1
00:00:00,000 --> 00:00:10,820
歡迎大家回到我們下半場的活動現場

2
00:00:10,820 --> 00:00:14,940
剛剛在上半場活動我們透過漸強的所有團隊

3
00:00:14,940 --> 00:00:17,060
帶著大家一起走過了AI

4
00:00:17,060 --> 00:00:19,880
怎麼樣從概念一直走到企業當中

5
00:00:19,880 --> 00:00:23,500
那我想現在很多人心裡可能有一句疑問

6
00:00:23,500 --> 00:00:27,720
這個在我的公司是真的可以跑得動的嗎

7
00:00:28,140 --> 00:00:30,700
所以我也想將整個上半場的收穫

8
00:00:30,700 --> 00:00:34,840
用三句話幫大家整理起來並且收藏起來

9
00:00:34,840 --> 00:00:38,720
第一句話 通用AI人人都能取用

10
00:00:38,720 --> 00:00:42,080
但是要變成真正的Business Outcome

11
00:00:42,080 --> 00:00:47,260
關鍵是加入你公司的脈絡資料還有工作的流程

12
00:00:47,260 --> 00:00:50,300
第二句話 Agent時代的下一步

13
00:00:50,300 --> 00:00:53,060
不僅僅只是每一個部門變得聰明

14
00:00:53,060 --> 00:00:56,280
而是打破部門跟部門之間的藩籬

15
00:00:56,280 --> 00:00:57,280
讓AI被阻礙

16
00:00:56,280 --> 00:00:57,280
而是打破部門跟部門之間的藩籬

17
00:00:56,280 --> 00:01:00,120
讓AI被組織可以統一的管理

18
00:01:00,120 --> 00:01:04,120
第三句話 Intelligence in One Touch

19
00:01:04,120 --> 00:01:07,400
讓Agent一連串串聯所有的任務

20
00:01:07,400 --> 00:01:10,040
並且走進每一個商業的場景當中

21
00:01:10,040 --> 00:01:13,320
進入企業 真正的帶回ROI

22
00:01:13,320 --> 00:01:15,880
那麼跑不跑得動這個問題呢

23
00:01:15,880 --> 00:01:18,520
我想下半場我們不自己講

24
00:01:18,520 --> 00:01:23,320
因為我們要讓真正走過這條路的人一起來分享

25
00:01:23,320 --> 00:01:26,220
但是在這之前我也想讓大家

26
00:01:26,220 --> 00:01:26,260
因為我們要讓真正走過這條路的人一起來分享

27
00:01:26,260 --> 00:01:27,500
但是在這之前我也想讓大家一起來看看

28
00:01:27,500 --> 00:01:31,020
建牆自己一開始是怎麼跑起來的

29
00:01:31,020 --> 00:01:33,380
因為畢竟呢 如果我們自己都沒有做到的話

30
00:01:33,380 --> 00:01:36,820
應該沒有資格跟大家分享

31
00:01:36,820 --> 00:01:40,020
所以接下來讓我們一起看下去

32
00:01:40,020 --> 00:01:45,940
其實在公司內部或是宣佈我們要變成AI-first公司

33
00:01:45,940 --> 00:01:50,140
什麼叫做AI-first公司

34
00:01:50,140 --> 00:01:53,480
2025年建牆實驗室喊出了AI-first

35
00:01:53,480 --> 00:01:55,860
正式啟動內部的AI轉型

36
00:01:55,860 --> 00:01:56,860
這一年建牆實驗室喊出了AI-first正式啟動內部的AI轉型

37
00:01:56,140 --> 00:01:59,460
這一年的投資究竟帶來什麼樣的變化呢

38
00:01:59,460 --> 00:02:00,420
嗨

39
00:02:00,420 --> 00:02:01,620
Jack你怎麼在這裡

40
00:02:01,620 --> 00:02:03,900
我要錄大家認真上班的樣子

41
00:02:03,900 --> 00:02:05,860
我的電腦也在燒Token

42
00:02:05,860 --> 00:02:07,540
蛤 你這樣還算認真喔

43
00:02:07,540 --> 00:02:08,940
你想要看更認真的嗎

44
00:02:08,940 --> 00:02:09,740
你看它

45
00:02:09,740 --> 00:02:10,900
它是我們的Token

46
00:02:10,900 --> 00:02:13,420
每一週都燒1000多萬的Token

47
00:02:13,420 --> 00:02:14,260
有時候我給你看

48
00:02:14,260 --> 00:02:18,020
這是排行榜

49
00:02:18,020 --> 00:02:21,980
沒錯 現在建牆已經全面轉型為AI-native企業

50
00:02:21,980 --> 00:02:23,820
根據統計 過去90天裡

51
00:02:23,820 --> 00:02:26,000
我們使用的Token高達1790萬元

52
00:02:27,020 --> 00:02:30,020
到底大家平常都拿AI來做什麼呢

53
00:02:30,020 --> 00:02:32,260
我們畢竟提案其實就是要快很準

54
00:02:32,260 --> 00:02:33,940
越靈活越有機會

55
00:02:33,940 --> 00:02:35,860
像我是負責計場型的客戶

56
00:02:35,860 --> 00:02:37,580
那我就會需要準備很多的資料

57
00:02:37,580 --> 00:02:40,020
才可以跟客戶做討論或是開會

58
00:02:40,020 --> 00:02:43,100
現在這些都能夠透過AI-agent可以做到

59
00:02:43,100 --> 00:02:45,900
我們只需要專心的溝通和表達就可以了

60
00:02:45,900 --> 00:02:47,540
過往我們可能在提案跟進的時候

61
00:02:47,540 --> 00:02:48,900
大概都會需要一週的時間

62
00:02:48,900 --> 00:02:50,380
但是現在有了AI

63
00:02:50,380 --> 00:02:52,100
我們大概跟它來回五六時

64
00:02:52,100 --> 00:02:54,020
就可以做出一個很精美的簡報

65
00:02:54,020 --> 00:02:55,900
超讚的

66
00:02:55,900 --> 00:02:56,620
喂

67
00:02:56,620 --> 00:02:57,740
欸 是

68
00:02:57,740 --> 00:02:58,340
喔

69
00:02:58,340 --> 00:03:00,340
欸 大哥 大哥

70
00:03:00,340 --> 00:03:01,700
啊 下午兩點

71
00:03:01,700 --> 00:03:02,940
下午要提案嗎

72
00:03:02,940 --> 00:03:04,540
欸 Jojo OK嗎

73
00:03:04,540 --> 00:03:08,580
好好 沒問題沒問題

74
00:03:08,580 --> 00:03:10,580
欸 我們做好了

75
00:03:10,580 --> 00:03:14,100
厲害的不只是AI快速生成簡報或是圖片

76
00:03:14,100 --> 00:03:17,340
重要的是這些從過去累積到現在的大量素材

77
00:03:17,340 --> 00:03:19,340
都能被全公司重複利用

78
00:03:19,340 --> 00:03:21,660
其實就是隻要我呼叫這個內部的AI

79
00:03:21,660 --> 00:03:23,900
它就會自動跳轉出對應的內容

80
00:03:23,900 --> 00:03:25,740
還可以確保內容品質 市場元素

81
00:03:25,780 --> 00:03:27,580
也都是完全對齊的

82
00:03:27,580 --> 00:03:29,580
不是它自己隨機生成

83
00:03:29,580 --> 00:03:30,540
簡單來說

84
00:03:30,540 --> 00:03:34,620
AI Token就是一種讓你運用AI工具的代幣

85
00:03:34,620 --> 00:03:37,260
讓你工作的時候不再需要坐以待

86
00:03:37,260 --> 00:03:40,980
而除了他們口中的內部AI agent

87
00:03:40,980 --> 00:03:44,940
我們的CS同仁也各自開發了專屬部門的小工具

88
00:03:44,940 --> 00:03:46,900
當AI走進我們的工作流程

89
00:03:46,900 --> 00:03:48,220
那些重複性的作業

90
00:03:48,220 --> 00:03:50,780
都成為我們進一步upsell的機會

91
00:03:50,780 --> 00:03:53,420
那像我們自己的Ride Token 2的工具

92
00:03:53,420 --> 00:03:55,660
現在已經可以直接成為客戶的

93
00:03:55,660 --> 00:03:56,660
小老師

94
00:03:56,660 --> 00:03:59,580
然後帶著客戶一步一步上手我們家的產品

95
00:03:59,580 --> 00:04:00,980
其實在AI這一塊

96
00:04:00,980 --> 00:04:03,580
我們已經不只專注在客戶諮詢

97
00:04:03,580 --> 00:04:07,220
而是更多著重在客戶成效檢視

98
00:04:07,220 --> 00:04:08,820
在每一次互動之前

99
00:04:08,820 --> 00:04:12,700
都能用AI分析看清楚顧客的輪廓

100
00:04:12,700 --> 00:04:16,780
抓出他們最愛用的功能或是卡關的痛點

101
00:04:16,780 --> 00:04:20,940
然後我們再進去談後續更多的商務可能性

102
00:04:20,940 --> 00:04:23,540
我們是分成兩層去看這件事情

103
00:04:23,540 --> 00:04:25,540
首先我們想讓所有人都可以

104
00:04:25,540 --> 00:04:27,140
輕鬆的上手AI

105
00:04:27,140 --> 00:04:29,700
從零構建屬於自己的小工具

106
00:04:29,700 --> 00:04:31,380
所以我們從開發到部署

107
00:04:31,380 --> 00:04:35,140
提供了一系列的工具給公司的同仁使用

108
00:04:35,140 --> 00:04:38,500
那再來是我讓工程師真實的走進每個部門

109
00:04:38,500 --> 00:04:40,940
去聽見每個部門的聲音跟需求

110
00:04:40,940 --> 00:04:44,460
那提供專業的建議來推進公司做AI的轉型

111
00:04:44,460 --> 00:04:46,620
看見這些工作流程以後

112
00:04:46,620 --> 00:04:49,060
我們就從這些地方去做切入

113
00:04:49,060 --> 00:04:51,820
做出專屬於公司自己的AI agent

114
00:04:51,820 --> 00:04:55,420
讓AI agent刺激整間公司的context

115
00:04:55,420 --> 00:04:57,820
這樣就可以有更多的歷史脈絡

116
00:04:57,820 --> 00:05:00,980
它就會比大家現在目前手上的這些AI工具

117
00:05:00,980 --> 00:05:02,300
還要更多的公式

118
00:05:02,300 --> 00:05:05,740
不會只有做簡單的偵測或是查詢

119
00:05:05,740 --> 00:05:07,780
它會更貼近大家的需求

120
00:05:07,780 --> 00:05:09,980
變成真正的AI人工

121
00:05:09,980 --> 00:05:11,460
在這一年裡

122
00:05:11,460 --> 00:05:13,940
AI轉型不是一次性的轉折

123
00:05:13,940 --> 00:05:14,500
這同時

124
00:05:14,500 --> 00:05:25,300
好的我想從剛剛的影片

125
00:05:25,300 --> 00:05:27,580
當中大家應該有看到

126
00:05:27,580 --> 00:05:32,100
AI不僅僅只是建牆拿出來賣給客戶的產品

127
00:05:32,100 --> 00:05:34,340
而是我們每天都在使用

128
00:05:34,340 --> 00:05:35,700
每天都在磨

129
00:05:35,700 --> 00:05:38,460
每天都在匯入的一套實現

130
00:05:38,460 --> 00:05:40,420
所以接下來的這場獨邊座談

131
00:05:40,420 --> 00:05:42,900
我們想要跟其中一種人說話

132
00:05:42,900 --> 00:05:47,460
如果你也正卡在我到底該從哪裡開始匯入

133
00:05:47,460 --> 00:05:50,220
這一場其實就是為你所準備的

134
00:05:50,220 --> 00:05:52,580
從一個技術的一個底層

135
00:05:52,580 --> 00:05:54,420
再到企業的第一線

136
00:05:54,420 --> 00:05:55,180
我們把匯入

137
00:05:55,180 --> 00:05:58,020
在路上會遇到的所有的抉擇

138
00:05:58,020 --> 00:05:59,420
像是上雲落地

139
00:05:59,420 --> 00:06:02,060
還有品牌的一個實入的情境

140
00:06:02,060 --> 00:06:04,100
一次講清楚

141
00:06:04,100 --> 00:06:06,060
那接下來我們要邀請四位

142
00:06:06,060 --> 00:06:08,020
來到我們的舞臺上方

143
00:06:08,020 --> 00:06:12,860
第一位是我們巨匠教育集團行銷經理Julie

144
00:06:12,860 --> 00:06:16,260
那巨匠教育生跟教學服務超過40年

145
00:06:16,260 --> 00:06:17,780
而Julie跟帶領團隊

146
00:06:17,780 --> 00:06:19,580
一路從政府的補助申請

147
00:06:19,580 --> 00:06:22,380
再到監督系統實際的匯入

148
00:06:22,380 --> 00:06:25,060
一日為Google Cloud大中華區企業

149
00:06:25,060 --> 00:06:28,300
雲端技術副總經理KJ Wu

150
00:06:28,300 --> 00:06:30,820
那Google Cloud是唯一提供end-to-end的

151
00:06:30,820 --> 00:06:33,860
AI與資料管理的雲端平臺

152
00:06:33,860 --> 00:06:36,300
KJ更帶領團隊技術協助企業

153
00:06:36,300 --> 00:06:40,820
和新創雲智AI解決方案的關鍵人物

154
00:06:40,820 --> 00:06:41,940
第三位要邀請到

155
00:06:41,940 --> 00:06:46,460
犀利資訊企業AI顧問服務負責人Henry

156
00:06:46,460 --> 00:06:48,460
犀利資訊成立超過20年

157
00:06:48,460 --> 00:06:51,020
在今年更與群聯電子共同發起

158
00:06:51,020 --> 00:06:53,700
ISO主權AI產業聯盟

159
00:06:53,700 --> 00:06:54,940
擅長將策略

160
00:06:54,940 --> 00:06:58,500
科技跟資料轉化為商業成長

161
00:06:58,500 --> 00:07:01,140
那今天的這一場對談的主持人呢

162
00:07:01,140 --> 00:07:04,460
是漸強實驗室AI Consulting的Maggie

163
00:07:04,460 --> 00:07:05,940
也就是剛剛我們上半場

164
00:07:05,940 --> 00:07:08,500
跟大家分享AI匯入跟治理的這一位

165
00:07:08,500 --> 00:07:09,780
那我們熱烈掌聲

166
00:07:09,780 --> 00:07:11,940
歡迎四位帶給我們的對談

167
00:07:11,940 --> 00:07:12,740
謝謝

168
00:07:12,740 --> 00:07:16,180
各位來賓好

169
00:07:16,180 --> 00:07:17,460
那我們接下來呢

170
00:07:17,460 --> 00:07:18,740
就很短的時間

171
00:07:18,740 --> 00:07:20,140
然後讓我們更瞭解說

172
00:07:20,140 --> 00:07:22,140
我們企業是如何在AI匯入

173
00:07:22,140 --> 00:07:24,220
這個過程中去做決定的

174
00:07:24,220 --> 00:07:24,820
那

175
00:07:24,820 --> 00:07:25,460
因為呢

176
00:07:25,460 --> 00:07:27,060
我們有發現說巨匠呢

177
00:07:27,060 --> 00:07:29,220
今年做了一個很具體的決定

178
00:07:29,220 --> 00:07:32,460
就是想要先把AI放進他們的內部營運

179
00:07:32,460 --> 00:07:34,260
然後而不是等到什麼都準備好了

180
00:07:34,260 --> 00:07:35,260
才開始做

181
00:07:35,260 --> 00:07:36,780
所以我想問一下Juli

182
00:07:36,780 --> 00:07:38,380
就是從那個決定開始

183
00:07:38,380 --> 00:07:43,100
為什麼巨匠會先從內部開始啟動呢

184
00:07:43,100 --> 00:07:46,660
巨匠從內部開始啟動這件事情

185
00:07:46,660 --> 00:07:50,180
應該是說巨匠教育院在兩年前

186
00:07:50,180 --> 00:07:53,260
其實就開始在關注AI這個議題

187
00:07:53,260 --> 00:07:54,700
要怎麼樣去匯入巨匠

188
00:07:54,700 --> 00:07:57,860
這樣的內部的營運這件事情

189
00:07:57,860 --> 00:08:02,580
那剛好今年政府有一個不錯的補助計劃案

190
00:08:02,580 --> 00:08:06,460
那也就是透過這個計劃案呢

191
00:08:06,460 --> 00:08:09,340
可以有機會匯入我們全省分校的

192
00:08:09,340 --> 00:08:10,980
這個AI的應用

193
00:08:10,980 --> 00:08:13,740
大概是一個這樣子的一個啟示點

194
00:08:13,740 --> 00:08:16,260
讓我們就是全心全力的

195
00:08:16,260 --> 00:08:21,500
這個全體的成員一起投入這個AI的領域裡頭

196
00:08:21,500 --> 00:08:22,580
謝謝Juli

197
00:08:22,580 --> 00:08:24,580
因為現在政府有非常多的

198
00:08:24,580 --> 00:08:28,340
有助案可以幫助我們的企業來做到AI的匯入

199
00:08:28,340 --> 00:08:32,340
那因為今天我們有請到兩位非常專業的就是顧問

200
00:08:32,340 --> 00:08:34,060
那想問一下像是KJ

201
00:08:34,060 --> 00:08:36,540
就是從平臺的這邊的角度來說

202
00:08:36,540 --> 00:08:39,540
就是像是企業要怎麼樣去治理這些資料

203
00:08:39,540 --> 00:08:41,580
然後我們應該要怎麼樣去選擇

204
00:08:41,580 --> 00:08:44,260
