能參與,參與的規模愈大,就愈能呈現需求與供給的真實樣貌,物品理想的價格也就出來了。這就是eBay創辦人歐米迪亞(Pierre M. Omidyar)的理念:網拍是最完美的商店。

《二手貨與新商人》指出,在網路上買賣二手貨,未來將會像上網一樣,成為生活中不可或缺的一部份。而距離這個不遠的未來,只差臨門兩腳:一是心態的改變,二是網拍服務商的加入。

網拍平台促進人們出清不需要的物品,從中獲取收入,可以同時改善精神和物質生活,從「賣」的這個角度而言,大部份的人是不會有心理障礙的,麻煩的反而是「賣」這件事的煩瑣細節。但是只要有需求,就有供給,正如股票買賣有經紀人一樣,所謂二手貨托售商這樣的服務形態正在美國崛起,連郵政業者也來搶搭這股風潮,推出快捷的遞送服務,力圖在網路時代開闢新商機。至於「使用」二手貨這件事,《二手貨與新商人》指出,名牌二手貨流通占網拍市場一定的業績占比,從而促進名牌業者加速推出更新的設計和商品,對整體市場具有正面的帶動作用。此外,因應仿冒的問題,也興起了所謂第三方品質認證的服務型態。

根據《二手貨與新商人》指出,網路二手貨拍賣市場帶動起各式各樣的服務商,正是網拍時代來臨的前兆,「放手經濟」即將來臨,我們所有的物品都只是暫時性的資產。未來,任何人只要知道如何善用自己手中物品的價值與效用生命週期,就能以較少的成本,過著更富足的生活。
嗯,聽起來很好,雖然有些不可思議。首先,只要有人可以來我家處理那些已經不需要的衣物,我就什麼都相信了。 

 

二手貨與新商人 

作者:丹尼爾.尼桑歐夫    譯者:林錦慧
出版社:商智文化    出版日期:2007年1月 

交易透明的線上二手消費品市場(如eBay)日益普及,使得消費行為開始出現典範轉移。現在有愈來愈多的消費者會在購買商品後,先使用一段時間,然後再賣掉,以便購買次世代產品。在這種短暫持有的趨勢下,消費者會不斷替換手中的物品,所以社會開始從「積聚」的心態,轉變成偏向「拍賣文化」的消費邏輯。這種轉變不僅會對商業環境造成重大影響,對社會主流文化與價值觀同樣影響深遠。「不在乎天長地久,只在乎曾經擁有」,說準了現代人的消費胃口。提供商品鑑定、開闢二手通路、商品修復及包裝、私人銷售助理、託售中心,都可以在二手通路市場引發全球連鎖升級消費大潮下,用小商機創大事業。 

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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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