feature picture
全聯、大潤發提供

大潤發將改名「大全聯」!全聯證實了、大潤發三字將走入歷史

2025-03-28 經理人用戶成長中心 林柏源
分享
收藏
已完成
已取消

陪伴台灣消費者近 30 年、大型連鎖零售型量販店品牌「大潤發」即將走入歷史。28 日上午,市場傳聞全聯福利中心將把大潤發改名為「大全聯」,意味著「大潤發」三字將正式走入歷史。

隨後,全聯證實了此消息,表示大潤發將升級「大全聯」拼綜效。未來,超市、量販都將以新形象亮相,並為全聯注入年輕、有活力的品牌印象,並融入 ESG 的理念,打造耐穿且環境友善的員工制服。

林敏雄:融合打造更強大的全聯、加快創造綜效

全聯表示,融合超市、量販雙方優勢,有助於持續壯大品牌影響力。

面對未來的通路挑戰,全聯指出表示,將持續堅守「便宜」的核心價值,並依循過去豐富的合併經驗。董事長林敏雄表示:「融合打造更強大的全聯,制度並行推動品牌向前,才能加快腳步創造綜效。」

根據《自由時報》報導,此次品牌整合是全聯自 2021 年以 115 億元併購台灣大潤發後的重大決策。新品牌「大全聯」預期結合全聯價格優勢與大潤發通路規模,持續強化在量販零售市場的競爭力。

大潤發創立於 1996 年成立,由潤泰集團一手打造,全盛時期在全台擁有 24 家量販店,堪稱台灣量販業的代表性品牌之一。

然而,隨著市場競爭加劇與零售環境變遷,大潤發逐漸失去主導地位,最終被全聯收購,進而導向全面整併。

延伸閱讀:南港 LaLaport 顛覆大台北百貨版圖!未來4大商場接力開幕,東區、信義、巨蛋怎麼辦?

全聯併大潤發兩年後更名「大全聯」,下一步整合會員

全聯於 2021 年宣布斥資 115 億元併購台灣大潤發,並於 2022 年 7 月中獲公平會核准。

2024 年 7 月底,全聯、大潤發兩方團隊正式整合,包括大潤發的營運、商品、行銷、採購、人資等主要部門主管皆由全聯團隊兼任。這也標誌著雙方從「併購」邁向「實質融合」。

《自由時報》指出,儘管當初規劃維持雙品牌並行經營,但經過兩年多的整合與觀察,最終決定以全聯為存續品牌,全面合併大潤發門市。

此舉除品牌重塑外,也將涉及員工、會員制度的整併,預計下半年公布會員整合細節。

「大全聯」成形可能有哪些效益?全聯:營收上看 2,200 億

目前全聯在全台已有超過 1200 家門市,2023 年營收突破 1800 億元。展望 2025 年,全聯指出集團整體業績可望達到 2,200 億(含大潤發)、總店數目標超過 1,250 店。

未來統一為「大全聯」品牌後,可望擴大營運綜效,強化在量販與超市雙通路的價格談判力。

全聯董事長林敏雄曾表示,入主大潤發的目的之一,是要「把價格打下來」、「比全聯更低價」。在全聯原有採購優勢基礎上,若加上大潤發的量販規模,確實有望擴大進貨議價能力,進一步強化「便宜又大碗」的形象,搶攻精打細算的家庭市場。

回顧全聯歷年的整併布局,自 1998 年接手全聯社 68 家店,至今已 27 年。

2004 年,全聯併購楊聯社,並開設第 200 家門市,正式成為台灣最大連鎖超市;2005 年,全聯併購善美的超市、2007 年承接台北農產超市、2016 年併購松青超市、2021 年宣布收購大潤發,實現量販通路的戰略布局。

延伸閱讀:一年慘虧 95 億日圓、被 Uniqlo 打趴!曾經的「內衣女王」華歌爾怎麼了?

「大潤發」走向終章,迎接「大全聯」時代

大潤發最初由潤泰集團創設,2001 年起與法國歐尚集團合作經營,一度風光無限,24 家門市遍布台灣,以大坪數、平價策略在 2000 年代迅速擴張,成為民眾採購大型家庭用品與生鮮食品的首選。

然而,近年來受電商興起、零售分眾化與管理結構轉變等因素影響,大潤發逐步萎縮。大潤發品牌力下滑的同時,全聯則穩健成長,透過小店密集布局與價格戰策略在零售市場強勢崛起。

此次大潤發升級為「大全聯」,象徵了台灣量販零售產業的一次世代交替。「大全聯」將如何承接大潤發過往的通路資源、滿足消費者期待,未來發展仍值得關注。

資料來源:全聯、自由時報、大潤發官網、數位時代;本文初稿由 AI 協助整理、編輯:林柏源

相關文章
feature picture
經理人

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
分享
收藏
已完成
已取消

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。

擎昊
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。
經理人

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。

擎昊
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。
經理人

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。

擎昊
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。
經理人
擎昊科技
Teradata

解鎖更多提問機會!

請先登入會員

會員專區

使用會員功能前,請先登入

  • 台灣首款對話式 AI 職場教練,一次提升領導力
  • 會員專享每日運勢、名人金句抽籤
  • 收藏文章、追蹤作者,享受個人化學習頁面
  • 定向學習!20 大關鍵字,開放自選、訂閱
  • 解鎖下載專區!10+ 會員專刊一次載
訂閱方案