我們要用雲端還是地端的solution

205
00:08:44,260 --> 00:08:46,460
甚至我們還是要用混合的方式

206
00:08:46,460 --> 00:08:49,220
那我可以請KJ先幫我們從平臺的角度

207
00:08:49,220 --> 00:08:53,500
然後Henry這邊可以幫我從治理和主權的角度來說明一下嗎

208
00:08:53,500 --> 00:08:54,460
KJ謝謝

209
00:08:54,460 --> 00:08:56,460
那我先開始好了

210
00:08:56,460 --> 00:09:00,460
其實雲然後還是要用地端

211
00:09:00,460 --> 00:09:03,460
然後還是要做一個混合的模式

212
00:09:03,460 --> 00:09:05,460
其實先從雲端看起好了

213
00:09:05,460 --> 00:09:06,460
我是這樣看

214
00:09:06,460 --> 00:09:08,460
其實你要選擇哪一個

215
00:09:08,460 --> 00:09:12,460
其實就是看每一個選擇它的優勢到底在哪裡

216
00:09:12,460 --> 00:09:14,460
在雲端上面呢

217
00:09:14,460 --> 00:09:15,460
基本上第一個

218
00:09:15,460 --> 00:09:19,460
剛剛大家談到了很多這個Agen的這一塊啊

219
00:09:19,460 --> 00:09:21,460
其實Agen的組成大家知道嗎

220
00:09:21,460 --> 00:09:22,460
其實有兩個東西

221
00:09:22,460 --> 00:09:24,340
一個就是

222
00:09:24,340 --> 00:09:25,340
Based Model

223
00:09:25,340 --> 00:09:29,340
把它想成就是它的大圓模型的一個大碼

224
00:09:29,340 --> 00:09:32,340
然後另外一個就是Harness

225
00:09:32,340 --> 00:09:33,340
Harness是什麼

226
00:09:33,340 --> 00:09:34,340
大家很簡單

227
00:09:34,340 --> 00:09:37,340
把它想成就是剛剛上半場大家聽到了這個

228
00:09:37,340 --> 00:09:39,340
這個DAC MAC

229
00:09:39,340 --> 00:09:40,340
甚至CAC

230
00:09:40,340 --> 00:09:45,340
怎麼樣讓這個大模型的語言能夠更瞭解你的情境

231
00:09:45,340 --> 00:09:47,340
符合你要的東西

232
00:09:47,340 --> 00:09:49,340
在上面把情境加上去

233
00:09:49,340 --> 00:09:52,340
然後最後變成一個Agen來協助你去落地

234
00:09:52,340 --> 00:09:54,220
那雲端強的是什麼呢

235
00:09:54,220 --> 00:09:56,220
雲端強的就是這個大腦

236
00:09:56,220 --> 00:09:58,220
大腦的演進其實非常的快

237
00:09:58,220 --> 00:10:02,220
其實從去年的4月開始

238
00:10:02,220 --> 00:10:06,220
其實整個AI Agent就開始往上去做一個

239
00:10:06,220 --> 00:10:09,220
整個市場其實是一個大爆發的一個起點

240
00:10:09,220 --> 00:10:12,220
其實在大語言模型的迭代上面啊

241
00:10:12,220 --> 00:10:16,220
從過去是從用每一季每一季三個月來算

242
00:10:16,220 --> 00:10:18,220
到後來看到是month

243
00:10:18,220 --> 00:10:20,220
其實到了今年

244
00:10:20,220 --> 00:10:23,220
甚至在我們自己Google的內部其實已經到weeks

245
00:10:23,220 --> 00:10:27,220
每週每週都有一些新的模型的版本迭代的出來

246
00:10:27,220 --> 00:10:31,220
所以跟著雲上的這個大語言模型的一個迭代

247
00:10:31,220 --> 00:10:34,220
用這個最新的大碼去創造你要的這個

248
00:10:34,220 --> 00:10:36,220
製造你要的這個Agent

249
00:10:36,220 --> 00:10:39,220
我覺得這個是它第一個帶來的優勢

250
00:10:39,220 --> 00:10:41,220
第二個其實是它的scale

251
00:10:41,220 --> 00:10:45,220
所以當你這個AI Agent是一個人在用

252
00:10:45,220 --> 00:10:49,220
跟你整個公司幾十人幾百人甚至上萬人在用的時候

253
00:10:49,220 --> 00:10:53,100
它就需要一個平臺去協助你怎麼樣去做一個

254
00:10:53,100 --> 00:10:54,100
一個scale

255
00:10:54,100 --> 00:10:58,100
那個在雲上不管你Data的儲存的量

256
00:10:58,100 --> 00:11:01,100
或者你需要去code的這個computer

257
00:11:01,100 --> 00:11:06,100
這個算力的需求其實在雲上都是能夠協助你

258
00:11:06,100 --> 00:11:08,100
最後一塊其實就在於安全

259
00:11:08,100 --> 00:11:11,100
這個待會我們有機會我們可以再多聊聊

260
00:11:11,100 --> 00:11:14,100
安全這一塊其實也非常非常的重要

261
00:11:14,100 --> 00:11:17,100
那地端呢什麼時候該用地端呢

262
00:11:17,100 --> 00:11:19,100
其實當你在地端這邊

263
00:11:19,100 --> 00:11:22,100
你有一些特殊的要求你是被監管

264
00:11:22,100 --> 00:11:24,100
有一些東西是沒有辦法上雲的

265
00:11:24,100 --> 00:11:27,100
這個東西其實你就必須放在地端

266
00:11:27,100 --> 00:11:31,100
然後最後一段其實就是在於你什麼時候是做混合

267
00:11:31,100 --> 00:11:36,100
其實混合是我們現在看到在市場上越來越多在做的

268
00:11:36,100 --> 00:11:40,100
尤其在企業跟新創在AI的Agent的發展上

269
00:11:40,100 --> 00:11:44,100
慢慢從企業的應用Consumer的應用

270
00:11:44,100 --> 00:11:47,100
現在慢慢的也到了這個Physical AI

271
00:11:47,100 --> 00:11:51,100
比如說你的Smart Awareness就是可以穿戴式的這些

272
00:11:51,100 --> 00:11:54,100
像我見到有些企業其實在做的

273
00:11:54,100 --> 00:11:58,100
就是譬如說它有一個項鍊

274
00:11:58,100 --> 00:12:01,100
很多人除了打瘦瘦針之外呢

275
00:12:01,100 --> 00:12:03,100
其實有另外一個選擇

276
00:12:03,100 --> 00:12:07,100
其實就是去控管你這個卡路里

277
00:12:07,100 --> 00:12:08,100
食物的卡路里

278
00:12:08,100 --> 00:12:11,100
所以就有的公司就開始做一個項鍊

279
00:12:11,100 --> 00:12:13,100
其實它造的東西只造

280
00:12:13,100 --> 00:12:14,100
因為Privacy的問題

281
00:12:14,100 --> 00:12:18,100
它只造在那個Desk上面你的食物

282
00:12:18,100 --> 00:12:20,100
透過這個食物它就很快分析說

283
00:12:20,100 --> 00:12:22,100
你今天這一餐大概是多少卡路里

284
00:12:22,100 --> 00:12:24,100
你今天總共吃了多少

285
00:12:24,100 --> 00:12:27,100
甚至在分析說哪些是不要吃哪些樣子

286
00:12:27,100 --> 00:12:28,100
就等等

287
00:12:28,100 --> 00:12:31,100
像這樣的方式其實就很適合去做一個混合的

288
00:12:31,100 --> 00:12:33,100
因為在Local的這一端

289
00:12:33,100 --> 00:12:35,100
你需要有一些Local的反應

290
00:12:35,100 --> 00:12:37,100
去照片做一些分析

291
00:12:37,100 --> 00:12:41,100
但是你的大腦深層的分析還是在裡面上

292
00:12:41,100 --> 00:12:43,100
我講的可能有點太多了

293
00:12:43,100 --> 00:12:47,100
那基本上其實就是回到我的結論

294
00:12:47,100 --> 00:12:49,100
基本上就是你要企業裡面

295
00:12:49,100 --> 00:12:54,100
你選擇要在雲上還是在地端還是做Hybrid

296
00:12:54,100 --> 00:12:57,100
其實你要去思考的問題是

297
00:12:57,100 --> 00:13:02,100
你這三種型別能給你的優勢是什麼

298
00:13:02,100 --> 00:13:04,100
你在Scale上Data的Scale上

299
00:13:04,100 --> 00:13:07,100
或者是平臺上或是Security上

300
00:13:07,100 --> 00:13:10,100
哪些東西是你最想要去抓的東西

301
00:13:10,100 --> 00:13:11,100
好 謝謝KJ

302
00:13:11,100 --> 00:13:13,100
那我想請Henry補充一下

303
00:13:13,100 --> 00:13:15,100
因為剛有聽到售售增跟窗袋裝置

304
00:13:15,100 --> 00:13:16,100
那想問一下說

305
00:13:16,100 --> 00:13:18,100
如果是雲端在這邊我們可以用

306
00:13:18,100 --> 00:13:22,100
那地端這邊我們怎麼讓資安跟主權更能掌握呢

307
00:13:22,100 --> 00:13:24,100
OK 前面講的時候我這麼嚇一跳

308
00:13:24,100 --> 00:13:26,100
我想說我還沒有用過

309
00:13:26,100 --> 00:13:28,100
那我非常認同KJ

310
00:13:28,100 --> 00:13:30,100
就是說其實

311
00:13:30,100 --> 00:13:32,100
因為KJ其實講得蠻完整的

312
00:13:32,100 --> 00:13:34,100
我從我們跟企業主

313
00:13:34,100 --> 00:13:36,100
跟一些大型企業對談的經驗

314
00:13:36,100 --> 00:13:38,100
還有一些實際案例跟大家分享

315
00:13:38,100 --> 00:13:40,100
第一個是說我們在跟企業溝通的時候

316
00:13:40,100 --> 00:13:42,100
不管是總經理或數位長

317
00:13:42,100 --> 00:13:45,100
很少一開始就切入你是要雲或地

318
00:13:45,100 --> 00:13:47,100
他還是回到你的

319
00:13:47,100 --> 00:13:49,100
你的企業的策略是什麼

320
00:13:49,100 --> 00:13:52,100
那因為心力主推ISO聯盟

321
00:13:52,100 --> 00:13:54,100
那AI for sovereignty

322
00:13:54,100 --> 00:13:56,100
sovereignty主權這個字

323
00:13:56,100 --> 00:13:57,100
其實我一直覺得很有意思

324
00:13:57,100 --> 00:14:00,100
就是到底什麼叫sovereignty

325
00:14:00,100 --> 00:14:03,100
那我們後來發現殊途同歸

326
00:14:03,100 --> 00:14:06,100
有些企業從地端開始應用

327
00:14:06,100 --> 00:14:09,100
最後發現沒有辦法處理一些太前沿的問題

328
00:14:09,100 --> 00:14:12,100
就會可能扣到比如說像Google的模型

329
00:14:12,100 --> 00:14:15,100
去用雲端配型的模型去做

330
00:14:15,100 --> 00:14:17,100
那有一些雲端的客戶

331
00:14:17,100 --> 00:14:19,100
比如說像國泰領先的金控

332
00:14:19,100 --> 00:14:22,100
在三年前就發布它是Cloud first

333
00:14:22,100 --> 00:14:24,100
但最後我們看今年其實也知道

334
00:14:24,100 --> 00:14:26,100
他們開始走向雲端

335
00:14:26,100 --> 00:14:28,100
所以還是回到sovereignty

336
00:14:28,100 --> 00:14:30,100
就是你到底要怎麼去應用的資料

337
00:14:30,100 --> 00:14:32,100
除了安全治理金控

338
00:14:32,100 --> 00:14:34,100
還有一些法規監管之外

339
00:14:34,100 --> 00:14:37,100
其實有一些到人性跟成本

340
00:14:37,100 --> 00:14:39,100
因為地端會有些成本

341
00:14:39,100 --> 00:14:42,100
那人性就像Gin開場講

342
00:14:42,100 --> 00:14:44,100
很多人他不管用什麼事情

343
00:14:44,100 --> 00:14:46,100
都是用最前沿的模型去處理它

344
00:14:46,100 --> 00:14:48,100
那其實是爆炸鬼

345
00:14:48,100 --> 00:14:49,100
所以我先回不到這邊

346
00:14:49,100 --> 00:14:50,100
還是回到企業的場景

347
00:14:50,100 --> 00:14:52,100
跟他的目標跟目的

348
00:14:52,100 --> 00:14:55,100
來決定是雲來的還是雲來的

349
00:14:55,100 --> 00:14:56,100
好謝謝Ariel

350
00:14:56,100 --> 00:14:57,100
那剛剛其實兩位呢

351
00:14:57,100 --> 00:14:59,100
都從不同的角度來告訴我們說

352
00:14:59,100 --> 00:15:01,100
其實是資料放在哪裡

353
00:15:01,100 --> 00:15:03,100
是以我的場景

354
00:15:03,100 --> 00:15:05,100
還有我的商業決策來做決定

355
00:15:05,100 --> 00:15:07,100
那因為其實我們有發現

356
00:15:07,100 --> 00:15:10,100
就是AI它光在我們自己手上還不夠

357
00:15:10,100 --> 00:15:13,100
其實我們要讓AI可以被讀懂嘛

358
00:15:13,100 --> 00:15:14,100
被治理

359
00:15:14,100 --> 00:15:15,100
所以像巨匠這邊

360
00:15:15,100 --> 00:15:16,100
做自己的資料中臺

361
00:15:16,100 --> 00:15:17,100
我想問一下說

362
00:15:17,100 --> 00:15:19,100
那你們在主權的這邊

363
00:15:19,100 --> 00:15:20,100
你們做了什麼決定

364
00:15:20,100 --> 00:15:21,100
想要做這件事情

365
00:15:21,100 --> 00:15:24,100
讓外部資料可以留回到自己手上

366
00:15:24,100 --> 00:15:26,100
好這個問題其實

367
00:15:26,100 --> 00:15:28,100
對於傳統公司來講

368
00:15:28,100 --> 00:15:30,100
尤其是像巨匠教育

369
00:15:30,100 --> 00:15:33,100
本身已經有40年的教學服務經驗

370
00:15:33,100 --> 00:15:37,100
要去做這件事情著實是非常的困難的

371
00:15:37,100 --> 00:15:39,100
那其實我們也有累積

372
00:15:39,100 --> 00:15:43,100
大概將近40年的自己學院的資料庫

373
00:15:43,100 --> 00:15:45,100
就是我們自己專屬的CIM

374
00:15:45,100 --> 00:15:48,100
那在這個部分匯入AI的過程當中

375
00:15:48,100 --> 00:15:53,100
其實有開始陸續的建立我們自己的資料中臺

376
00:15:53,100 --> 00:15:58,100
那把我們自己在第一方跟第三方的這些資料資料

377
00:15:58,100 --> 00:16:00,100
譬如說包含這些學員

378
00:16:00,100 --> 00:16:01,100
或這一客戶

379
00:16:01,100 --> 00:16:03,100
他在這個Facebook

380
00:16:03,100 --> 00:16:05,100
或者是在這個Instagram

381
00:16:05,100 --> 00:16:07,100
這一些行為啊

382
00:16:07,100 --> 00:16:09,100
這些動作

383
00:16:09,100 --> 00:16:11,100
或者是在上面留了什麼樣的資訊

384
00:16:11,100 --> 00:16:14,100
或者是想要對我們的產品有什麼樣的瞭解

385
00:16:14,100 --> 00:16:19,100
我們會把這些東西串回到我們家自己的CIM裡頭

386
00:16:19,100 --> 00:16:21,100
去讓AI讀懂這些資料

387
00:16:21,100 --> 00:16:24,100
讓這些有需求的學員呢

388
00:16:24,100 --> 00:16:28,100
能夠再透過我們自己的這個服務介面

389
00:16:28,100 --> 00:16:29,100
AI的服務介面

390
00:16:29,100 --> 00:16:31,100
快速的去問一些問題

391
00:16:31,100 --> 00:16:33,100
找到他的需求

392
00:16:33,100 --> 00:16:38,100
也可以就是讓我們全省的分校的這些課程顧問師

393
00:16:38,100 --> 00:16:39,100
或者是服務人員

394
00:16:39,100 --> 00:16:43,100
快速的瞭解我們這些學員他的需求是什麼

395
00:16:43,100 --> 00:16:46,100
也幫助我們在營運管理上面

396
00:16:46,100 --> 00:16:51,100
可以快速的瞭解我們整個客戶的全面的樣貌

397
00:16:51,100 --> 00:16:52,100
大概是這樣子

398
00:16:52,100 --> 00:16:53,100
謝謝Julie

399
00:16:53,100 --> 00:16:55,100
那我想請Henry來幫我補充一下

400
00:16:55,100 --> 00:16:58,100
就是今天就是像我們把主權的這些資料

401
00:16:58,100 --> 00:17:00,100
全部收到我們自己的資料中臺

402
00:17:00,100 --> 00:17:03,100
那像是在我們這邊的應用管理或治理的部分

403
00:17:03,100 --> 00:17:04,100
你有沒有什麼樣的建議

404
00:17:04,100 --> 00:17:06,100
OK

405
00:17:06,100 --> 00:17:08,100
