隨著越來越多零售業者加速推動產業升級與轉型，透過數位科技提升營運效率，並加強顧客體驗，才能從競爭激烈的市場脫穎而出。在博弘雲端舉辦的「AI Solutions Day Retail Rewired 解鎖新零售視界」論壇，匯聚各領域專家，全面解析企業如何以 AI、數據、知識管理、資安託管等服務為核心，打造真正以顧客為中心的零售新未來。
「我們看到 AI、大數據、雲端科技發展快速，並且重塑整個零售產業，」博弘雲端技術長 CY Sung 致詞表示，當 AI 更貼近每個人的生活，也會徹底改變消費者在資訊蒐集、方案評估、購買決策等行為，而企業若能掌握這些技術，應用於銷售預測、營運管理、推薦引擎、智慧客服，同時確保資料安全，將能取得 AI 時代的龐大商機。
以 AI、數據賦能企業雲端轉型的具體應用
「AWS 觀察，企業數據治理往往面臨 4 大挑戰，包括難以整合 AI 與數據分析解決方案、資料分散於不同儲存空間、管理巨量資料及 AI 服務不易、需要快速將 AI 導入工作流程並複製成功經驗，」AWS 數據分析專家 Derek Huang 引用《哈佛商業評論》報導，2025 年已有 89% CDO（數據長） 朝向發展生成式 AI，但 52% CDO 認為目前的數據基礎設施仍不足以支持 AI 相關應用，為此，AWS 提供從數據湖、分析引擎數據倉儲，再到向量搜尋、生成式 BI、機器學習、生成式 AI 的完整產品服務，助力客戶運用「數據飛輪機制」建立現代化數據分析架構。例如，跨國金融服務技術公司 Nasdaq 每天會收到多達 600 億筆的股票訂單、報價、交易和取消資料，並且需要在第二天上午開市前將記錄載入，以進行計費和報告程序，隨著交易數量大幅增長，Nasdaq 決定在 Amazon S3 打造數據湖，同時採用 Amazon Redshift Spectrum 優化查詢速度，將 Billing process 從 40 分鐘縮短至 4 分鐘即可完成，甚至全面改善 60-70% 的效率。Derek Huang 還分享，AWS 推出新一代機器學習服務 Amazon SageMaker ，「我們將 SQL 分析、PB 級資料處理、資料探索和整合、模型開發和訓練、生成式 AI 等功能整合至單一的平台，讓用戶可以在其中尋找、使用組織中的所有資料，為各種常見的資料應用案例選擇最佳的工具，並與不同團隊角色合作。」
「AI 改變世界的速度，遠超越你的想像，」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 Charles Chen 表示，根據 IDC 預測，2026 年將有 80% 企業推動生成式 AI 落地部署、2028 年有 15% 企業運用 AI Agent 進行自主決策，在 2030 年，全球 AI 投資更有望成長至 19 兆美元，這些趨勢凸顯 AI 應用正逐步滲透至各產業，創造全新的商機。與此同時，AWS 持續擴大對台灣的投資，並宣布啟用 AWS 亞太（台北）區域，博弘雲端作為雲端技術服務專家，不僅提供雲端託管、數據應用、AI 及資訊安全等服務，也積極取得 AWS 在運算資料層、核心技術層、應用與服務的各項認證，並與原廠展開策略合作，為金融、零售、製造、公部門等超過 500 個客戶推動一站式的無縫雲端轉型。Charles Chen 說明，博弘雲端的組成涵蓋專業雲端架構師、應用研發團隊，以及資料與多元解決方案專家，能夠打造更全面、彈性的雲端轉型架構。例如針對零售產業，博弘雲端就協助客戶導入數據及 AI 解決方案，從數據雲端整合與分析、商品 AI 智能知識專家，再到電商平台缺貨推薦、商品上架管理自動化，全面提升流程效率和客戶滿意度。在策略上，博弘雲端也將會攜手雲端、AI、數據、資安的業界夥伴，持續建構價值生態圈，拓展 AI 商機共贏藍圖。
