2026 年，零售產業的競爭規則已徹底被重新定義，這場變革關鍵核心正是「 Agentic Commerce 代理商務 」，消費決策主權正加速移轉至 AI Agent 手中。這意味著，零售商的競爭關鍵，已從傳統的「獲取流量」，轉變為能否在 AI 主導的決策過程中「獲得優先推薦」。在日前舉辦的 Nextlink AI Solutions Day 以「ReDefine the Next Retail——AI 賦能增長：重構零售新未來」為主題，從市場重構、決策進化、技術賦能到實務落地，協助零售決策者深入理解 AI 驅動下的營運轉型。
博弘雲端台灣香港事業中心副總經理 Charles Chen 指出，2026 年 AI 市場預估將迎來龐大的投資規模，但目前企業在 AI 落地成效上卻呈現兩極化現象，根據人工智慧科技基金會（AIF）的《台灣產業 AI 化大調查》，「大概有 3 成的企業成功獲得投資回報，但仍然有 7 成的企業尚未跨過應用門檻，導致投資報酬率的效果無法顯現。」為協助企業解決落地應用難題，博弘雲端提出「AI 解決方案鏈（AI Solution Chain）」，與各領域專家一同探討企業如何真正落實 AI 商業價值，邁向智能轉型的目標。
勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理溫紹群分析，企業若要讓智慧代理發揮最大價值，固然需要具備了解客戶意圖、減少人為介入的自動化，以及賦予機器自主決策能力等三大商務要素；但更關鍵的先決條件，在於企業內部是否建立了「可信任 AI」的管理制度與治理意識。當機器走向自主決策、甚至發展出 Agent-to-Agent（A2A）的自主經濟體系時，沒有完善的 AI 治理架構，自動化將帶來不可控的合規與安全風險。因此，建立透明、可問責且具備風險邊界的 AI 治理體制，才是企業啟動智慧轉型的核心地基。
從技術驗證到商業變革，打造 AI 分身團隊
「在過去十年的零售市場中，品牌競爭往往取決於購買流量的能力與對平台演算法的掌握度，」超級電商創辦人 Nicky Liao 指出，現在進入 AI 時代後，流量變現的關鍵在於重新找回「人與人連結」的本質。先懂得品牌與人之間的串流，再善用 AI 工具賦能消費者，企業才能將網路流量轉化為持續累積的人流量資產。
要實現「以人為本、AI 賦能」，企業導入 AI 技術落實商業價值的核心在於切合業務痛點與整頓底層數據。「我們第一個探討的，不會是企業需要什麼樣的模型或工具，而是會先釐清企業內外部真正的需求」，博弘雲端市場策略發展中心商務產品經理 Jill Lo 表示。
以零售電商為例，AI Agent 能自動生成行銷素材、優化個人化推薦，並建立系統化的自動審核機制，縮短跨部門溝通成本，而在實體門市能針對海量網路評論提供即時智能回覆，做到即時個人化的顧客服務。然而，人人都能打造 AI 分身，零售業搶佔商機的勝負關鍵在於快速部署。在實務協作上，博弘雲端 AWS 技術推廣大使 Bing Hsieh 分享運用 Kiro 及 Amazon Bedrock AgentCore 將五人小組精簡為一人團隊的實戰案例，透過提示工程，賦予不同 AI Agent 職位設定，就能讓 AI 團隊自主運作，自動生成文案、行銷活動網頁、預算表以及 ROI 計算等。
不過，目前許多企業在應用 AI 時，仍面臨資料與核心系統困在地端傳統架構的困境。Nutanix 資深技術顧問 Ivan Tung 指出，這種雲地落差會引發企業 AI 落地三大痛點：地端即時交易資料所造成的數據傳輸延遲、雲端架構重寫耗時，以及雲地兩套標準引發的營運斷層，導致錯失商機。Nutanix 提出 NC2 on AWS 解決方案，透過混合雲著陸區（Landing Zone）技術，企業無需耗時重構現有的傳統應用程式，即可將地端服務平移至 AWS 環境中，而資料一旦移至此平台，就能在極低延遲下，直接接軌 AWS 的 AI 生態圈與資料湖。
AI 時代的系統維運與資安治理策略
而當 AI 深入零售業，確保系統穩定運作是另一大挑戰。Datadog 解決方案工程師 Hui Chiann Boon 表示，企業需建立全面的可觀測性（Observability），將前端用戶體驗、後端基礎設施與 AI 模型運行狀況深度整合，避免在排查系統異常時耗費大量時間成本。而 Datadog 的核心價值在於，能將分散數據整合至單一平台，結合真實用戶與應用程式監控，清楚追溯後端 API 或第三方服務，將除錯時間從數小時縮短至幾分鐘。
AI Agent 自主運作同時也帶來新形態的 AI 攻擊。Radware 雲端架構師 Mika Chan 舉例，AI Agent 已能自主完成比價到刷卡下單，但同時駭客也只需透過提示詞注入或工具濫用，就能操縱企業的 AI Agent，例如推薦非自家產品、觸發非預期的折扣、自動退款，甚至造成會員機密資料外洩。為了防範這些新興的資安攻擊，Radware 提出涵蓋 LLM 防火牆、行為護欄以及 AI 安全態勢管理等解決方案，透過持續監控提示詞與 API 調用，並透過平台的數據整合能力，產出可視化風險地圖，協助資安團隊提早發現異常，確保智慧代理運作的安全合規。
建構 AI 零售新生態，領航自主營運世代
Nextlink AI Solutions Day 論壇的最後，以「建構 AI 零售新生態，領航自主營運世代」進行了一場主題座談。
勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理溫紹群強調，企業導入 AI 的初期效益往往難以直接反映在財報上，但這是一個建立「可信任 AI」架構與累積無形資產的關鍵過程，包含法規調適的能力、有品質的數據資產，以及創新的人才資本。AI 轉型是一場長期的馬拉松，企業從概念驗證（POC）、服務驗證（POS），走到最終兼顧效益與風險的商業驗證（POB）時，核心關鍵在於建立完善的 AI 治理與管理制度。這不僅需要全體員工的意識提升，更需要有經驗的「陪跑者」協助企業在合規、透明與安全的前提下，穩健地將 AI 應用規模化。
時尚服飾品牌電商 Studio Doe 朵墨技術長 Rick Chen 則指出，進入 AI 時代，零售商的首要任務是奪回「數據自主權」，因為沒有數據基底，AI 便無法發揮實質作用。Rick Chen 也強調，雖然 AI 能快速生成技術框架，但從 POC 走到實際營運階段時，仍必須仰賴人類的能力來把關顧客體驗，才能避免系統難用而失去價值。
展望未來，面對 AI Agent 這波勢不可擋的浪潮，具備跑馬拉松的長遠格局，在試錯中以人本設計淬鍊顧客體驗，並徹底掌握數據自主權，將是跨越科技分水嶺、成為重構零售領航者的關鍵。
（首圖為 Nextlink AI Solutions Day 「建構 AI 零售新生態，領航自主營運世代」 主題座談，由左至右為博弘雲端產品策略營銷處處長 Jim Tseng、勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理溫紹群、Studio Doe 朵墨技術長 Rick Chen。）