我想這一年來或這幾年來

406
00:17:08,100 --> 00:17:10,100
中臺不管是資料中臺

407
00:17:10,100 --> 00:17:12,100
或是中臺管理的主管壓力都很大

408
00:17:12,100 --> 00:17:15,100
因為很多事情發生的時候

409
00:17:15,100 --> 00:17:16,100
就會從那邊找audit

410
00:17:16,100 --> 00:17:19,100
那我們從治理或主權的角度來看

411
00:17:19,100 --> 00:17:21,100
其實有另外一個approach

412
00:17:21,100 --> 00:17:23,100
就是企業可以決定你的資料

413
00:17:23,100 --> 00:17:25,100
一開始就要用低端的模型

414
00:17:25,100 --> 00:17:28,100
或是說哪一些你允許的

415
00:17:28,100 --> 00:17:33,100
才可以用雲端的模型去做運算跟注流等等

416
00:17:33,100 --> 00:17:35,100
因為從一開始你就做治理

417
00:17:35,100 --> 00:17:37,100
從物理上做隔絕

418
00:17:37,100 --> 00:17:40,100
其實對於企業來講的安全感是非常高的

419
00:17:40,100 --> 00:17:41,100
所以就我們觀察

420
00:17:41,100 --> 00:17:43,100
比較有辦法scale的

421
00:17:43,100 --> 00:17:44,100
像聚焦電腦

422
00:17:44,100 --> 00:17:46,100
它在一開始在治理的營運上面

423
00:17:46,100 --> 00:17:48,100
其實就會有一套比較好的架構

424
00:17:48,100 --> 00:17:51,100
比較不會讓你在錯誤的路上面去狂奔

425
00:17:51,100 --> 00:17:52,100
所以我會建議是說

426
00:17:52,100 --> 00:17:54,100
從一開始就要想清楚

427
00:17:54,100 --> 00:17:56,100
你的治理架構還有你的資料

428
00:17:56,100 --> 00:17:59,100
在你公司裡面的重要程度如何

429
00:17:59,100 --> 00:18:02,100
跟你在面對外部主管機關規範的時候

430
00:18:02,100 --> 00:18:04,100
哪些東西你是必須要講得非常清楚

431
00:18:04,100 --> 00:18:05,100
這一開始講好

432
00:18:05,100 --> 00:18:07,100
也可以從源頭開始做分流

433
00:18:07,100 --> 00:18:08,100
好

434
00:18:08,100 --> 00:18:09,100
感謝Henry

435
00:18:09,100 --> 00:18:10,100
那我們其實下面的人應該想說

436
00:18:10,100 --> 00:18:14,100
匯入一個AI其實要決定的事情非常非常的多

437
00:18:14,100 --> 00:18:16,100
那我現在想問一下說

438
00:18:16,100 --> 00:18:18,100
因為要做的事情那麼多

439
00:18:18,100 --> 00:18:20,100
那AI現在出現在我們世界裡面

440
00:18:20,100 --> 00:18:23,100
那你們覺得是匯入真的變簡單了

441
00:18:23,100 --> 00:18:25,100
還是其實整個人力成本

442
00:18:25,100 --> 00:18:28,100
或者是我公司的成本是增加的

443
00:18:28,100 --> 00:18:32,100
那這一題我想要先請KJ來幫我回答看看

444
00:18:32,100 --> 00:18:34,100
其實回答這題之前

445
00:18:34,100 --> 00:18:37,100
剛才我想加一個就是data的部分

446
00:18:37,100 --> 00:18:39,100
其實first party的data

447
00:18:39,100 --> 00:18:41,100
first party的data真的是很重要

448
00:18:41,100 --> 00:18:43,100
你要讓一個agent能夠懂你

449
00:18:43,100 --> 00:18:45,100
而不是一個journalist

450
00:18:45,100 --> 00:18:49,100
其實最大因素就在於你的first party的data

451
00:18:49,100 --> 00:18:52,100
所以回到說匯入到底貴或不貴

452
00:18:52,100 --> 00:18:56,100
其實這也取決於你的first party的data的foundation

453
00:18:56,100 --> 00:18:58,100
建立的如何

454
00:18:58,100 --> 00:19:00,100
如果你的foundation是

455
00:19:00,100 --> 00:19:03,100
就是你的基礎資料的這個收集

456
00:19:03,100 --> 00:19:08,100
分析基本上有一定的規模

457
00:19:08,100 --> 00:19:10,100
或是有一定的建制的話

458
00:19:10,100 --> 00:19:12,100
其實再把AI的東西加上來

459
00:19:12,100 --> 00:19:15,100
其實會相對是會快一點

460
00:19:15,100 --> 00:19:17,100
所以在企業的匯入裡面

461
00:19:17,100 --> 00:19:19,100
其實我會這樣從兩個面向來看

462
00:19:19,100 --> 00:19:24,100
第一個就是員工每個人個人生產力的增加

463
00:19:24,100 --> 00:19:27,100
這個的匯入其實相對是容易的

464
00:19:27,100 --> 00:19:30,100
基本上你只要用了我們的Gemini

465
00:19:30,100 --> 00:19:32,100
今天我聽到很多Chad GPT

466
00:19:32,100 --> 00:19:35,100
但我想要講一下其實有Gemini可以用的

467
00:19:35,100 --> 00:19:37,100
其實選擇用了Gemini

468
00:19:37,100 --> 00:19:39,100
其實這個在個人的生產力上

469
00:19:39,100 --> 00:19:42,100
其實是可以很快的去做一個幫助

470
00:19:42,100 --> 00:19:44,100
這是個人的生產力的過程

471
00:19:44,100 --> 00:19:47,100
但是如果你回到要對整個企業的匯入

472
00:19:47,100 --> 00:19:51,100
在你的這個企業的商務的流程上面

473
00:19:51,100 --> 00:19:55,100
真的能夠透過AI增加更大的價值出來

474
00:19:55,100 --> 00:19:57,100
這可能就是需要一個一套

475
00:19:57,100 --> 00:19:59,100
稍微比較是好一點的一個平臺

476
00:19:59,100 --> 00:20:01,100
去做一個管理

477
00:20:01,100 --> 00:20:03,100
那選對產品選對平臺

478
00:20:03,100 --> 00:20:06,100
其實相對的當你在做scale的時候

479
00:20:06,100 --> 00:20:10,100
很多東西就可以很快的去接上來

480
00:20:10,100 --> 00:20:13,100
最後我的結論其實是

481
00:20:13,100 --> 00:20:15,100
當你的scale小的時候

482
00:20:15,100 --> 00:20:18,100
土法煉鋼是可以walk的

483
00:20:18,100 --> 00:20:21,100
但是當你的scale慢慢的擴大

484
00:20:21,100 --> 00:20:24,100
甚至你要擴到海外去的時候

485
00:20:24,100 --> 00:20:29,100
土法煉鋼其實有時候相對的會限制你的成長

486
00:20:29,100 --> 00:20:32,100
所以這可能在思考那個

487
00:20:32,100 --> 00:20:34,100
採用的那個路線上

488
00:20:34,100 --> 00:20:35,100
平臺的選用其實這個

489
00:20:35,100 --> 00:20:38,100
可以多花點時間去想想

490
00:20:38,100 --> 00:20:39,100
好 感謝KJ

491
00:20:39,100 --> 00:20:41,100
那我想從Henry這邊的角度

492
00:20:41,100 --> 00:20:42,100
那你怎麼看呢

493
00:20:42,100 --> 00:20:44,100
匯入是變簡單還是變貴

494
00:20:44,100 --> 00:20:46,100
我呼應一下KJ

495
00:20:46,100 --> 00:20:48,100
其實我們跟三朵雲

496
00:20:48,100 --> 00:20:50,100
尤其跟Google的合作也滿適合的

497
00:20:50,100 --> 00:20:52,100
遙想我第一次做自己的網頁

498
00:20:52,100 --> 00:20:54,100
我先回答一個問題

499
00:20:54,100 --> 00:20:56,100
我覺得變得很簡單

500
00:20:56,100 --> 00:20:57,100
但好貴

501
00:20:57,100 --> 00:20:59,100
我第一次開自己的網頁的時候

502
00:20:59,100 --> 00:21:01,100
是進入Google的AI Studio

503
00:21:01,100 --> 00:21:02,100
我就輸入我的Pro

504
00:21:02,100 --> 00:21:03,100
比如說我要有個PayPal的網頁

505
00:21:03,100 --> 00:21:04,100
然後網頁就跑出來說

506
00:21:04,100 --> 00:21:06,100
喔 我的呀 是這樣子嗎

507
00:21:06,100 --> 00:21:07,100
這麼簡單嗎

508
00:21:07,100 --> 00:21:09,100
後來用了Google Workplace

509
00:21:09,100 --> 00:21:13,100
就開始各種全面的爆發性的Token增長

510
00:21:13,100 --> 00:21:16,100
那我真的是花了不少錢在這上面

511
00:21:16,100 --> 00:21:17,100
所以我覺得對於

512
00:21:17,100 --> 00:21:19,100
不管是大宗小型企業而言

513
00:21:19,100 --> 00:21:20,100
從個人 員工個人

514
00:21:20,100 --> 00:21:22,100
到老闆自己跳下去用的門檻

515
00:21:22,100 --> 00:21:23,100
變得很低

516
00:21:23,100 --> 00:21:25,100
但是如果你沒有想清楚

517
00:21:25,100 --> 00:21:27,100
後面會變得非常非常的貴

518
00:21:27,100 --> 00:21:29,100
這是我的一些看法

519
00:21:29,100 --> 00:21:30,100
好 感謝喔

520
00:21:30,100 --> 00:21:32,100
那我們接下來就從企業端的身分

521
00:21:32,100 --> 00:21:33,100
來認為一下

522
00:21:33,100 --> 00:21:34,100
想要問Julie

523
00:21:34,100 --> 00:21:35,100
你覺得是變貴了

524
00:21:35,100 --> 00:21:37,100
還是變簡單了

525
00:21:37,100 --> 00:21:41,100
如果是以我們企業的角度來看

526
00:21:41,100 --> 00:21:43,100
因為我們都是User嘛

527
00:21:43,100 --> 00:21:45,100
不管是Whatever是Google Gemini

528
00:21:45,100 --> 00:21:47,100
還是Trade GDP

529
00:21:47,100 --> 00:21:49,100
對我們來講都是一筆不小的花費

530
00:21:49,100 --> 00:21:52,100
那我們今天其實從這個議題當中

531
00:21:52,100 --> 00:21:53,100
也有提到就是

532
00:21:53,100 --> 00:21:55,100
怎麼樣去節省成本

533
00:21:55,100 --> 00:21:57,100
讓我們的效果可以更好

534
00:21:57,100 --> 00:22:00,100
那其實就這樣的角度來看這件事情

535
00:22:00,100 --> 00:22:01,100
我認為它是貴的

536
00:22:01,100 --> 00:22:02,100
非常的貴

537
00:22:02,100 --> 00:22:03,100
但是呢

538
00:22:03,100 --> 00:22:04,100
如果我們的人力

539
00:22:04,100 --> 00:22:06,100
我們全省的分校人員

540
00:22:06,100 --> 00:22:09,100
都可以有效的去運用這個系統

541
00:22:09,100 --> 00:22:12,100
把這個AI花出去的錢

542
00:22:12,100 --> 00:22:15,100
變成是我們業務成長的動力

543
00:22:15,100 --> 00:22:18,100
我覺得它也不能說是貴

544
00:22:18,100 --> 00:22:20,100
所以其實以我們的立場來看的話

545
00:22:20,100 --> 00:22:24,100
我覺得如果能夠把它有效的運用

546
00:22:24,100 --> 00:22:27,100
跟匯入我們每一個員工的身上

547
00:22:27,100 --> 00:22:28,100
去有效的使用它

548
00:22:28,100 --> 00:22:30,100
我覺得是OK的

549
00:22:30,100 --> 00:22:31,100
好 感謝Julie喔

550
00:22:31,100 --> 00:22:33,100
那我們接下來呢

551
00:22:33,100 --> 00:22:35,100
趕快把時間推到年底

552
00:22:35,100 --> 00:22:37,100
就是因為我們現在已經做了AI匯入

553
00:22:37,100 --> 00:22:38,100
那假設我在年底

554
00:22:38,100 --> 00:22:40,100
我要讓我40家的分校呢

555
00:22:40,100 --> 00:22:43,100
都可以完成這樣的AI匯入跟驗證的話

556
00:22:43,100 --> 00:22:44,100
那我想問一下Julie

557
00:22:44,100 --> 00:22:46,100
你覺得這個的難度大概是多少

558
00:22:46,100 --> 00:22:49,100
你會覺得有什麼是最困難的事嗎

559
00:22:49,100 --> 00:22:51,100
困難一定有

560
00:22:51,100 --> 00:22:52,100
而且非常的困難

561
00:22:52,100 --> 00:22:56,100
因為尤其是幾個很重要的點

562
00:22:56,100 --> 00:22:57,100
就是比較容易卡關的

563
00:22:57,100 --> 00:23:00,100
就是人員對於AI應用上面的認知

564
00:23:00,100 --> 00:23:02,100
差距

565
00:23:02,100 --> 00:23:03,100
因為有的人會覺得說

566
00:23:03,100 --> 00:23:06,100
他可能只是一張圖放到Gemini上面去

567
00:23:06,100 --> 00:23:09,100
產生出影片或產生出什麼東西而已

568
00:23:09,100 --> 00:23:10,100
那個東西的應用

569
00:23:10,100 --> 00:23:12,100
可是事實上企業內部的

570
00:23:12,100 --> 00:23:14,100
這個有效的AI負能工作流

571
00:23:14,100 --> 00:23:16,100
其實不是這個樣子的

572
00:23:16,100 --> 00:23:17,100
它是更複雜的

573
00:23:17,100 --> 00:23:21,100
那我們做這個教育服務

574
00:23:21,100 --> 00:23:23,100
也很重視人的服務

575
00:23:23,100 --> 00:23:25,100
那人的服務過程當中

576
00:23:25,100 --> 00:23:27,100
我怎麼樣用AI服務

577
00:23:27,100 --> 00:23:29,100
就是提供學員更好

578
00:23:29,100 --> 00:23:31,100
更優質的服務

579
00:23:31,100 --> 00:23:33,100
包含剛有提到的客服的流程

580
00:23:33,100 --> 00:23:37,100
怎麼樣提供快速解決學員的問題等等的這一些

581
00:23:37,100 --> 00:23:39,100
還有分校的人員應用的這一些

582
00:23:39,100 --> 00:23:42,100
還有就是如何去提升我們的業務力這一些

583
00:23:42,100 --> 00:23:46,100
都是在匯入的過程當中遇到比較多的難題

584
00:23:46,100 --> 00:23:49,100
但是因為這段時間有這個漸強的夥伴

585
00:23:49,100 --> 00:23:51,100
一直不斷的輔導我們

586
00:23:51,100 --> 00:23:53,100
其實也讓我們就是很快速的匯入

587
00:23:53,100 --> 00:23:56,100
而且現在運用的也還蠻不錯的

588
00:23:56,100 --> 00:23:58,100
好 感謝Julie對我們漸強的肯定

589
00:23:58,100 --> 00:24:00,100
那剛剛我看到KJ稍微動了一下

590
00:24:00,100 --> 00:24:01,100
想問一下說

591
00:24:01,100 --> 00:24:02,100
你覺得現在在

592
00:24:02,100 --> 00:24:05,100
如果接下來我們要年底推進到40家

593
00:24:05,100 --> 00:24:07,100
那你認為從你的角度

594
00:24:07,100 --> 00:24:10,100
你覺得這件事情是一件難的事嗎

595
00:24:10,100 --> 00:24:14,100
完蛋其實很簡單

596
00:24:14,100 --> 00:24:17,100
其實從我角度來看其實

597
00:24:17,100 --> 00:24:21,100
我覺得難易程度其實是看每一家

598
00:24:21,100 --> 00:24:24,100
就是在他在推行的時候會遇到

599
00:24:24,100 --> 00:24:27,100
不同每個企業自己的文化或是內部

600
00:24:27,100 --> 00:24:29,100
一些問題嘛

601
00:24:29,100 --> 00:24:32,100
但如果是從平臺的角度來看

602
00:24:32,100 --> 00:24:34,100
我其實是這樣看的

603
00:24:34,100 --> 00:24:37,100
其實像因為AI的agent的關係

604
00:24:37,100 --> 00:24:40,100
其實讓很多東西變得很簡單

605
00:24:40,100 --> 00:24:42,100
舉例來說你的data

606
00:24:42,100 --> 00:24:45,100
過去你可能要了解什麼是database

607
00:24:45,100 --> 00:24:47,100
你可能要回去寫SQL

608
00:24:47,100 --> 00:24:51,100
但是透過這個agent的方式呢

609
00:24:51,100 --> 00:24:54,100
其實讓非技術的人員

610
00:24:54,100 --> 00:24:56,100