「在 Generative AI 邁向 AI Agents、Agentic AI 的發展進程，AI 任務已從內容生成、任務導向執行轉變為自主決策與行動，」博弘雲端產品及解決方案處處長 Nicolette Kao 指出，零售產業在 AI 時代下，面臨資訊斷層導致通路碎片化、員工流動快讓知識難以傳承、導入 AI 風險高的挑戰，因此，需要藉由兼顧高效與安全的 AI 解決方案，驅動更精準策略及營運方針。在這樣的背景下，博弘雲端開發 AI 企業知識代理 LEMMA，透過標準化的 AI 服務架構，整合零售業內部知識及生成式 AI 技術，輔助企業快速打造專屬 AI Agent，並且導入內部知識服務及外部智慧客服等應用，從而提升工作流程生產力。聚焦應用場景，Nicolette Kao 分析過去在顧客服務面向，電商平台多以單向方式曝光產品、引導購買、線上交易、再行銷，這種模式相對缺乏即時互動，也造成轉換率有限。而 LEMMA 具備多層式授權機制、開放 API 串接、多語言模型支援等優勢，能協助企業從產品為中心轉換為以顧客為中心，打造智能購物助理，讓顧客端獲得即時商品導購與個性化推薦，也助力企業端深入探索顧客意圖，優化服務應用。至於在知識賦能管理方面，擁有巨量會員資料、複雜流程機制與通路的零售產業，運用 LEMMA 就能實現快速、正確的知識導引，提升銷售流程，「當顧客難以決策購買葡萄酒等高單價品項，LEMMA 可經由對話推薦合適商品，不僅提升銷售轉換率 40%，也降低行銷成本 20%、人員服務成本 50%。」
「時事行銷的 5 大優點，就是提升品牌能見度與觸及、強化受眾互動、塑造品牌關聯性、放大成本效益及提升 SEO，」博弘雲端技術經理鍾宇陽說明，時事行銷作為企業在市場中建立優勢的一項智慧策略，能讓產品曝光達到更精準的效果，不過在實際執行仍有一定門檻，像是需要反應時間快速、完整行銷團隊資源待命、將分散在各系統的關鍵數據整合至決策。為解決這些痛點，鍾宇陽建議企業藉由以 Amazon Bedrock 為核心的架構建置行銷平台，並使用 Amazon Bedrock 當中的 Knowledge base 和 Agent 功能，讓模型能夠快速檢索、整合資訊來源，達到生成時事相關商品文案的應用。另外，運用 Amazon BI 工具 QuickSight，可進行視覺化分析並產出圖表，「從資料收集到文案生成流程，我們不僅協助企業行銷團隊即時掌握時事、達到宣傳自動化的效益，也透過數據輔助企業思考行銷規劃與實際作業的可行性，更同步將合作夥伴在資安、監控、資料管理的解決方案整合，開啟智慧零售新可能，」鍾宇陽說。
Studio Doe 朵墨技術長 Rick Chen 表示，朵墨作為致力傳遞美感與體驗的服飾品牌，擅長將自身與合作夥伴的優勢整合，放大營運效益，例如，朵墨具備軟體開發的專業，也積極尋找在雲端基礎架構方面的可靠夥伴，賦能完整顧客服務體驗。「回顧朵墨推動雲端轉型的進程，我們在博弘雲端的協助下導入 Amazon EC2、Amazon RDS、Amazon QuickSight 等解決方案，並且能夠克服維運時的資安挑戰，」Rick Chen 表示，朵墨的 AWS 帳戶分布在不同區域（Region) ，過去曾發生機器遭盜用開啟，導致帳單多出數十萬台幣的用量，博弘雲端顧問團隊便立即為朵墨升級 AWS 雲端環境內的資安設定，建立更完善的監控機制，同時與 AWS 團隊協調機器遭盜用的開銷，改善帳戶內的資安狀況。在銷售分析方面，Rick Chen 也分享朵墨建置自己的 AI Agent，能夠連接內部數據庫，接著載入營收、客群、行銷效率分析工具，透過問答方式產出完整報吿，助力行銷人員掌握策略方向與風險備案。目前，朵墨還採用博弘雲端開發的新世代雲端智能管理平台「AICOM」，掌握行銷活動所產生的雲端資源花費，「這樣的雲端架構大幅提升整體系統營運的穩定度，甚至能支援我們現在每秒產生 60 至 120 個單位的訂單量，」Rick Chen 強調。
零售產業如何建立雲端資安防線，確保營運穩健前行？
「我們把 AI 視為抵禦資安威脅、強化企業安全的應用，」博弘雲端維運服務處處長 Albert Yu 認為，以 AI 提升可視性是打造資安防護的第一步，當企業 IT 環境日益複雜且動態化，讓許多入口成為潛在攻擊點，便需要透過偵測工具掌握異常行為或安全漏洞，接著即時發出警告，才能減少資安事件造成的損害。而談到博弘雲端資安託管服務的核心價值，Albert Yu 表示博弘雲端除了是大中華第一家 Palo Alto Networks MSSP 合作夥伴，也結合全天候威脅監控、事件回應與雲端環境，從威脅偵測與通報、事件應變與建議、資安防護策略與管理，再到環境資安補強、合規性稽核支援及各類技術支援，為客戶提供一站式資安保障，有效減輕企業內部資安與雲端管理負擔。同時，博弘雲端藉由 NIST 框架，協助企業進行安全識別、保護、偵測、回應與復原，以建立網路資訊安全生命週期的風險管理，「在博弘雲端『資安健檢決策樹』的概念，我們針對客戶需求，以雲原生、資安模組檢測深度方向與客戶討論適用方案，共同確保營運和雲端轉型的安全，」Albert Yu 說。
