誠品重返東區!吳旻潔實踐「大小並進」,中型店鞏固商圈|數位時代 BusinessNext
誠品重返東區!吳旻潔實踐「大小並進」,中型店鞏固商圈
誠品重返東區!吳旻潔實踐「大小並進」,中型店鞏固商圈

當各界關注「誠品信義店」續留與否之際,誠品已悄悄拿下捷運忠孝敦化站的東區地下街第6號和第7號廣場經營權,面積約300坪,此為誠品第三個捷運地下街店,預計年底開幕,地點鄰近大巨蛋,也隸屬東區,展現重返東區的強大企圖心。

未來遠東SOGO百貨將進駐大巨蛋,開幕後可望互相導入人流,與誠品松菸連成一線。

誠品目前共有47個據點,台灣37家,海外有香港八家店、蘇州店及誠品生活日本橋店;誠品展店腳步不停歇,今年年底除了東區地下街第6號及第7號廣場經營權之外,也將於馬來西亞吉隆坡開出東南亞首家店鋪。

誠品生活吉隆坡
誠品將於馬來西亞吉隆坡開出東南亞首家店鋪。
圖/ 圖片來源/誠品生活

誠品表示,位於東區地下街第6號、第7號廣場,總坪數約300坪,「誠品生活東區地下街敦化段預計年底前開幕,希望以清新設計風格呈現」,該標案在今年9月拿到,相關營運內容規劃中。這是誠品第三個捷運地下街站點,另外,還有位於台北車站的誠品站前店、捷運中山站地下書街的誠品R79。

誠品生活概況
圖/ 經濟日報

根據台北大眾捷運股份有限公司官網資訊,東區地下街位於捷運忠孝復興站至捷運忠孝敦化站間,全長725公尺,總面積約3,177坪;出入口串連SOGO百貨、明曜百貨及統領商圈融合周邊商圈,有超過十處出口,共有七座廣場。除了誠品今年拿下第6和第7號廣場之外,其餘廣場的經營權則屬麗陽商場。

不過,去年因疫情關係,衝擊台北捷運旅運量,連帶影響東區地下街商家的營運;如今誠品取得部分東區地下街經營權,被視為是誠品在2020年起陸續關閉敦南店、SOGO忠孝店後,展現重返東區商圈強大企圖心。

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吳旻潔認為,開店要「大小並進」,除了開大店之外,也衝刺百坪以下的社區店,像是今年底將開出的東區地下街300坪的「中型店」,目的就是鞏固商圈,帶領誠品衝刺營運。
圖/ 蔡仁譯攝影

東區地下街第6號、7號廣場鄰近大巨蛋,SOGO今年已宣布將進駐大巨蛋打造「遠東SOGO CITY」,開出台北市最大量體購物中心,預計於2024年陸續開幕;而誠品松菸店在大巨蛋旁,未來遠東SOGO CITY開幕後,不但購物人潮能相互導流,更將與誠品松菸連成一線。

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本文授權轉載自:經濟日報

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生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型
生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

生成式AI的橫空出世,將AI產業推向了另一波發展高峰,根據市調機構Grand View Research最新報告,全球生成式AI在2023年至2030年間的複合年成長率為36.4%,預估2030年市場規模將達到198億美元。

迎合這股生成式AI浪潮,許多科技大廠紛紛推出自己的大型語言模型(Large Language Model;LLM),各產業也積極思考在內容生成或客服機器人外,還能發展出哪些生成式A I應用,例如:整合知識管理系統,加快資料檢索速度、整合機台操作手冊,指引工程師維修或處理異常事件等、整合電商商品資料庫、根據消費者喜好與需求推薦相應商品等、整理與歸納網路評論、加快消費者決策流程等,都是目前較常被企業討論的應用。

cacaFly(聖洋科技)雲端智能中心技術副總吳振和指出,生成式AI具有閱讀、理解及生成非結構化資料的能力,因此不只可以用來自動生成內容,任何需要推薦、檢索或搜尋資料的應用,都很適合導入生成式AI。

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圖/ 數位時代 拍攝

GCP 4大能力,縮減生成式AI導入時程

無論企業導入何種生成式AI應用,硬體運算、LLM判讀、資料搜尋與處理能力,是決定生成式AI應用能否發揮成效的幾大關鍵,而這四大能力恰巧也是Goolge Cloud的優勢所在。

一是硬體運算能力。 Google很早就在雲端資料中心大量部署TPU晶片,加速AI模型的訓練和推論部署,相當適合需要進行大量運算的模型訓練及AI應用。

二是LLM判讀能力。 目前LLM模型大多以Transformer 架構為主,Transformer架構則是 Google 團隊提出,因此可以得知 Google 在生成式 AI 的歷史定位。與其他LLM模型相較,Google 所推出的多模態模型 Gemini 在資料上有更強大的基礎,可以處理更複雜的任務。