你可以透過自然語言的方式對話的方式

611
00:24:56,100 --> 00:25:02,100
你就可以整個access你整個公司內部所有的資料

612
00:25:02,100 --> 00:25:04,100
如果你把許可權開放

613
00:25:04,100 --> 00:25:08,100
你所有公司的資料其實透過自然語言對話的方式

614
00:25:08,100 --> 00:25:13,100
他都可以幫你把你要的那個insight

615
00:25:13,100 --> 00:25:15,100
很快的把它summarize出來

616
00:25:15,100 --> 00:25:18,100
這個其實就是透過agent可以做得到

617
00:25:18,100 --> 00:25:21,100
但這個推出去的過程裡面

618
00:25:21,100 --> 00:25:23,100
我覺得大家不要忘了一個東西就是

619
00:25:23,100 --> 00:25:25,100
還是要回到企業的本身

620
00:25:25,100 --> 00:25:27,100
因為我們是做業務

621
00:25:27,100 --> 00:25:31,100
所以還是要有security的概念要放在裡面

622
00:25:31,100 --> 00:25:33,100
就是當你去推到

623
00:25:33,100 --> 00:25:35,100
就像我剛剛講的

624
00:25:35,100 --> 00:25:37,100
你數量小的時候

625
00:25:37,100 --> 00:25:39,100
土法煉鋼是可行的

626
00:25:39,100 --> 00:25:41,100
但是當你scale變大的時候

627
00:25:41,100 --> 00:25:44,100
有時候是它的控管

628
00:25:44,100 --> 00:25:46,100
其實還是要有透過一個平臺

629
00:25:46,100 --> 00:25:48,100
把它牢牢的抓好

630
00:25:48,100 --> 00:25:51,100
你才會更有信心的去推出去

631
00:25:51,100 --> 00:25:53,100
剛才Henry講的那個例子

632
00:25:53,100 --> 00:25:54,100
其實讓我想到

633
00:25:54,100 --> 00:25:56,100
其實透過vide coding

634
00:25:56,100 --> 00:25:58,100
現在agent的方式

635
00:25:58,100 --> 00:26:00,100
你現在要部署一套系統

636
00:26:00,100 --> 00:26:02,100
我舉個例子

637
00:26:02,100 --> 00:26:04,100
今天我有一個design的一個系統

638
00:26:04,100 --> 00:26:10,100
假設我要design一個很簡單的一個shopping的e-commerce網站

639
00:26:10,100 --> 00:26:12,100
基本的功能我要

640
00:26:12,100 --> 00:26:15,100
其實你透過一個簡單的一個design的doc

641
00:26:15,100 --> 00:26:17,100
丟給一個agent

642
00:26:17,100 --> 00:26:20,100
他其實在幾分鐘內就可以把所有的扣起來

643
00:26:20,100 --> 00:26:22,100
下一步能做的

644
00:26:22,100 --> 00:26:23,100
你跟他說

645
00:26:23,100 --> 00:26:25,100
我要depoy到google cloud上

646
00:26:25,100 --> 00:26:27,100
再過了五分鐘

647
00:26:27,100 --> 00:26:31,100
他會把整套的東西部署在google cloud上

648
00:26:31,100 --> 00:26:32,100
這個東西就是end to end

649
00:26:32,100 --> 00:26:34,100
透過agent就把它做完

650
00:26:34,100 --> 00:26:36,100
但是我想講的是

651
00:26:36,100 --> 00:26:38,100
cost

652
00:26:38,100 --> 00:26:40,100
今天如果我是一個engineer

653
00:26:40,100 --> 00:26:41,100
假設我跟June一樣

654
00:26:41,100 --> 00:26:42,100
我是founder

655
00:26:42,100 --> 00:26:43,100
我不care錢

656
00:26:43,100 --> 00:26:45,100
基本上我就可以depoy上去

657
00:26:45,100 --> 00:26:46,100
沒有關係

658
00:26:46,100 --> 00:26:49,100
但是如果今天你有50個engineer

659
00:26:49,100 --> 00:26:52,100
他在一天之內都跟你做一樣的事情

660
00:26:52,100 --> 00:26:54,100
如果你沒有做控管的話

661
00:26:54,100 --> 00:26:56,100
我想負責財務的那個人

662
00:26:56,100 --> 00:26:57,100
第二天來的時候

663
00:26:57,100 --> 00:27:00,100
可能看到那個帳單可能會嚇一跳

664
00:27:00,100 --> 00:27:02,100
所以平臺的控管

665
00:27:02,100 --> 00:27:04,100
在security上

666
00:27:04,100 --> 00:27:06,100
跟一些operation面

667
00:27:06,100 --> 00:27:08,100
控管的這些機制 gateway

668
00:27:08,100 --> 00:27:11,100
我覺得在這個推行在企業上

669
00:27:11,100 --> 00:27:13,100
還是需要花一點時間去看

670
00:27:13,100 --> 00:27:14,100
好 感謝KJ

671
00:27:14,100 --> 00:27:16,100
因為現在要做出一個自己的系統

672
00:27:16,100 --> 00:27:17,100
是非常非常容易的

673
00:27:17,100 --> 00:27:18,100
那想問一下Henry

674
00:27:18,100 --> 00:27:20,100
你怎麼看這件事情

675
00:27:20,100 --> 00:27:21,100
嗯

676
00:27:21,100 --> 00:27:25,100
找對人找到我們就不能

677
00:27:25,100 --> 00:27:27,100
那我講一下比較需要注意的地方

678
00:27:27,100 --> 00:27:29,100
我們常看到多頭馬車

679
00:27:29,100 --> 00:27:33,100
就是企業可能硬體是跟A廠商

680
00:27:33,100 --> 00:27:35,100
算力用D廠商來加強

681
00:27:35,100 --> 00:27:38,100
那雲端當然是找google

682
00:27:38,100 --> 00:27:41,100
然後應用可能找C廠商

683
00:27:41,100 --> 00:27:42,100
可能真的出問題的時候

684
00:27:42,100 --> 00:27:44,100
就搭不退

685
00:27:44,100 --> 00:27:46,100
所以有沒有一個專家

686
00:27:46,100 --> 00:27:47,100
是你可以信任的

687
00:27:47,100 --> 00:27:48,100
因為他真的有經驗

688
00:27:48,100 --> 00:27:50,100
他踩過很多雷

689
00:27:50,100 --> 00:27:51,100
就知道應該整合商業

690
00:27:51,100 --> 00:27:53,100
要注意什麼樣的地方

691
00:27:53,100 --> 00:27:54,100
那甚至是說

692
00:27:54,100 --> 00:27:56,100
他去主動去幫你整合軟體跟硬體

693
00:27:56,100 --> 00:27:58,100
跟上面所有的效能加強

694
00:27:58,100 --> 00:28:00,100
我覺得這個是企業需要注意的

695
00:28:00,100 --> 00:28:03,100
要不然常常已經到scale到已經採用了

696
00:28:03,100 --> 00:28:05,100
已經到了第六個月了

697
00:28:05,100 --> 00:28:06,100
大家用得很開心

698
00:28:06,100 --> 00:28:07,100
才回頭發現

699
00:28:07,100 --> 00:28:09,100
噢 架構好像怪怪的

700
00:28:09,100 --> 00:28:11,100
那個時候的成本其實非常高

701
00:28:11,100 --> 00:28:12,100
感謝Henry

702
00:28:12,100 --> 00:28:14,100
那我今天有一個最後一題

703
00:28:14,100 --> 00:28:16,100
我希望有三位專家呢

704
00:28:16,100 --> 00:28:19,100
可以幫我們跟下面的決策者說一下

705
00:28:19,100 --> 00:28:20,100
假設我們公司呢

706
00:28:20,100 --> 00:28:23,100
明天馬上就要開始匯入AI

707
00:28:23,100 --> 00:28:24,100
有沒有哪些事情

708
00:28:24,100 --> 00:28:26,100
你是建議要先做的

709
00:28:26,100 --> 00:28:29,100
那這一題我就請Henry先幫我做一個

710
00:28:29,100 --> 00:28:31,100
那我就延續

711
00:28:31,100 --> 00:28:34,100
我覺得因為都太簡單

712
00:28:34,100 --> 00:28:35,100
門檻很低

713
00:28:35,100 --> 00:28:37,100
我覺得各位要找一個專家

714
00:28:37,100 --> 00:28:38,100
那這個專家

715
00:28:38,100 --> 00:28:40,100
他必須要有一個很開放的心態

716
00:28:40,100 --> 00:28:44,100
是可以去把跨業的生態系的優勢做整合

717
00:28:44,100 --> 00:28:46,100
而不是隻侷限於自己的公司

718
00:28:46,100 --> 00:28:48,100
所以像漸強

719
00:28:48,100 --> 00:28:49,100
像新力

720
00:28:49,100 --> 00:28:50,100
Google

721
00:28:50,100 --> 00:28:51,100
Line

722
00:28:51,100 --> 00:28:52,100
都是過去這樣的

723
00:28:52,100 --> 00:28:53,100
都是非常適合的

724
00:28:53,100 --> 00:28:58,100
所以找對專家比較不會讓各位在一個錯誤的路上面狂奔

725
00:28:58,100 --> 00:29:00,100
我們在跟高階的主管聊天的時候

726
00:29:00,100 --> 00:29:05,100
其實很少會聊到AI到底應該怎麼用到特定的feature

727
00:29:05,100 --> 00:29:06,100
大家會比較像是

728
00:29:06,100 --> 00:29:08,100
我真的非常認同June一開始講的

729
00:29:08,100 --> 00:29:10,100
他的思考就比較像是

730
00:29:10,100 --> 00:29:15,100
我要怎麼讓AI這個員工部隊進到我的企業

731
00:29:15,100 --> 00:29:17,100
那這個企業在工作的時候

732
00:29:17,100 --> 00:29:19,100
我的人應該怎麼跟這個AI互動

733
00:29:19,100 --> 00:29:21,100
當這個先想清楚之後

734
00:29:21,100 --> 00:29:24,100
你的下一步就會非常非常的明確

735
00:29:24,100 --> 00:29:27,100
所以我會認為回到我的建議

736
00:29:27,100 --> 00:29:30,100
找到對的人可以信任的公司

737
00:29:30,100 --> 00:29:31,100
聊一聊

738
00:29:31,100 --> 00:29:33,100
那每間公司有自己的AI策略

739
00:29:33,100 --> 00:29:34,100
有自己的主決策略

740
00:29:34,100 --> 00:29:36,100
有不同的部署的藍圖

741
00:29:36,100 --> 00:29:38,100
那這是我的建議

742
00:29:38,100 --> 00:29:39,100
好 感謝Henry

743
00:29:39,100 --> 00:29:40,100
那我想問一下KJ

744
00:29:40,100 --> 00:29:42,100
你覺得明天如果馬上就要匯入AI

745
00:29:42,100 --> 00:29:44,100
哪一件事情是需要先做的呢

746
00:29:46,100 --> 00:29:48,100
其實簡單的回答

747
00:29:48,100 --> 00:29:51,100
我想用健康當例子好了

748
00:29:51,100 --> 00:29:53,100
其實我覺得第一件要做的其實就是

749
00:29:53,100 --> 00:29:55,100
改變你們公司的每個人的

750
00:29:55,100 --> 00:29:57,100
用AI的這個文化

751
00:29:57,100 --> 00:29:59,100
button up

752
00:29:59,100 --> 00:30:01,100
先讓每一個人在個人的生產力上

753
00:30:01,100 --> 00:30:04,100
找到這個AI agent能夠幫他的方式

754
00:30:04,100 --> 00:30:08,100
當他喜歡或是他找到了他真的value的時候

755
00:30:08,100 --> 00:30:12,100
其實有時候員工你不需要去push他去用

756
00:30:12,100 --> 00:30:15,100
他其實自己就會去宣傳說

757
00:30:15,100 --> 00:30:17,100
有很多好用的東西在上面

758
00:30:17,100 --> 00:30:19,100
所以button up

759
00:30:19,100 --> 00:30:21,100
先把AI agent的這個使用的文化

760
00:30:21,100 --> 00:30:25,100
跟他的value先在公司的內部先把它找到

761
00:30:25,100 --> 00:30:26,100
再來的話就是

762
00:30:26,100 --> 00:30:27,100
當你到了一個程度的時候

763
00:30:27,100 --> 00:30:28,100
開始top down

764
00:30:28,100 --> 00:30:30,100
因為公司還是有一定的流程

765
00:30:30,100 --> 00:30:33,100
有一定的業務的需求

766
00:30:33,100 --> 00:30:36,100
這個很多有共用性

767
00:30:36,100 --> 00:30:38,100
所以從top down的角度

768
00:30:38,100 --> 00:30:41,100
有一些需要標準化的應用控管

769
00:30:41,100 --> 00:30:44,100
那個就比較適合從上往下

770
00:30:44,100 --> 00:30:47,100
透過平臺的方式推到整家公司

771
00:30:47,100 --> 00:30:49,100
然後一起去做一個應用

772
00:30:49,100 --> 00:30:50,100
好感謝K真友

773
00:30:50,100 --> 00:30:53,100
那最後我希望可以請Julie幫我回答一下

774
00:30:53,100 --> 00:30:55,100
如果明天我們下面的企業老闆

775
00:30:55,100 --> 00:30:57,100
就要馬上開始做AI

776
00:30:57,100 --> 00:30:59,100
你會怎麼建議他們呢

777
00:30:59,100 --> 00:31:04,100
我想很重要的一個點就是

778
00:31:04,100 --> 00:31:07,100
人員的訓練跟凝聚共識

779
00:31:07,100 --> 00:31:10,100
然後呢要非常明確的知道

780
00:31:10,100 --> 00:31:13,100
你們做AI匯入AI的目的性

781
00:31:13,100 --> 00:31:16,100
到底要先以什麼為主

782
00:31:16,100 --> 00:31:19,100
那如果是以居家為例的話

783
00:31:19,100 --> 00:31:23,100
我們最希望的當然就是透過AI告訴我們

784
00:31:23,100 --> 00:31:27,100
現在這個業務把電腦一開啟

785
00:31:27,100 --> 00:31:29,100
就可以透過他的這個桌機

786
00:31:29,100 --> 00:31:31,100
看到他今天的客戶有誰

787
00:31:31,100 --> 00:31:32,100
他的客戶長什麼樣子

788
00:31:32,100 --> 00:31:34,100
客戶曾經在哪裡看過我們的資訊

789
00:31:34,100 --> 00:31:36,100
他的需求是什麼

790
00:31:36,100 --> 00:31:39,100
可以快速的協助我們的營業單位

791
00:31:39,100 --> 00:31:42,100
快速的讓他們瞭解客戶的樣貌之後

792
00:31:42,100 --> 00:31:45,100
進行下一步營運的動作

793
00:31:45,100 --> 00:31:46,100
感謝Julie喔

794
00:31:46,100 --> 00:31:47,100
那以上的問題呢

795
00:31:47,100 --> 00:31:49,100
其實我們都是經驗分享

796
00:31:49,100 --> 00:31:50,100
在AI的時代

797
00:31:50,100 --> 00:31:52,100
我相信還沒有一個標準的答案

798
00:31:52,100 --> 00:31:54,100
但是假設我們明天就要開始

799
00:31:54,100 --> 00:31:56,100
剛剛我們三位專家提到的

800
00:31:56,100 --> 00:31:59,100
我們從人的部分來重塑我們的工作流

801
00:31:59,100 --> 00:32:01,100
從平臺的角度我們找到真正

802
00:32:01,100 --> 00:32:03,100
我們企業想要實現的場景

803
00:32:03,100 --> 00:32:05,100
那這個成本呢我們也要估算一下

804
00:32:05,100 --> 00:32:09,100
最後如果要將你的企業的AI回到主權上面

805
00:32:09,100 --> 00:32:11,100
找對的人找對的專家聊一聊

806
00:32:11,100 --> 00:32:13,100
就是你們應該做的事

807
00:32:13,100 --> 00:32:15,100
那我們謝謝以上三位來賓

808
00:32:15,100 --> 00:32:16,100
感謝

809
00:32:16,100 --> 00:32:21,100
謝謝Memi還有我們三位的精彩對談

810
00:32:21,100 --> 00:32:22,100
謝謝

811
00:32:22,100 --> 00:32:26,100
我們剛剛聊到了AI走到了企業的內部

812
00:32:26,100 --> 00:32:29,100
從上緣落地再到治理

813
00:32:29,100 --> 00:32:32,100
接下來呢我們要把場景換一個地方

814
00:32:32,100 --> 00:32:35,100
換到品牌跟顧客之間

815
00:32:35,100 --> 00:32:38,100
那這一場呢一樣我想要向一種人說話

816
00:32:38,100 --> 00:32:40,100
如果你的手上有大量的會員

817
00:32:40,100 --> 00:32:43,100