「零售產業在雲端運行業務已成為趨勢，不過 80% 的風險可能在雲中發生、45% 的雲風險每月會因基礎設施的發展而變化，」Palo Alto Networks 資安顧問 Fungi Lin 分析，隨著眾多零售業者採用多雲服務，這個狀況會導致各關鍵數據分散、在保護方面相對複雜，而 Palo Alto Networks 的 Cortex Cloud 正是為了解決 AI 雲端時代巨大風險所設計，此平台將程式碼、管道、執行階段、應用程式脈絡和第三方調查結果整合，為團隊提供可視性和控制能力，能夠從源頭預防資安問題、縮短事件處理的時間，另外，Cortex Cloud 結合內容感知、基於 AI 的優先順序排定與防禦優先的方法，讓企業能夠加速安全部署。Fungi Lin 說明，Palo Alto Networks 將會協助客戶集中可見性，接著基於代碼、運行時和應用程式上下文排定風險優先順序，再快速識別關鍵應用程式風險，最後是建立預防措施，以獲得即時的雲威脅保護，「透過 AI 驅動的自動化安全態勢評估及預防檢測，將能減少分析師 75% 的工作量，並且助力企業建立智慧安全護欄，加速推動創新。」
「企業可觀測性就是能透過平台進行即時分析、檢測、追蹤及優化應用程式效能，共同解決數據問題，」New Relic 技術顧問 Ng Kiat Keng 表示，根據 New Relic 調查，當企業 APP 效能緩慢或是發生錯誤，可能導致聲譽受損、高達 40% 客戶流失，甚至增加 82% 的支援成本，而運用 New Relic 智慧可觀測性平台，一旦收到 APP 回應異常的警報，就會以 AI 總結問題重點，加速診斷並縮短解決時間，讓公司損失降至最低，「在電商零售案例中，有客戶的應用程式因同時湧入多名消費者，造成運作上難以負荷，其應用程式還連接 3 台虛擬機、6 個 APP，大幅增加檢查的困難度。在這樣挑戰下，導入 New Relic 智慧可觀測性平台，便能基於 AI 提供的建議，全面減少 MTTR（平均解決時間）。」聚焦 AI 下一代演進 —— Agentic AI 的應用，Ng Kiat Keng 指出 New Relic AI 也集成代理功能，可呼叫開發工具、ITSM（IT 服務管理）軟體等其他平台的 AI 功能加速問題檢索，「New Relic 將是企業自動化營運的最佳助手，能以 AI 代理自主管理複雜任務，在 ITSM 或 SDLC（軟體開發生命週期）解決方案中獲得可觀察性洞察，並且藉由自動化預防問題、從大量數據推斷出可行的見解，讓團隊專注於更具價值的工作任務，」Ng Kiat Keng 說。
「我們以 GenAI 技術助企業實現 BI（商業智慧）場景，進而推動真正數據驅動的決策和營運，」易開科技產品總監 Colleen Huang 觀察，在新零售時代，企業面臨的數據挑戰為數據人員不足、資料量呈現指數級成長，且傳統商業智慧學習曲線過高、擁有成本高昂，已逐漸無法滿足企業應用的需求。對此，易開科技打造行銷與產品分析平台「Wren AI」，能夠輕鬆連接雲地端資料庫、統一數據來源，讓全球超過一萬名用戶即時透過 AI 自助取得數據。「從繁瑣的報表到複雜的 SQL，走向自然語言即問即答式的洞察，這就是 GenBI 的時代， 」Colleen Huang 說明，Wren AI 專注於數據驅動的即時商業智慧 AI，賦能團隊與數據進行對話，並且自動生成 SQL 查詢、圖表、電子表格。在應用上，易開科技協助 B2B 電商平台團隊的產品業務部門導入 Wren AI，更輕鬆掌握業務狀況、特定商品／門市／促銷活動績效、監控當日營運數據；在營運部門的應用，則是以 Wren AI 實現新零售無國界的 GenBI 體驗，能夠根據客戶需求，透過提問輕鬆取得訂單、銷售、退貨數據，再從 Excel 匯出與客戶分享的資訊，「Wren AI 還提供 API 介接與具備多國語言能力，可幫助企業把 GenBI 整合到自有平台，推向跨國零售業務的 To C 端客戶，」Colleen Huang 補充。
在博弘雲端「AI Solutions Day Retail Rewired 解鎖新零售視界」論壇中，各界專家透過分享 AI 與雲端應用的實戰經驗，助力與會者掌握如何以 AI、BI、數據、資安等解決方案引領智慧零售革新。未來，博弘雲端也將會持續深化產業合作，協助客戶精準導入、穩健擴充，增強零售 AI 技術的即戰力。
