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OK 才與蝦皮分手,美廉社卻想開 400 間合作店!圖解三商家購為何牽手蝦皮

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三商家購旗下有連鎖超市美廉社、連鎖藥妝品牌 Tomod’s 特美事,回顧 2023 年至今的營運成績,相較去年同期微幅衰退。截至 10 月累積營收達 117 億,相較去年同期衰退 0.96%。

在今年 9 月的三商家購法說會上,財務長劉晏秀曾說明年的營運受到菸品、蛋品銷售下滑影響。未來將拓大美廉社咖啡銷售、導入蝦皮店到店合作店數,來提升成效。

在今天(24),Tomod’s 特美事也在新店「YES!LIFE 裕隆城」開出旗下最大門市,未來將持續整合美廉社、Tomod’s 特美事商品,期待創造集團綜效。

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Tomod’s特美事也在新店「YES!LIFE裕隆城」開出旗下最大門市。
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在Tomod’s特美事新店裕隆城門市中,導入了巷口酒窖專區。
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Tomod’s 開出台灣最大店!導入美廉社商品吸男性、家庭客群

Tomod’s 特美事全台有 17 間門市,最新開幕的新店裕隆城門市空間 65 坪,是目前貨架數最多、商品種類最豐富的據點。在這間門市中,除了美妝、保養等等主力商品之外,也能看到 Tomod’s 特美事首次在門市中導入寵物專區。同時,Tomod’s 特美事新店裕隆城門市中,也能看到由美廉社所經營的貨架,其中包含食品以及巷口酒窖專區,總商品數約 200 支, 佔總數 3%。

延伸閱讀:新店裕隆城歷經 14 年、大改建築設計,終於開幕!嚴陳莉蓮對它有什麼期待?

Tomod’s 特美事表示,這次在新店裕隆城展店,主要是看好複合型商場的經營型態,加上周邊擁有量販店及運動用品大型賣場等固定區域消費客層,及捷運周邊便利性發揮綜效,除了女性客群,進一步鎖定全家人用餐逛街的家庭客。

另一方面,Tomod’s 特美事的藥妝保健類商品,在過去一年也有導入美廉社門市中,期待互相發揮店中店的擴散效益。截至 11 月中美廉社店內設有 Tomod’s 特美事貨架的門市共有 51 家,在社區型門市會有 4 成左右的商品是來自 Tomod’s 特美事,帶動來客數增加 1~2 成,同時也拉高消費客單價 1~2 成。

在明年,Tomod’s 特美事也將持續展店,計畫在明年展店 12 家,其中將展出深入社區型態的街邊店 10 家,期待將美廉社深耕社區商圈所累積的經驗,運用在 Tomod’s 特美事展店規劃上。

圖解:OK 與蝦皮分手,美廉社卻想開 400 間合作店
數位時代
延伸閱讀:藥妝店也能買到雞蛋、白米?Tomod's 首間超市型藥妝店亮相!

蝦皮寄取件合作帶進 27% 人流!下一步目標擴增至 400 店

在 11 月 14 日,蝦皮官網宣布與 OKmart 之間的「雙向寄件服務」將於 2024 年 1 月終止,此消息引發業界譁然,各大社群熱議。

事實上,美廉社與蝦皮店到店在 2021 年 11 月也一起開設了首間「蝦皮店到店示範店」,同樣能有雙向寄取間服務,開始合作的時間比 OKmart 更早。在 2023 年 9 月的法說會上,三商家購也提到,未來預計與蝦皮的合作店點數會持續增加,目標在今年底能達成 200 店目標,整體而言希望能夠提升至 400 店。

在法說會簡報中,三商家購也提到,蝦皮合作店為美廉社帶進了大量人流。以 2022 年 10 月來說,一般店型人流僅成長 5.1%,但蝦皮合作店人流則成長了 27.7%。

這樣的數字,可以看出蝦皮合作店對於美廉社來說的重要性,而且美廉社並不像是超商提供多種電商包裹寄取件服務,對於美廉社來說,與蝦皮的合作也可以視為拓展新獲利模式的重要常識,而且也能吸引原先較少踏入美廉社購物之年輕族群。

下一步要如何藉由 817 間美廉社深耕社區商圈的優勢,來拓展多品牌、多元服務?將會是發展的重點所在。

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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