可是總覺得資料很多但用的很少

818
00:32:43,100 --> 00:32:46,100
這一場呢就是為你所設計的

819
00:32:46,100 --> 00:32:49,100
過去的十年品牌花了非常多的資源

820
00:32:49,100 --> 00:32:55,100
在建立觸點包含像Line官網或者是廣告門市

821
00:32:55,100 --> 00:32:58,100
但是呢把這些觸點全部攤開來看

822
00:32:58,100 --> 00:33:01,100
其實很多的品牌會發現互動很多

823
00:33:01,100 --> 00:33:03,100
但留下來的很少

824
00:33:03,100 --> 00:33:05,100
所以這也是我們今天所想聊的

825
00:33:05,100 --> 00:33:09,100
從觸點到資產品牌經營顧客的新戰場

826
00:33:09,100 --> 00:33:12,100
那首先第一位呢我們要邀請到的是

827
00:33:12,100 --> 00:33:17,100
城市家居財快處副總魏雲安 Tina

828
00:33:17,100 --> 00:33:22,100
那城市家居隸屬於國際集團主打低甲醛的安全傢俱

829
00:33:22,100 --> 00:33:24,100
那雲安呢具有多年的經驗

830
00:33:24,100 --> 00:33:28,100
專注於數位轉型會員經營跟系統的匯入

831
00:33:28,100 --> 00:33:30,100
第二位我們要邀請到的是

832
00:33:30,100 --> 00:33:34,100
Shopline臺灣總經理葉利維一位

833
00:33:34,100 --> 00:33:36,100
Shopline提供一站式的零售解決方案

834
00:33:36,100 --> 00:33:38,100
透過開價的一個串購跟AI的經驗

835
00:33:38,100 --> 00:33:43,100
打造all in retail零售生態團

836
00:33:43,100 --> 00:33:45,100
第三位呢我們要邀請到的是

837
00:33:45,100 --> 00:33:49,100
Mercur美庫爾臺灣董事總經理夏宇農

838
00:33:49,100 --> 00:33:56,100
那美庫爾呢是電通旗下全球顧客體驗管理的領導品牌

839
00:33:56,100 --> 00:34:01,100
同時呢更協助企業打造根據價值的顧客關係跟成長動能

840
00:34:01,100 --> 00:34:04,100
那這三位呢分別會站在品牌的現場

841
00:34:04,100 --> 00:34:07,100
通路的平臺以及顧問的視角

842
00:34:07,100 --> 00:34:10,100
接下來的35分鐘一樣要交給我們的

843
00:34:10,100 --> 00:34:13,100
Facilitator建牆實驗室的Maggie

844
00:34:13,100 --> 00:34:15,100
再次掌聲歡迎

845
00:34:15,100 --> 00:34:19,100
謝謝大家喔

846
00:34:19,100 --> 00:34:20,100
然後歡迎三位的來賓

847
00:34:20,100 --> 00:34:24,100
那我們今天呢一樣也是用短短的時間來跟大家分享一下

848
00:34:24,100 --> 00:34:26,100
我們在做品牌的經驗啦

849
00:34:26,100 --> 00:34:30,100
那第一題呢其實我就想要問到Tina這邊

850
00:34:30,100 --> 00:34:31,100
就是

851
00:34:31,100 --> 00:34:36,100
就是因為城市家居其實是做了一個40多年的品牌嘛

852
00:34:36,100 --> 00:34:40,100
那我們其實現在呢開始走到線上的經營

853
00:34:40,100 --> 00:34:44,100
那我想問一下說為什麼過去沒有想要走線上經營

854
00:34:44,100 --> 00:34:47,100
而到現在才開始決定走這一步呢

855
00:34:47,100 --> 00:34:52,100
應該是說我們公司來講雖然是有40年的那個家居的經驗

856
00:34:52,100 --> 00:34:57,100
那城市家居的部分來講應該是近10年的部分才成立的一個新的一個品牌喔

857
00:34:57,100 --> 00:35:02,100
那因為早期我們從就是近這40年來講的話

858
00:35:02,100 --> 00:35:05,100
我們的客群實際上是非常非常的多

859
00:35:05,100 --> 00:35:07,100
那所以我覺得說可以從兩個方面

860
00:35:07,100 --> 00:35:08,100
一個是人

861
00:35:08,100 --> 00:35:10,100
因為實際上我們在人員的培訓上面來講

862
00:35:10,100 --> 00:35:13,100
它是有一定的難度

863
00:35:13,100 --> 00:35:14,100
那包含說人員的流動率

864
00:35:14,100 --> 00:35:16,100
因為現在又是少子化嘛

865
00:35:16,100 --> 00:35:18,100
那所以變成說我們以家居的品牌來講

866
00:35:18,100 --> 00:35:20,100
它的工作時間是非常的長的

867
00:35:20,100 --> 00:35:25,100
那有時候現在的人他可能比較注重一些休閒生活

868
00:35:25,100 --> 00:35:26,100
那如果說我們譬如說像賣廠

869
00:35:26,100 --> 00:35:28,100
可能就是12點到9點

870
00:35:28,100 --> 00:35:30,100
那可能變成說對於人來講

871
00:35:30,100 --> 00:35:32,100
他覺得說這樣工時太長

872
00:35:32,100 --> 00:35:34,100
那我們可能就是我們的工作的話就比較

873
00:35:34,100 --> 00:35:36,100
沒有辦法去適應所有人的那個

874
00:35:36,100 --> 00:35:39,100
就是比如說新的那個

875
00:35:39,100 --> 00:35:40,100
新朋友

876
00:35:40,100 --> 00:35:46,100
比如說那個比較年紀輕的夥伴的那個生活的一個型態喔

877
00:35:46,100 --> 00:35:50,100
那再來的部分來講就是可能關於說廣告的一個部分

878
00:35:50,100 --> 00:35:52,100
那廣告我們早期的部分來講

879
00:35:52,100 --> 00:35:56,100
家居可能就會直接上拍影片上電視廣告

880
00:35:56,100 --> 00:35:59,100
其實那個的費用實際上是非常非常的高

881
00:35:59,100 --> 00:36:03,100
那所以變成說我們雖然比如說有上電視的廣告

882
00:36:03,100 --> 00:36:06,100
那可能也會找一些客人到那個門市去嘛

883
00:36:06,100 --> 00:36:09,100
那當然就是在跟客人互動的過程當中

884
00:36:09,100 --> 00:36:12,100
所有的一些資料我們可能都是會直接留在人

885
00:36:12,100 --> 00:36:15,100
就是銷售人員的一個比如說

886
00:36:15,100 --> 00:36:18,100
比如說他的對話紀錄啊LINE啊或什麼身上

887
00:36:18,100 --> 00:36:21,100
可是人員一走 走掉 流失掉之後

888
00:36:21,100 --> 00:36:24,100
可是相關的這些訊息的部分

889
00:36:24,100 --> 00:36:26,100
我們並沒有辦法有效的留下來

890
00:36:26,100 --> 00:36:28,100
那包含是說有些客人

891
00:36:28,100 --> 00:36:31,100
他直接上我們自己實體門市的時候

892
00:36:31,100 --> 00:36:32,100
他可能都會早期都會有寫出來

893
00:36:32,100 --> 00:36:35,100
早期都會有寫紙本的一些問卷調查什麼的

894
00:36:35,100 --> 00:36:38,100
那所有的資料回到我們總部的部分來講

895
00:36:38,100 --> 00:36:41,100
我們又要花人力去做資料的一些統計分析

896
00:36:41,100 --> 00:36:44,100
實際上那個是非常非常的耗時的

897
00:36:44,100 --> 00:36:46,100
那近期的部分我們有發現到說

898
00:36:46,100 --> 00:36:49,100
很多的客人實際上他都會直接線上上

899
00:36:49,100 --> 00:36:51,100
先搜尋一些相關的一些

900
00:36:51,100 --> 00:36:53,100
比如說傢俱的一個使用訊息啊

901
00:36:53,100 --> 00:36:56,100
傢俱的一些使用的一些知識等等

902
00:36:56,100 --> 00:36:58,100
然後變成才會導致到是說

903
00:36:58,100 --> 00:36:59,100
誒不對喔

904
00:36:59,100 --> 00:37:01,100
那我們現在要趕快進入到我們的那個

905
00:37:01,100 --> 00:37:03,100
線上的這一塊

906
00:37:03,100 --> 00:37:05,100
所以因為這樣子的部分來講

907
00:37:05,100 --> 00:37:07,100
是我們在去年年底的部分

908
00:37:07,100 --> 00:37:09,100
我們才成立了一個新的一個電商平臺

909
00:37:09,100 --> 00:37:12,100
所以變成說還好我們的團隊

910
00:37:12,100 --> 00:37:14,100
應該也他的能力實力也夠強

911
00:37:14,100 --> 00:37:16,100
所以我們短短在半年

912
00:37:16,100 --> 00:37:18,100
半年左右的時間

913
00:37:18,100 --> 00:37:20,100
包含是說從產品什麼的話

914
00:37:20,100 --> 00:37:22,100
我們就可以直接在網路上面

915
00:37:22,100 --> 00:37:25,100
就可以直接先把產品先上架了

916
00:37:25,100 --> 00:37:26,100
大概是這樣子

917
00:37:26,100 --> 00:37:27,100
好感謝Tina

918
00:37:27,100 --> 00:37:28,100
因為剛剛有聽到說

919
00:37:28,100 --> 00:37:30,100
你們在半年的時間就完成了

920
00:37:30,100 --> 00:37:31,100
這個電商平臺的上架

921
00:37:31,100 --> 00:37:34,100
然後讓你們可以直接從線下走到線上

922
00:37:34,100 --> 00:37:35,100
那我想要加問一題

923
00:37:35,100 --> 00:37:39,100
就是在這段整個客戶旅程的改變上面

924
00:37:39,100 --> 00:37:40,100
你們有沒有覺得特別困難的事情

925
00:37:40,100 --> 00:37:42,100
或是你有什麼樣的經驗

926
00:37:42,100 --> 00:37:45,100
是可以分享給臺下的聽眾

927
00:37:45,100 --> 00:37:47,100
應該是說我剛剛提到嘛

928
00:37:47,100 --> 00:37:48,100
我們的傢俱的部分

929
00:37:48,100 --> 00:37:50,100
實際上它是要有

930
00:37:50,100 --> 00:37:51,100
比如說你可能比較年長

931
00:37:51,100 --> 00:37:54,100
他可能本身就已經有一些生活的一些體驗

932
00:37:54,100 --> 00:37:55,100
所以變成是說

933
00:37:55,100 --> 00:37:58,100
第一我可能是我們的門市的夥伴

934
00:37:58,100 --> 00:37:59,100
大部分都是年紀比較偏長的

935
00:37:59,100 --> 00:38:01,100
所以他變成是說

936
00:38:01,100 --> 00:38:04,100
他在一些服務上面來講的話

937
00:38:04,100 --> 00:38:06,100
可能就需要花一些時間

938
00:38:06,100 --> 00:38:09,100
去記這些產品的部分

939
00:38:09,100 --> 00:38:10,100
所以包含是說

940
00:38:10,100 --> 00:38:12,100
他在使用這些線上的這些產品

941
00:38:12,100 --> 00:38:14,100
線上那些導購的部分來講

942
00:38:14,100 --> 00:38:15,100
他要花很多的時間

943
00:38:15,100 --> 00:38:17,100
那變成說我們在教育訓練上面來講

944
00:38:17,100 --> 00:38:19,100
就會碰到一些困難點

945
00:38:19,100 --> 00:38:20,100
那再者的部分來講

946
00:38:20,100 --> 00:38:22,100
就是說我們的網站

947
00:38:22,100 --> 00:38:24,100
雖然架設得很順利

948
00:38:24,100 --> 00:38:26,100
可是實際上我們跟我們的ERP

949
00:38:26,100 --> 00:38:28,100
後端的一個平臺串接上面來講

950
00:38:28,100 --> 00:38:31,100
目前是還沒有串接上的

951
00:38:31,100 --> 00:38:32,100
所以變成是說

952
00:38:32,100 --> 00:38:34,100
我們在銷售端的部分來講

953
00:38:34,100 --> 00:38:36,100
常常有時候還是要靠後勤

954
00:38:36,100 --> 00:38:38,100
比如說你可能線上可能客人買了

955
00:38:38,100 --> 00:38:39,100
那結果發現說

956
00:38:39,100 --> 00:38:41,100
完了我斷貨

957
00:38:41,100 --> 00:38:42,100
可能是熱銷的商品

958
00:38:42,100 --> 00:38:44,100
我就是沒有貨可以賣

959
00:38:44,100 --> 00:38:46,100
所以目前這一塊的部分來講

960
00:38:46,100 --> 00:38:47,100
我們可能想說

961
00:38:47,100 --> 00:38:48,100
我先趕快先上

962
00:38:48,100 --> 00:38:50,100
因為我們已經比

963
00:38:50,100 --> 00:38:52,100
應該說電商我們起步已經是完了

964
00:38:52,100 --> 00:38:54,100
那至少我們想說

965
00:38:54,100 --> 00:38:56,100
我們現在先線上上

966
00:38:56,100 --> 00:38:58,100
把我們的品牌知名度先開啟

967
00:38:58,100 --> 00:39:00,100
那至於是說後端

968
00:39:00,100 --> 00:39:02,100
比如說像一些點數的串接

969
00:39:02,100 --> 00:39:04,100
或者是說像一些

970
00:39:04,100 --> 00:39:06,100
比如說會員的一些折抵等等

971
00:39:06,100 --> 00:39:07,100
這些的部分

972
00:39:07,100 --> 00:39:09,100
我們希望是說利用後續的部分來講

973
00:39:09,100 --> 00:39:11,100
我們再把這一塊串聯起來

974
00:39:11,100 --> 00:39:13,100
目前大概是這樣

975
00:39:13,100 --> 00:39:14,100
好 感謝Tina

976
00:39:14,100 --> 00:39:16,100
那因為剛剛有講到

977
00:39:16,100 --> 00:39:18,100
其實我們品牌很在乎的是

978
00:39:18,100 --> 00:39:19,100
我們互動之後的客戶

979
00:39:19,100 --> 00:39:21,100
要怎麼樣讓他把這些資料

980
00:39:21,100 --> 00:39:22,100
留在我們自己家

981
00:39:22,100 --> 00:39:24,100
可以讓我們持續的來跟這些客戶

982
00:39:24,100 --> 00:39:26,100
產生更多的交易或是轉換

983
00:39:26,100 --> 00:39:27,100
那這邊呢

984
00:39:27,100 --> 00:39:29,100
我想要邀請就是立委

985
00:39:29,100 --> 00:39:31,100
來幫我們從就是電商平臺角度

986
00:39:31,100 --> 00:39:32,100
來看一下這件事情

987
00:39:32,100 --> 00:39:35,100
你們會有什麼樣的看法

988
00:39:35,100 --> 00:39:39,100
過去幾年我們大家都在談OMO嘛

989
00:39:39,100 --> 00:39:42,100
那我們就把它看成線上跟線下

990
00:39:42,100 --> 00:39:43,100
那我們其實

991
00:39:43,100 --> 00:39:45,100
我希望跟大家一起建立一個基本觀念

992
00:39:45,100 --> 00:39:47,100
首先線上跟線下

993
00:39:47,100 --> 00:39:51,100
它就是一個天然不同的消費場景

994
00:39:51,100 --> 00:39:54,100
線上天然的就是短兵快

995
00:39:54,100 --> 00:39:56,100
線下我們講究的就是體驗

996
00:39:56,100 --> 00:39:59,100
這個其實在零售的場景上面

997
00:39:59,100 --> 00:40:01,100
是非常普遍的現象

998
00:40:01,100 --> 00:40:04,100
今天你去旗艦店跟去Outlet

999
00:40:04,100 --> 00:40:06,100
跟電鐘店百貨店的體驗

1000
00:40:06,100 --> 00:40:08,100
肯定是不同的

1001
00:40:08,100 --> 00:40:10,100
同一的方式你帶到線上

1002
00:40:10,100 --> 00:40:12,100
也是一樣的狀況

1003
00:40:12,100 --> 00:40:14,100
所以線上跟線下

1004
00:40:14,100 --> 00:40:15,100
你不要期待它是

1005
00:40:15,100 --> 00:40:16,100
它不是照搬

1006
00:40:16,100 --> 00:40:17,100
它本來就不一樣

1007
00:40:17,100 --> 00:40:19,100
所以第一步應該是

1008
00:40:19,100 --> 00:40:22,100
先把線上線下各自做好

1009
00:40:22,100 --> 00:40:24,100
各自做好後

1010
00:40:24,100 --> 00:40:26,100
才完成那個搭橋的動作

1011
00:40:26,100 --> 00:40:28,100
而我們要談的就是

1012
00:40:28,100 --> 00:40:30,100
怎麼做這個搭橋的動作

1013
00:40:30,100 --> 00:40:32,100
那這裡面很大一個關鍵就是

1014
00:40:32,100 --> 00:40:35,100
要留下使用者的數位足跡

1015
00:40:35,100 --> 00:40:37,100
那過去幾年我們在做電商的時候

1016
00:40:37,100 --> 00:40:39,100
其實是高度的

1017
00:40:39,100 --> 00:40:42,100
把專注力放在轉化這件事情上面

1018
00:40:42,100 --> 00:40:45,100
就是我們都很注重廣告的成效

1019
00:40:45,100 --> 00:40:48,100
最終我們家廣告成效只有一個字

1020
00:40:48,100 --> 00:40:49,100
就是RS

1021
00:40:49,100 --> 00:40:51,100
大家都在談怎麼轉化

1022
00:40:51,100 --> 00:40:53,100
但是其實現在的消費行為

1023
00:40:53,100 --> 00:40:54,100
是非常高度

1024
00:40:54,100 --> 00:40:55,100
是非常複雜的

1025
00:40:55,100 --> 00:40:56,100
所以也是說

1026
00:40:56,100 --> 00:40:59,100
我們要取得每一個流量都非常不容易

1027
00:40:59,100 --> 00:41:01,100
所以由流量進站之後

1028
00:41:01,100 --> 00:41:04,100
我們就要想盡辦法先從進站

1029
00:41:04,100 --> 00:41:05,100
因為你整個消費旅程裡面

1030
00:41:05,100 --> 00:41:07,100
有進站加購轉化

1031
00:41:07,100 --> 00:41:09,100
應該從進站的時候

1032
00:41:09,100 --> 00:41:11,100
就好好的把這些資料留下來

1033
00:41:11,100 --> 00:41:14,100
那因為有像建牆這樣子的服務

1034
00:41:14,100 --> 00:41:15,100
有像LINE這樣的服務

1035
00:41:15,100 --> 00:41:18,100
其實在現在已經有更好的能力

1036
00:41:18,100 --> 00:41:20,100
能夠在進站的時候

1037
00:41:20,100 --> 00:41:22,100
就讓消費者留下數位足跡

1038
00:41:22,100 --> 00:41:24,100
你可以透過對話

1039
00:41:24,100 --> 00:41:25,100
提高跟他的互動

1040
00:41:25,100 --> 00:41:27,100
透過LINE的註冊登入

1041
00:41:27,100 --> 00:41:30,100
加速他變成你的會員

1042
00:41:30,100 --> 00:41:31,100
留下資料

1043
00:41:31,100 --> 00:41:33,100
其實這都是非常好的工具

1044
00:41:33,100 --> 00:41:35,100
分享給大家一個目前的趨勢

1045
00:41:35,100 --> 00:41:36,100
我們看到的

1046
00:41:36,100 --> 00:41:37,100
我們自己統計到的資料

1047
00:41:37,100 --> 00:41:38,100
整個Shopline大家看的

1048
00:41:38,100 --> 00:41:40,100
大家大環境的資料

1049
00:41:40,100 --> 00:41:42,100
LINE是目前還持續

1050
00:41:42,100 --> 00:41:43,100
LINE註冊

1051
00:41:43,100 --> 00:41:47,100
是目前還持續在增長的註冊登入方式

1052
00:41:47,100 --> 00:41:49,100
過去我們習慣使用的Facebook

1053
00:41:49,100 --> 00:41:50,100
是比較

1054
00:41:50,100 --> 00:41:53,100
Facebook single sign-on已經比較趨緩了

1055
00:41:53,100 --> 00:41:54,100
比較平了

1056
00:41:54,100 --> 00:41:56,100
大概跟大家的使用習慣有關

1057
00:41:56,100 --> 00:41:58,100
那LINE還在增長

1058
00:41:58,100 --> 00:42:00,100
所以可以驗證的是

1059
00:42:00,100 --> 00:42:04,100
大家對於消費者對於LINE的信任度是夠的

1060
00:42:04,100 --> 00:42:06,100
所以他願意用LINE這個帳號去登入

1061
00:42:06,100 --> 00:42:10,100
那LINE也是很容易留下足跡之後

1062
00:42:10,100 --> 00:42:11,100
透過對話

1063
00:42:11,100 --> 00:42:14,100
然後甚至到門店都可以去使用這樣子

1064
00:42:14,100 --> 00:42:15,100
好 感謝立委

1065
00:42:15,100 --> 00:42:17,100
那因為我們消費旅程越來越複雜的話

1066
00:42:17,100 --> 00:42:18,100
很難分析

1067
00:42:18,100 --> 00:42:19,100
想問一下Scott

1068
00:42:19,100 --> 00:42:22,100
你這邊怎麼看呢

1069
00:42:22,100 --> 00:42:24,100
我覺得跟立委剛剛講得很像

1070
00:42:24,100 --> 00:42:26,100
其實我覺得我們跟店長

1071
00:42:26,100 --> 00:42:28,100
也在很多地方有很多這些合作

1072
00:42:28,100 --> 00:42:30,100
那事實上Mircom在這幾年來

1073
00:42:30,100 --> 00:42:32,100
其實我們跟很多這些品牌合作

1074
00:42:32,100 --> 00:42:33,100
在推動LINE的CREM

1075
00:42:33,100 --> 00:42:35,100
怎麼樣能夠透過LINE的一些介面

1076
00:42:35,100 --> 00:42:37,100
是剛剛前面講到說怎麼樣能夠留資

1077
00:42:37,100 --> 00:42:39,100
事實上我覺得把資料留下來

1078
00:42:39,100 --> 00:42:41,100
像很多種技術的方式

1079
00:42:41,100 --> 00:42:44,100
可是我覺得怎麼樣透過一些好的體驗的設計

1080
00:42:44,100 --> 00:42:47,100
我相信各位其實代表品牌本身

1081
00:42:47,100 --> 00:42:49,100
其實各位也是消費者

1082
00:42:49,100 --> 00:42:51,100
事實上我們怎麼樣在跟顧客互動過程中

1083
00:42:51,100 --> 00:42:53,100
第一個我覺得資料留下來是一回事

1084
00:42:53,100 --> 00:42:56,100
但留到對的資料是另外一回事

1085
00:42:56,100 --> 00:42:58,100
就是你怎麼樣能夠在一個不同的場景裡面

1086
00:42:58,100 --> 00:42:59,100
去設計你的體驗流程

1087
00:42:59,100 --> 00:43:02,100
逐步的根據你的服務的場景

1088
00:43:02,100 --> 00:43:05,100
能夠去留下來對你有用的一些資訊

1089
00:43:05,100 --> 00:43:07,100
我覺得是比較關鍵的

1090
00:43:07,100 --> 00:43:09,100
所以我們剛剛前面提到了

1091
00:43:09,100 --> 00:43:11,100
從剛剛前面那一場提到的所謂地方資料

1092
00:43:11,100 --> 00:43:14,100
事實上這是未來各位的一些品牌的資料資產

1093
00:43:14,100 --> 00:43:16,100
那這些資產怎麼樣能夠正確的留存

1094
00:43:16,100 --> 00:43:20,100
然後未來才會有正確應用的一些可能性

1095
00:43:20,100 --> 00:43:22,100
好 感謝Skoll

1096
00:43:22,100 --> 00:43:24,100
那因為我們有發現說

1097
00:43:24,100 --> 00:43:27,100
像城市家居這邊賣的是傢俱用品

1098
00:43:27,100 --> 00:43:29,100
我三年五年我可能沙發沒換

1099
00:43:29,100 --> 00:43:31,100
我甚至都不會去逛這些家居店

1100
00:43:31,100 --> 00:43:34,100
那我想問一下說就是在你們的邏輯

1101
00:43:34,100 --> 00:43:37,100
我應該要怎麼樣讓每一次跟客戶對話之後

1102
00:43:37,100 --> 00:43:39,100
都還可以確認這個客戶在不在

1103
00:43:39,100 --> 00:43:41,100
所以我想先請問Tina

1104
00:43:41,100 --> 00:43:43,100
你們怎麼看這件事情

1105
00:43:43,100 --> 00:43:45,100
應該是說我們的傢俱的部分

1106
00:43:45,100 --> 00:43:47,100
基本上它是屬於低頻

1107
00:43:47,100 --> 00:43:49,100
然後單價比較高的一個部分

1108
00:43:49,100 --> 00:43:51,100
變成是說像剛剛有提到是說

1109
00:43:51,100 --> 00:43:53,100
早期我們在打那個電視廣告

1110
00:43:53,100 --> 00:43:55,100
那可能比如說我一打出來的時候

1111
00:43:55,100 --> 00:43:57,100
可能是前面半個月

1112
00:43:57,100 --> 00:43:59,100
可能消費者都會知道我這個品牌

1113
00:43:59,100 --> 00:44:01,100
那他有需要的話就會直接上我們實店嘛

1114
00:44:01,100 --> 00:44:04,100
那如果說關於說這段期間我沒有做廣告了

1115
00:44:04,100 --> 00:44:07,100
那可能變成是說除非是說客人他剛好有需要

1116
00:44:07,100 --> 00:44:10,100
那可能去逛百貨賣場的時候才會看到我們自己的品牌

1117
00:44:10,100 --> 00:44:12,100
那所以包含是說我可能這個賣場

1118
00:44:12,100 --> 00:44:15,100
我可能閉店了

1119
00:44:15,100 --> 00:44:18,100
那有時候我可能跟客戶之間的訊息就會斷掉了

1120
00:44:18,100 --> 00:44:19,100
所以變成是說我們

1121
00:44:19,100 --> 00:44:23,100
像我們最近把那個電商這邊的網購部分架上

1122
00:44:23,100 --> 00:44:25,100
就是架設起來之後

1123
00:44:25,100 --> 00:44:28,100
我們就會去尋找說我們之前的一些客戶

1124
00:44:28,100 --> 00:44:30,100
比如說我們可能發簡訊

1125
00:44:30,100 --> 00:44:31,100
門市人員Call客

1126
00:44:31,100 --> 00:44:33,100
然後把這些客人Call回來

1127
00:44:33,100 --> 00:44:34,100
那可能就會

1128
00:44:34,100 --> 00:44:36,100
比如說可能會有一些小正題或什麼送客人

1129
00:44:36,100 --> 00:44:38,100
然後直接把客人Call回來之後

1130
00:44:38,100 --> 00:44:40,100
請他直接加我們的Line@

1131
00:44:40,100 --> 00:44:42,100
加入我們的那個官方網站

1132
00:44:42,100 --> 00:44:44,100
那我們收集了這些客戶的訊息之後

1133
00:44:44,100 --> 00:44:45,100
雖然我們不知道是說

1134
00:44:45,100 --> 00:44:47,100
那這個到底是有效課無效課

1135
00:44:47,100 --> 00:44:50,100
那可能就是我們會透過一些行銷的一個方式

1136
00:44:50,100 --> 00:44:52,100
持續的在跟客戶做一些互動

1137
00:44:52,100 --> 00:44:53,100
那在這過程當中

1138
00:44:53,100 --> 00:44:54,100
我們就知道說

1139
00:44:54,100 --> 00:44:56,100
那這個客人他到底還真不存在

1140
00:44:56,100 --> 00:44:58,100
是不是有持續在關注我們給他的一些

1141
00:44:58,100 --> 00:45:01,100
比如說家居生活的一些使用的一個小知識

1142
00:45:01,100 --> 00:45:04,100
家居的一些維護保養的一些知識等等

1143
00:45:04,100 --> 00:45:07,100
那如果說我們有一些特惠優惠的一些訊息

1144
00:45:07,100 --> 00:45:09,100
或者是新品上市的部分

1145
00:45:09,100 --> 00:45:11,100
那我們也會比較知道說

1146
00:45:11,100 --> 00:45:15,100
消費者是不是有持續在關注我們的一些相關的訊息

1147
00:45:15,100 --> 00:45:16,100
所以變成是說

1148
00:45:16,100 --> 00:45:20,100
其實我覺得我們透過這樣子的一個電商平臺

1149
00:45:20,100 --> 00:45:25,100
其實可以幫我們做一些客戶之間的一些活絡跟串聯

1150
00:45:25,100 --> 00:45:28,100
其實我覺得說這個是應該企業長久

1151
00:45:28,100 --> 00:45:30,100
如果說為了要營運成長部分來講

1152
00:45:30,100 --> 00:45:32,100
我覺得這個是必須的

1153
00:45:32,100 --> 00:45:33,100
好 感謝Tina

1154
00:45:33,100 --> 00:45:34,100
那我們剛剛有

1155
00:45:34,100 --> 00:45:36,100
就是立委這邊有提到說

1156
00:45:36,100 --> 00:45:38,100
因為線上線下我們要因利制宜

1157
00:45:38,100 --> 00:45:39,100
那想問一下說

1158
00:45:39,100 --> 00:45:41,100
如果是電商平臺怎麼看

1159
00:45:41,100 --> 00:45:43,100
就是我們要怎麼去跟客戶留下

1160
00:45:43,100 --> 00:45:45,100
每一次的對話都還可以確認

1161
00:45:45,100 --> 00:45:46,100
他在不在

1162
00:45:46,100 --> 00:45:52,100
我覺得第一個是先Echo

1163
00:45:52,100 --> 00:45:54,100
剛提到的這件事情

1164
00:45:54,100 --> 00:45:56,100
首先就還有回扣到我剛剛講的

1165
00:45:56,100 --> 00:46:00,100
線上線下它天然是不同的消費場景

1166
00:46:00,100 --> 00:46:03,100
所以就讓各位可以回想一下

1167
00:46:03,100 --> 00:46:04,100
你剛剛講到了

1168
00:46:04,100 --> 00:46:06,100
你線上去旗艦店

1169
00:46:06,100 --> 00:46:10,100
跟你去Outlet看到的大部分商品會是不一樣的

1170
00:46:10,100 --> 00:46:11,100
尤其是越大的品牌

1171
00:46:11,100 --> 00:46:13,100
它會把旗艦店的線

1172
00:46:13,100 --> 00:46:14,100
正規線跟Outlet線

1173
00:46:14,100 --> 00:46:16,100
直接切開

1174
00:46:16,100 --> 00:46:18,100
那所以也就是說你線上線下

1175
00:46:18,100 --> 00:46:21,100
也不代表你線上線下的商品都要一樣

1176
00:46:21,100 --> 00:46:22,100
那以家居品牌來說

1177
00:46:22,100 --> 00:46:25,100
我們看到國際間最常見的例子就是

1178
00:46:25,100 --> 00:46:28,100
它的線上主要的主打類目都是

1179
00:46:28,100 --> 00:46:29,100
家清家訪

1180
00:46:29,100 --> 00:46:30,100
就是家訪啊

1181
00:46:30,100 --> 00:46:32,100
就是枕頭啦 抱枕啦 棉被啦

1182
00:46:32,100 --> 00:46:34,100
枕被套啦 等等啦

1183
00:46:34,100 --> 00:46:35,100
桌巾桌墊啦

1184
00:46:35,100 --> 00:46:37,100
這就是我們叫家清

1185
00:46:37,100 --> 00:46:40,100
甚至是以沙發清潔劑啦

1186
00:46:40,100 --> 00:46:42,100
家清家訪這種類目

1187
00:46:42,100 --> 00:46:43,100
所以它其實是一個互換的

1188
00:46:43,100 --> 00:46:45,100
它其實是一個互補的效果

1189
00:46:45,100 --> 00:46:49,100
透過線上更高頻的去接觸到使用者

1190
00:46:49,100 --> 00:46:52,100
然後讓他理解這個品牌

1191
00:46:52,100 --> 00:46:53,100
這也是線下大

1192
00:46:53,100 --> 00:46:56,100
傳統線下大型這種低頻消費品牌

1193
00:46:56,100 --> 00:46:57,100
去做線上最大的價值

1194
00:46:57,100 --> 00:46:59,100
因為你不是想要它

1195
00:46:59,100 --> 00:47:01,100
你很難期待它在上面

1196
00:47:01,100 --> 00:47:04,100
埋葬實木的桌子嘛

1197
00:47:04,100 --> 00:47:05,100
因為你實木的桌子

1198
00:47:05,100 --> 00:47:07,100
你線下種植的是體驗

1199
00:47:07,100 --> 00:47:08,100
你希望它去摸

1200
00:47:08,100 --> 00:47:09,100
你去感受

1201
00:47:09,100 --> 00:47:10,100
但線上就是短平快啊

1202
00:47:10,100 --> 00:47:12,100
你希望它知道說

1203
00:47:12,100 --> 00:47:14,100
在純真家居它還有這些

1204
00:47:14,100 --> 00:47:15,100
家清家訪的商品可以賣

1205
00:47:15,100 --> 00:47:17,100
所以它們上面有枕頭

1206
00:47:17,100 --> 00:47:18,100
抱枕啦

1207
00:47:18,100 --> 00:47:19,100
你可以去看一下

1208
00:47:19,100 --> 00:47:23,100
所以這個體驗其實是能夠達成到

1209
00:47:23,100 --> 00:47:27,100
品牌在不同場景上面的互補性

1210
00:47:27,100 --> 00:47:30,100
那在這個消費的同時

1211
00:47:30,100 --> 00:47:31,100
你也會更瞭解說

1212
00:47:31,100 --> 00:47:34,100
這個消費者到底他下一步要買什麼

1213
00:47:34,100 --> 00:47:36,100
你線下的客戶

1214
00:47:36,100 --> 00:47:37,100
你買了桌子了

1215
00:47:37,100 --> 00:47:39,100
買了沙發椅了

1216
00:47:39,100 --> 00:47:41,100
你就基本上可以期待

1217
00:47:41,100 --> 00:47:42,100
他買白色的沙發

1218
00:47:42,100 --> 00:47:45,100
大概也準備要買那個清潔劑了

1219
00:47:45,100 --> 00:47:46,100
就是家清的嘛

1220
00:47:46,100 --> 00:47:47,100
對不對

1221
00:47:47,100 --> 00:47:48,100
那買白色的沙發

1222
00:47:48,100 --> 00:47:49,100
因為我們線上有很不錯

1223
00:47:49,100 --> 00:47:50,100
買了沙發

1224
00:47:50,100 --> 00:47:52,100
我們線上有很不錯的抱枕喔

1225
00:47:52,100 --> 00:47:54,100
買了床墊

1226
00:47:54,100 --> 00:47:56,100
買了那個床板

1227
00:47:56,100 --> 00:47:57,100
你就知道說

1228
00:47:57,100 --> 00:48:00,100
我們可以買很不錯的被套啦

1229
00:48:00,100 --> 00:48:02,100
床包啦等等啦

1230
00:48:02,100 --> 00:48:03,100
其實它是一個互動

1231
00:48:03,100 --> 00:48:05,100
這個是一個互動互補的效果

1232
00:48:05,100 --> 00:48:06,100
那透過這個整合

1233
00:48:06,100 --> 00:48:07,100
你線上上

1234
00:48:07,100 --> 00:48:10,100
線下的資料其實都可以看得出來

1235
00:48:10,100 --> 00:48:11,100
線上這些東西

1236
00:48:11,100 --> 00:48:12,100
你都可以看得出來

1237
00:48:12,100 --> 00:48:13,100
然後找到這個消費者

1238
00:48:13,100 --> 00:48:15,100
最後他會買什麼

1239
00:48:15,100 --> 00:48:16,100
他的消費足跡

1240
00:48:16,100 --> 00:48:17,100
然後把他

1241
00:48:17,100 --> 00:48:18,100
這才是真正的威風

1242
00:48:18,100 --> 00:48:19,100
好

1243
00:48:19,100 --> 00:48:20,100
感謝立委喔

1244
00:48:20,100 --> 00:48:21,100
那因為我們時間關係

1245
00:48:21,100 --> 00:48:23,100
我想要跳到一題

1246
00:48:23,100 --> 00:48:25,100
我們這邊可能比較想問的問題

1247
00:48:25,100 --> 00:48:26,100
好

1248
00:48:26,100 --> 00:48:28,100
就是因為AI要在顧客的經營裡面

1249
00:48:28,100 --> 00:48:29,100
能夠用起來

1250
00:48:29,100 --> 00:48:31,100
我想問一下就是Scott

1251
00:48:31,100 --> 00:48:36,100
就是你覺得企業應該要先準備好什麼

1252
00:48:36,100 --> 00:48:39,100
我覺得今天整場的那個論壇裡面

1253
00:48:39,100 --> 00:48:41,100
其實大家已經談到很多這些技術面啦

1254
00:48:41,100 --> 00:48:42,100
應用面啦

1255
00:48:42,100 --> 00:48:43,100
事實上我覺得有一個概念

1256
00:48:43,100 --> 00:48:44,100
我覺得非常有趣喔

1257
00:48:44,100 --> 00:48:45,100
其實我們自己在看

1258
00:48:45,100 --> 00:48:47,100
未來在各個品牌

1259
00:48:47,100 --> 00:48:49,100
其實在匯入AI或是在應用過程中

1260
00:48:49,100 --> 00:48:51,100
事實上我們自己在協助品牌客戶

1261
00:48:51,100 --> 00:48:52,100
在匯入過程中

1262
00:48:52,100 --> 00:48:54,100
我覺得要思考三件事情

1263
00:48:54,100 --> 00:48:55,100
我覺得第一件事情

1264
00:48:55,100 --> 00:48:57,100
我覺得要先去思考我們所謂的AI Ready

1265
00:48:57,100 --> 00:48:59,100
你說不是光是技術的Ready

1266
00:48:59,100 --> 00:49:00,100
今天談的這個

1267
00:49:00,100 --> 00:49:02,100
剛剛其實我覺得在很多簡報裡面

1268
00:49:02,100 --> 00:49:03,100
都看到一個詞叫context

1269
00:49:03,100 --> 00:49:06,100
我們可以找到一些場景或等等之類

1270
00:49:06,100 --> 00:49:07,100
事實上我覺得AI的技術

1271
00:49:07,100 --> 00:49:08,100
可以應用在很多很多地方

1272
00:49:08,100 --> 00:49:12,100
可是關鍵是有太多場景要被去應用

1273
00:49:12,100 --> 00:49:15,100
當然大家都會有資源的分配的問題

1274
00:49:15,100 --> 00:49:17,100
所以到底我們用AI要去最佳化哪些事情

1275
00:49:17,100 --> 00:49:19,100
要換在什麼樣的情境去用

1276
00:49:19,100 --> 00:49:20,100
要在什麼樣的部門

1277
00:49:20,100 --> 00:49:21,100
什麼樣的流程

1278
00:49:21,100 --> 00:49:23,100
做出什麼樣的一些最佳化

1279
00:49:23,100 --> 00:49:25,100
所以我覺得第一件事情要先去思考

1280
00:49:25,100 --> 00:49:26,100
我們在做這件事情的時候

1281
00:49:26,100 --> 00:49:28,100
我們要應用在什麼樣的場景

1282
00:49:28,100 --> 00:49:30,100
我覺得方向要先確定

1283
00:49:30,100 --> 00:49:32,100
那這方面確定完了之後呢

1284
00:49:32,100 --> 00:49:34,100
才會引導到剛剛我們談到第二件事情

1285
00:49:34,100 --> 00:49:36,100
所謂的Data Readiness

1286
00:49:36,100 --> 00:49:37,100
就所謂的

1287
00:49:37,100 --> 00:49:39,100
這些的場景接確認之後

1288
00:49:39,100 --> 00:49:41,100
因為我覺得未來的

1289
00:49:41,100 --> 00:49:43,100
不管我們前面談到第一方資料

1290
00:49:43,100 --> 00:49:44,100
第三方資料

1291
00:49:44,100 --> 00:49:45,100
還有更多的一些資料

1292
00:49:45,100 --> 00:49:46,100
我覺得資料只會越來越多

1293
00:49:46,100 --> 00:49:47,100
各位相信我

1294
00:49:47,100 --> 00:49:48,100
資料會越來越多

1295
00:49:48,100 --> 00:49:50,100
所以我們必須有限度的

1296
00:49:50,100 --> 00:49:54,100
有方向的去做好一些的管理跟蒐集

1297
00:49:54,100 --> 00:49:55,100
所以當我們有了場景之後呢

1298
00:49:55,100 --> 00:49:57,100
我們才能夠focus的去看到

1299
00:49:57,100 --> 00:49:58,100
我們要蒐集哪些資料

1300
00:49:58,100 --> 00:50:00,100
這是第二件事情

1301
00:50:00,100 --> 00:50:01,100
然後在最後一件事情

1302
00:50:01,100 --> 00:50:02,100
當我有了場景

1303
00:50:02,100 --> 00:50:03,100
當我有了資料

1304
00:50:03,100 --> 00:50:06,100
事實上這些的場景會不斷的擴充

1305
00:50:06,100 --> 00:50:08,100
我們的資料會不斷的增長

1306
00:50:08,100 --> 00:50:09,100
然後呢

1307
00:50:09,100 --> 00:50:10,100
隨著今天的增長

1308
00:50:10,100 --> 00:50:12,100
我們可以連結更多更多的一些解決方案

1309
00:50:12,100 --> 00:50:14,100
所以到最後的話

1310
00:50:14,100 --> 00:50:16,100
我們要去談這所謂的Governance

1311
00:50:16,100 --> 00:50:19,100
因為未來會有很多的多系統

1312
00:50:19,100 --> 00:50:20,100
多資料

1313
00:50:20,100 --> 00:50:23,100
然後多流程的一些的協作

1314
00:50:23,100 --> 00:50:25,100
所以我覺得會把握這三個步驟

1315
00:50:25,100 --> 00:50:27,100
從前面的AI Ready

1316
00:50:27,100 --> 00:50:28,100
然後呢

1317
00:50:28,100 --> 00:50:29,100
到Data Readiness

1318
00:50:29,100 --> 00:50:30,100
然後到最後

1319
00:50:30,100 --> 00:50:32,100
我們要去談所謂的整體的AI的Governance

1320
00:50:32,100 --> 00:50:33,100
在我們的經驗上

1321
00:50:33,100 --> 00:50:35,100
我們會從這三個角度來看

1322
00:50:35,100 --> 00:50:36,100
好 感謝Scott

1323
00:50:36,100 --> 00:50:39,100
那我接下來想要請Tina幫我講一下

1324
00:50:39,100 --> 00:50:40,100
就是如果是你的話

1325
00:50:40,100 --> 00:50:44,100
你覺得企業應該要先準備好什麼

1326
00:50:44,100 --> 00:50:46,100
應該是說

1327
00:50:46,100 --> 00:50:49,100
透過那個AI那個部分來講

1328
00:50:49,100 --> 00:50:52,100
最主要就是可以先幫我們做一些資料的

1329
00:50:52,100 --> 00:50:53,100
一些拆解的部分

1330
00:50:53,100 --> 00:50:55,100
因為你線上上的部分來講

1331
00:50:55,100 --> 00:50:57,100
很多可以其實都貼標嘛

1332
00:50:57,100 --> 00:50:59,100
那早期我們在一些進貨的部分來講

1333
00:50:59,100 --> 00:51:02,100
都是透過那個以往的一些

1334
00:51:02,100 --> 00:51:04,100
歷史的一些資料的部分

1335
00:51:04,100 --> 00:51:06,100
然後去下採購單

1336
00:51:06,100 --> 00:51:08,100
那因為本身我們的產品是進口的

1337
00:51:08,100 --> 00:51:09,100
那傳期又比較長

1338
00:51:09,100 --> 00:51:11,100
大概又兩到三個月時間

1339
00:51:11,100 --> 00:51:12,100
那所以變成是說

1340
00:51:12,100 --> 00:51:15,100
有時候我們在透過以往的一些資料分析的時候

1341
00:51:15,100 --> 00:51:17,100
會比較失真

1342
00:51:17,100 --> 00:51:19,100
那現在的部分來講

1343
00:51:19,100 --> 00:51:22,100
如果是我們導購到那個線上的部分來講

1344
00:51:22,100 --> 00:51:24,100
那我們就可以比如說從客戶

1345
00:51:24,100 --> 00:51:27,100
比如說他可能比較常看的一些款式形式

1346
00:51:27,100 --> 00:51:29,100
或者是說他透過一些

1347
00:51:29,100 --> 00:51:31,100
比如說LINE的一些對話的部分

1348
00:51:31,100 --> 00:51:33,100
因為我們有蒐集到客戶的一些訊息的部分

1349
00:51:33,100 --> 00:51:35,100
那我們就會知道說

1350
00:51:35,100 --> 00:51:38,100
消費者他現在真正的想要的一些

1351
00:51:38,100 --> 00:51:42,100
比如說他的其中的一些傢俱的一些

1352
00:51:42,100 --> 00:51:44,100
材質、顏色

1353
00:51:44,100 --> 00:51:47,100
或者是比較什麼樣的偏好

1354
00:51:47,100 --> 00:51:50,100
那至少你到國外去採購一些商品的時候

1355
00:51:50,100 --> 00:51:51,100
你就會知道說

1356
00:51:51,100 --> 00:51:53,100
現在客戶流行的趨勢到底是什麼

1357
00:51:53,100 --> 00:51:55,100
而不是說照以往

1358
00:51:55,100 --> 00:51:56,100
可能就是到國外去看

1359
00:51:56,100 --> 00:51:57,100
這個是新品進來

1360
00:51:57,100 --> 00:51:58,100
進來之後

1361
00:51:58,100 --> 00:52:00,100
有時候根本就是

1362
00:52:00,100 --> 00:52:01,100
不是客戶想要的

1363
00:52:01,100 --> 00:52:02,100
那可能會造成一些庫存

1364
00:52:02,100 --> 00:52:04,100
一些滯銷的一個部分

1365
00:52:04,100 --> 00:52:05,100
所以我覺得是說

1366
00:52:05,100 --> 00:52:06,100
這些的部分來講

1367
00:52:06,100 --> 00:52:08,100
我覺得是AI的這些

1368
00:52:08,100 --> 00:52:10,100
比如說可能電商這些透過的一些

1369
00:52:10,100 --> 00:52:12,100
比如說貼標啦

1370
00:52:12,100 --> 00:52:14,100
訊息的一些收集資訊來講的話

1371
00:52:14,100 --> 00:52:17,100
其實對在企業在經營上面來講

1372
00:52:17,100 --> 00:52:18,100
比如說客群的一些分析

1373
00:52:18,100 --> 00:52:19,100
產品的分析

1374
00:52:19,100 --> 00:52:23,100
或者是說對那個業務這邊

1375
00:52:23,100 --> 00:52:25,100
他怎麼去跟客戶溝通上面來講

1376
00:52:25,100 --> 00:52:28,100
我覺得都是注意非常的大的

1377
00:52:28,100 --> 00:52:29,100
大概這樣

1378
00:52:29,100 --> 00:52:30,100
感謝Tina

1379
00:52:30,100 --> 00:52:31,100
那我們最後一題呢

1380
00:52:31,100 --> 00:52:34,100
我想請三位專家幫我分享一下

1381
00:52:34,100 --> 00:52:37,100
就是你們認為AI在未來三到五年

1382
00:52:37,100 --> 00:52:38,100
對我們品牌來說

1383
00:52:38,100 --> 00:52:41,100
會成為什麼樣的經營角色

1384
00:52:41,100 --> 00:52:42,100
那這一題呢

1385
00:52:42,100 --> 00:52:45,100
我想要請立維來先幫我回答

1386
00:52:45,100 --> 00:52:47,100
分享一下我們在這個

1387
00:52:47,100 --> 00:52:50,100
企業自己本身在匯入AI的過程

1388
00:52:50,100 --> 00:52:53,100
一個很重要的concept就是

1389
00:52:53,100 --> 00:52:55,100
剛剛其實也蠻多專家有提到

1390
00:52:55,100 --> 00:52:57,100
就是Human Loop

1391
00:52:57,100 --> 00:53:00,100
首先簡白話文就是

1392
00:53:00,100 --> 00:53:04,100
所有最後做出submit的那個動作

1393
00:53:04,100 --> 00:53:06,100
送出做決定的動作

1394
00:53:06,100 --> 00:53:08,100
請保持用人去做

1395
00:53:08,100 --> 00:53:10,100
那讓AI做什麼呢

1396
00:53:10,100 --> 00:53:11,100
做你最討厭的

1397
00:53:11,100 --> 00:53:14,100
做那些很重複性的工作啦

1398
00:53:14,100 --> 00:53:15,100
填寫啦

1399
00:53:15,100 --> 00:53:16,100
把資料填上去的東西

1400
00:53:16,100 --> 00:53:18,100
資料填上去要送出去前

1401
00:53:18,100 --> 00:53:19,100
是人送出去

1402
00:53:19,100 --> 00:53:21,100
但填資料是AI來填資料

1403
00:53:21,100 --> 00:53:25,100
也就是說它會是一個人機協作的過程

1404
00:53:25,100 --> 00:53:27,100
那人機

1405
00:53:27,100 --> 00:53:29,100
只要有AI的存在

1406
00:53:29,100 --> 00:53:31,100
人機協作是永遠的課題

1407
00:53:31,100 --> 00:53:32,100
各位

1408
00:53:32,100 --> 00:53:34,100
大家先有建立一個心理準備

1409
00:53:34,100 --> 00:53:37,100
這一題永遠的課題

1410
00:53:37,100 --> 00:53:40,100
飛機自動駕駛到現在

1411
00:53:40,100 --> 00:53:42,100
都還在處理人機協作的問題

1412
00:53:42,100 --> 00:53:45,100
更何況AI進入到人的

1413
00:53:45,100 --> 00:53:47,100
我們的工作場景中

1414
00:53:47,100 --> 00:53:49,100
所以你先有一個意識就是

1415
00:53:49,100 --> 00:53:52,100
我終究會持續的面對人機協作

1416
00:53:52,100 --> 00:53:54,100
那我們要一直面對這個問題

1417
00:53:54,100 --> 00:53:56,100
你就會很小心的去看待它

1418
00:53:56,100 --> 00:53:57,100
那再來就是

1419
00:53:57,100 --> 00:53:58,100
在這個人機協作的過程中

1420
00:53:58,100 --> 00:54:01,100
讓它去做那種重複性的工作

1421
00:54:01,100 --> 00:54:03,100
那不要讓它做決定

1422
00:54:03,100 --> 00:54:05,100
它最後決定的時候是人

1423
00:54:05,100 --> 00:54:07,100
去做最後的最後決定

1424
00:54:07,100 --> 00:54:09,100
按下那個submit的動作

1425
00:54:09,100 --> 00:54:11,100
那就可以確保你未來

1426
00:54:11,100 --> 00:54:13,100
會在AI的時代可以

1427
00:54:13,100 --> 00:54:17,100
至少都可以在至少是穩定的中前段盤

1428
00:54:17,100 --> 00:54:19,100
我覺得是蠻重要的

1429
00:54:19,100 --> 00:54:21,100
那我們接下來讓Scarf分享一下

1430
00:54:21,100 --> 00:54:22,100
你認為三到五年之後

1431
00:54:22,100 --> 00:54:24,100
AI會在我們的品牌裡面

1432
00:54:24,100 --> 00:54:27,100
成為一個什麼樣的角色

1433
00:54:27,100 --> 00:54:29,100
其實包含我跟

1434
00:54:29,100 --> 00:54:30,100
不管是跟漸強

1435
00:54:30,100 --> 00:54:31,100
然後跟立委這邊

1436
00:54:31,100 --> 00:54:32,100
Shopline的一些合作

1437
00:54:32,100 --> 00:54:34,100
那事實上我們在看未來

1438
00:54:34,100 --> 00:54:37,100
其實AI它會帶來的一些轉變

1439
00:54:37,100 --> 00:54:38,100
事實上我可以跟大家分享一個

1440
00:54:38,100 --> 00:54:40,100
我們現在包含我們自己在做

1441
00:54:40,100 --> 00:54:42,100
或是我們在關注一個焦點

1442
00:54:42,100 --> 00:54:44,100
其實我覺得是在體驗的整體的提升

1443
00:54:44,100 --> 00:54:45,100
這件事情

1444
00:54:45,100 --> 00:54:47,100
過往我們在談體驗的時候

1445
00:54:47,100 --> 00:54:49,100
大家可能最常聽到就是use experience

1446
00:54:49,100 --> 00:54:51,100
就是講顧客體驗這件事情

1447
00:54:51,100 --> 00:54:53,100
事實上我還是講各位在座的

1448
00:54:53,100 --> 00:54:55,100
我們這個論壇結束之後

1449
00:54:55,100 --> 00:54:57,100
各位又回復到消費者的身份了

1450
00:54:57,100 --> 00:54:59,100
要到三窗可以去shopping

1451
00:54:59,100 --> 00:55:00,100
我們就是消費者的身份

1452
00:55:00,100 --> 00:55:02,100
其實在談所謂的use experience的時候

1453
00:55:02,100 --> 00:55:04,100
接下來大家一定都很好奇

1454
00:55:04,100 --> 00:55:05,100
大家都會講說

1455
00:55:05,100 --> 00:55:07,100
我們要有個性化的行銷

1456
00:55:07,100 --> 00:55:09,100
我要有個性化的體驗

1457
00:55:09,100 --> 00:55:10,100
有個性化的對待

1458
00:55:10,100 --> 00:55:12,100
可是大家有沒有想過

1459
00:55:12,100 --> 00:55:14,100
有這麼多個性化的時候

1460
00:55:14,100 --> 00:55:15,100
在他家裡的時候

1461
00:55:15,100 --> 00:55:16,100
你到底是用工人智慧

1462
00:55:16,100 --> 00:55:19,100
還是用人工智慧在做這件事情

1463
00:55:19,100 --> 00:55:21,100
所以我們在未來再看這件事情

1464
00:55:21,100 --> 00:55:24,100
我覺得use experience它這個體驗是絕對不會變的

1465
00:55:24,100 --> 00:55:26,100
怎麼樣去營造品牌跟顧客是一件體驗

1466
00:55:26,100 --> 00:55:29,100
但是背後會有另外一個新的一個概念會出來

1467
00:55:29,100 --> 00:55:31,100
就是ex

1468
00:55:31,100 --> 00:55:33,100
就是employee experience

1469
00:55:33,100 --> 00:55:35,100
就是你的員工或是本身

1470
00:55:35,100 --> 00:55:36,100
包含我們剛剛前面看到

1471
00:55:36,100 --> 00:55:38,100
不管是make a cake或date

1472
00:55:38,100 --> 00:55:41,100
實際上談的就是所謂的ex這件事情

1473
00:55:41,100 --> 00:55:44,100
我怎麼樣在前面的顧客有好的體驗

1474
00:55:44,100 --> 00:55:45,100
但我後面用的不是工人智慧

1475
00:55:45,100 --> 00:55:47,100
是人工智慧的時候

1476
00:55:47,100 --> 00:55:49,100
事實上我從介面上流程上

1477
00:55:49,100 --> 00:55:52,100
我的自己的員工本身也需要體驗

1478
00:55:52,100 --> 00:55:53,100
包含像剛剛Tina有提到的

1479
00:55:53,100 --> 00:55:55,100
我的第一線人員用什麼樣的介面

1480
00:55:55,100 --> 00:55:57,100
什麼樣的流程

1481
00:55:57,100 --> 00:55:59,100
然後再來第三個部分

1482
00:55:59,100 --> 00:56:02,100
其實在所有的這些席座裡面

1483
00:56:02,100 --> 00:56:04,100
有一個人其實很需要幫忙

1484
00:56:04,100 --> 00:56:06,100
就是在座我相信也很多老闆也在現場

1485
00:56:06,100 --> 00:56:08,100
其實老闆很需要幫忙

1486
00:56:08,100 --> 00:56:11,100
老闆被需要幫忙的是decision experience

1487
00:56:11,100 --> 00:56:12,100
你們怎麼看報表

1488
00:56:12,100 --> 00:56:14,100
你怎麼確保決策是對的

1489
00:56:14,100 --> 00:56:16,100
你怎麼確保資料是對的

1490
00:56:16,100 --> 00:56:17,100
所以這三個部分的話

1491
00:56:17,100 --> 00:56:21,100
它會組成在未來整體的體驗的一個基礎

1492
00:56:21,100 --> 00:56:24,100
但是慢慢的我們要去面對第四個

1493
00:56:24,100 --> 00:56:27,100
也是現在AI時代要崛起的最後一個體驗

1494
00:56:27,100 --> 00:56:30,100
也就是在現在大家去關注就是AX

1495
00:56:30,100 --> 00:56:32,100
就是Aging Experience

1496
00:56:32,100 --> 00:56:34,100
各位要去想像一件事情

1497
00:56:34,100 --> 00:56:36,100
就是光部門跟部門之間

1498
00:56:36,100 --> 00:56:38,100
人個人之間都會有問題了

1499
00:56:38,100 --> 00:56:43,100
你要怎麼去相信一堆AI之間一起協作這件事情

1500
00:56:43,100 --> 00:56:46,100
所以Aging Experience包含Human Look這件事情

1501
00:56:46,100 --> 00:56:49,100
我覺得也是未來需要去討論的議題

1502
00:56:49,100 --> 00:56:51,100
所以簡單來講我覺得是體驗的提升

1503
00:56:51,100 --> 00:56:53,100
從基本的UX

1504
00:56:53,100 --> 00:56:55,100
到EX

1505
00:56:55,100 --> 00:56:56,100
到DX

1506
00:56:56,100 --> 00:56:58,100
然後再到所謂的AX

1507
00:56:58,100 --> 00:56:59,100
那我相信體驗這個議題

1508
00:56:59,100 --> 00:57:03,100
我覺得現在會是未來很重要的一個關鍵趨勢

1509
00:57:03,100 --> 00:57:04,100
好 感謝Scott

1510
00:57:04,100 --> 00:57:06,100
那最後我想要請Tina講一下

1511
00:57:06,100 --> 00:57:08,100
未來你期望在三到五年內

1512
00:57:08,100 --> 00:57:12,100
AI在你們自己的品牌裡面成為什麼樣的角色呢

1513
00:57:12,100 --> 00:57:14,100
應該是說

1514
00:57:14,100 --> 00:57:16,100
我們希望是說在

1515
00:57:16,100 --> 00:57:18,100
比如說我們現在公司來講的話

1516
00:57:18,100 --> 00:57:22,100
比如說有AI Aging的那個代言的那個角色

1517
00:57:22,100 --> 00:57:24,100
就是我們之前提到的一個部分

1518
00:57:24,100 --> 00:57:28,100
那實際上就是說以我們現在的一些工作流程的部分來講

1519
00:57:28,100 --> 00:57:30,100
它是非常非常的複雜

1520
00:57:30,100 --> 00:57:32,100
等於是每天的事情一直重複在做

1521
00:57:32,100 --> 00:57:33,100
一直重複在做

1522
00:57:33,100 --> 00:57:35,100
那所以變成說耗時

1523
00:57:35,100 --> 00:57:37,100
然後有時候有容易出差錯

1524
00:57:37,100 --> 00:57:41,100
那所以變成說包含是說像剛比如說有一些那個

1525
00:57:41,100 --> 00:57:42,100
比如說導購

1526
00:57:42,100 --> 00:57:44,100
比如說像我們早期都是紙本在寫嘛

1527
00:57:44,100 --> 00:57:46,100
那寫的部分來講的話

1528
00:57:46,100 --> 00:57:48,100
有可能所以說我可能是人

1529
00:57:48,100 --> 00:57:51,100
因為我剛剛有提到說我們的門市員都是比較年長的姐姐

1530
00:57:51,100 --> 00:57:54,100
那有時候你的尺寸啊材質啊什麼

1531
00:57:54,100 --> 00:57:56,100
那你可能訂單的時候寫錯啊

1532
00:57:56,100 --> 00:57:57,100
寫錯的部分來講

1533
00:57:57,100 --> 00:57:58,100
如果說我們是訂製品

1534
00:57:58,100 --> 00:58:02,100
那可能就會延誤到說客人這邊的一些交貨的一些狀況

1535
00:58:02,100 --> 00:58:04,100
所以我們希望說未來的部分來講

1536
00:58:04,100 --> 00:58:06,100
如果說我可以透過線上的這些

1537
00:58:06,100 --> 00:58:09,100
因為現在很多的消費習性的部分都已經改變

1538
00:58:09,100 --> 00:58:11,100
都可能比如說客人都會直接線上查詢

1539
00:58:11,100 --> 00:58:12,100
線上訂購

1540
00:58:12,100 --> 00:58:14,100
那只是說因為我們傢俱

1541
00:58:14,100 --> 00:58:17,100
它可能是比較低比比較高單價的部分

1542
00:58:17,100 --> 00:58:20,100
它可能需要去到實體的門市去可能試搪

1543
00:58:20,100 --> 00:58:21,100
試驗觸控

1544
00:58:21,100 --> 00:58:24,100
那當然這個部分來講就會比較減少到說

1545
00:58:24,100 --> 00:58:26,100
客人真的是到我實體的門市了

1546
00:58:26,100 --> 00:58:28,100
那如果說他確定

1547
00:58:28,100 --> 00:58:29,100
喜歡我的產品

1548
00:58:29,100 --> 00:58:30,100
那他可能覺得說

1549
00:58:30,100 --> 00:58:34,100
我可能要回去量一下我們家的一些尺寸啦

1550
00:58:34,100 --> 00:58:35,100
什麼適不適合啦

1551
00:58:35,100 --> 00:58:38,100
那至少是說他不需要再回到門市

1552
00:58:38,100 --> 00:58:42,100
他就可以直接線上做下單簽單

1553
00:58:42,100 --> 00:58:44,100
那包含說他後續整個復盤的部分

1554
00:58:44,100 --> 00:58:46,100
都可以直接線上上完成

1555
00:58:46,100 --> 00:58:48,100
也不需要說我再回到門市

1556
00:58:48,100 --> 00:58:49,100
再讓客戶多跑一趟

1557
00:58:49,100 --> 00:58:51,100
其實我覺得是說

1558
00:58:51,100 --> 00:58:53,100
未來整個消費習慣的一些改變

1559
00:58:53,100 --> 00:58:55,100
我覺得說從現在我們自己企業來講

1560
00:58:55,100 --> 00:58:57,100
雖然我們是屬於傢俱的產業

1561
00:58:57,100 --> 00:58:59,100
那我們希望能夠漸漸的去改變

1562
00:58:59,100 --> 00:59:01,100
客戶的一個消費一個習性

1563
00:59:01,100 --> 00:59:02,100
大概這樣

1564
00:59:02,100 --> 00:59:04,100
感謝今天三位專家的分享

1565
00:59:04,100 --> 00:59:06,100
希望我們以上的論壇呢

1566
00:59:06,100 --> 00:59:08,100
都可以讓你們有一些啟發

1567
00:59:08,100 --> 00:59:09,100
那我們就謝謝三位的時間

1568
00:59:09,100 --> 00:59:10,100
感謝

1569
00:59:10,100 --> 00:59:12,100
再次熱烈的掌聲

1570
00:59:12,100 --> 00:59:15,100
謝謝四位為我們帶來非常精彩

1571
00:59:15,100 --> 00:59:17,100
並且深入的對談

1572
00:59:17,100 --> 00:59:18,100
所以呢從對話當中

1573
00:59:18,100 --> 00:59:20,100
我們可以清楚的看到

1574
00:59:20,100 --> 00:59:22,100
其實顧客資產呢

1575
00:59:22,100 --> 00:59:25,100
從來就不只是只屬於行銷部門

1576
00:59:25,100 --> 00:59:27,100
而當然三個小時很快

1577
00:59:27,100 --> 00:59:29,100
我相信透過今天的每一段對話呢

1578
00:59:29,100 --> 00:59:32,100
其實都同樣的指到一條線

1579
00:59:32,100 --> 00:59:33,100
One Touch

1580
00:59:33,100 --> 00:59:35,100
並不只是一個匯入的新系統

1581
00:59:35,100 --> 00:59:37,100
而是把通用AI

1582
00:59:37,100 --> 00:59:40,100
還有你公司中的知識跟流程

1583
00:59:40,100 --> 00:59:42,100
串成一條線

1584
00:59:42,100 --> 00:59:44,100
那麼先創造了更多的需求

1585
00:59:44,100 --> 00:59:46,100
再把需求變成成交

1586
00:59:46,100 --> 00:59:47,100
最後呢留住客人

1587
00:59:47,100 --> 00:59:50,100
當然也要越做越聰明

1588
00:59:50,100 --> 00:59:51,100
那活動在這邊呢

1589
00:59:51,100 --> 00:59:52,100
也來到了尾聲

1590
00:59:52,100 --> 00:59:54,100
也要再次感謝我們今天現場

1591
00:59:54,100 --> 00:59:55,100
所有的貴賓

1592
00:59:55,100 --> 00:59:56,100
所有的夥伴

1593
00:59:56,100 --> 00:59:58,100
跟我們一同來聊AI

1594
00:59:58,100 --> 00:59:59,100
同時呢也希望

1595
00:59:59,100 --> 01:00:01,100
今天漸強實驗室的新品

1596
01:00:01,100 --> 01:00:03,100
還有我們的新產品發表會

1597
01:00:03,100 --> 01:00:05,100
都給予大家滿滿的知識

1598
01:00:05,100 --> 01:00:07,100
那我們雖然主議程到這邊

1599
01:00:07,100 --> 01:00:08,100
但我們現場的場地

1600
01:00:08,100 --> 01:00:11,100
會可以使用到晚上六點

1601
01:00:11,100 --> 01:00:13,100
所以如果剛剛還沒有來到

1602
01:00:13,100 --> 01:00:14,100
我們右手邊的生態系

1603
01:00:14,100 --> 01:00:16,100
來深入瞭解的夥伴

1604
01:00:16,100 --> 01:00:18,100
稍後呢可以繼續在我們的場內

1605
01:00:18,100 --> 01:00:20,100
來利用我們場邊的資源

1606
01:00:20,100 --> 01:00:22,100
同時呢我們左邊的飲食區

1607
01:00:22,100 --> 01:00:24,100
也會一直持續的開放到六點

1608
01:00:24,100 --> 01:00:26,100
也邀請大家都可以在我們現場

1609
01:00:26,100 --> 01:00:28,100
跟所有漸強的夥伴

1610
01:00:28,100 --> 01:00:30,100
一起來共同的交流

1611
01:00:30,100 --> 01:00:32,100
同時呢也再次感謝各位今天的參與

1612
01:00:32,100 --> 01:00:34,100
那也邀請大家幫我們

1613
01:00:34,100 --> 01:00:36,100
掃描在右前方的QR code

1614
01:00:36,100 --> 01:00:39,100
因為你們每一位的這個回覆

1615
01:00:39,100 --> 01:00:41,100
都會是我們最強大的動力

1616
01:00:41,100 --> 01:00:42,100
也希望各位呢

1617
01:00:42,100 --> 01:00:44,100
可以把今天所有寶貴的意見

1618
01:00:44,100 --> 01:00:45,100
交給我們

1619
01:00:45,100 --> 01:00:47,100
那填寫完問卷之後呢

1620
01:00:47,100 --> 01:00:51,100
還有機會報回五千元的王品禮券喔

1621
01:00:51,100 --> 01:00:53,100
所以如果還沒有掃QR code的話

1622
01:00:53,100 --> 01:00:55,100
現在可以開啟你的手機

1623
01:00:55,100 --> 01:00:56,100
幫我們掃QR code

1624
01:00:56,100 --> 01:00:59,100
花一分鐘的時間來填寫問卷

1625
01:00:59,100 --> 01:01:00,100
同時也提醒貴賓

1626
01:01:00,100 --> 01:01:01,100
在離場的時候

1627
01:01:01,100 --> 01:01:04,100
請將活動的吊牌交給我們報告處

1628
01:01:04,100 --> 01:01:06,100
或者是任何一位有身穿

1629
01:01:06,100 --> 01:01:08,100
漸強實驗室T恤的工作人員

1630
01:01:08,100 --> 01:01:10,100
同時也再次感謝大家的參與

1631
01:01:10,100 --> 01:01:13,100
2026漸強實驗室新品發表會

1632
01:01:13,100 --> 01:01:14,100
期待我們明年見

1633
01:01:14,100 --> 01:01:16,100
謝謝