三是資料搜尋能力。 Google由搜尋引擎起家,已累積非常多年的經驗,可以協助企業從眾多資料中,快速找出適合提供給LLM學習的資料。

四為資料處理能力。 Google整合既有資料倉儲工具BigQuery與Gemini,讓BigQuery可透過Vertex AI呼叫Gemini,企業便能直接運用BigQuery資料發展生成式AI應用,解決數據在資料倉儲與LLM模型間流動不易的問題。

吳振和進一步說明,過去在導生成式AI應用時,必須由IT人員先到資料倉儲撈數據,再提供給資料科學家餵入LLM,作為LLM的學習資料。如今,當資料倉儲串接了LLM模,企業在資料源頭就就可以直接應用這些已經封存或歸納好的資料,進而讓原本需要2批人來處理的事,改由資料科學家就能獨力完成,可以大幅簡化繁瑣作業流程、加速生成式AI的導入腳步。

cacaFly助攻,4大協助順隧企業AI導入之路

在GCP既有4大優勢能力外,cacaFly雲端智能中心亦站在技術與導入顧問角度提供4大協助,包括收斂需求、選擇適合的GCP產品與服務、提高導入效率和成效及概念性驗證(POC),希望順隧企業的AI導入之路。

一是協助企業收斂需求。 企業對AI普遍抱持相當高的期待,但AI並非萬能,這些期待不一定都能成真,因此在導入初期,cacaFly雲端智能中心會與企業一同討論,根據企業目前遇到的營運挑戰、對AI的需求和想像,一起討論適合的AI應用,並訂定階段性任務與目標,提高AI應用成功落地的機會。

二是協助選擇適合的GCP產品與服務。 在Gemini之外,GCP還有很多已經平台化的AI模型,而雲端智能中心相當熟悉GCP的各項產品與服務,可以根據企業需求、AI應用類型與目標、目前人力配置等因素,建議適合的AI模型與GCP產品。

三是協助提高導入效率和成效。 吳振和強調,雲端智能中心已經成功協助許多不同產業的客戶導入AI應用,不只建立了一套方法論,亦能分享自身經驗,提高企業導入AI應用的效率和成效。舉例來說,在導入LLM過程中,雲端智能中心可以運用類似生成對抗網路的做法來提高LLM判讀能力。又如,在LLM調教階段,雲端智能中心可以提供操作範例,讓企業清楚需要整理哪些資料,才能讓模型調整的效果更好。

四是協助進行AI應用的POC。 AI應用往往橫跨IT、資料科學、業務等不同部門或團隊,高層支持與否顯得相當重要,因此,雲端智能中心可以協助企業應用其所提供的範例資料進行POC,讓企業相關人員能夠憑借POC結果爭取高階決策者的認同和支持。

前進海外市場,助力更多產業實踐轉型目標

cacaFly 雲端智能中心總監古梅其表示,自兩年前 cacaFly 攜手Google Cloud成立雲端智能中心後,cacaFly便致力於推動台灣企業進行數位與綠能的雙軌轉型,在產品面、客戶面與市場面都展現亮眼成績。

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圖/ 數位時代 拍攝

在產品面,雲端智能中心積極深化與Google Cloud的合作,協助台灣企業應用雲端、數據與AI提高營運效率及降低成本,例如:2023年推動Google Startup Program,協助台灣新創運用GCP資源發展產品與服務,2024年正式代理Looker 商業智慧平台嵌入式數據分析,協助企業運用Looker串聯與匯整數據,並將數據轉換為更直覺人性化的報表。

在客戶面,雲端智能中心服務的客戶產業別益發多元化,在2023年,專注於零售、流通和電商等領域。特別值得一提的是,知名電商品牌 - LINE購物成功地利用 GCP 處理演算大量來源不同的商品資料,提供搜尋應用。同時,內容電商平台 Content x Creater創利市集(CxC)也利用GCP工具,根據客戶需求打造了更完善的推薦系統,進而增加了觀看量。在 2024年則將觸角伸向製造、Web3、金融科技等產業。

在市場面,雲端智能中心已成功跨足海外市場,目前在馬來西亞、新加坡、印尼皆成立GCP服務團隊,希望將台灣經驗複製到海外,展現台灣科技實力。

未來,雲端智能中心將朝產品、客戶與市場3個方向持續努力,並擴大招聘優質人力以強化服務量能,希望助力更多台灣企業運用更多GCP工具與服務,打造足以迎戰未來的智慧競爭力。

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從左至右為 cacaFly 共同創辦人 楊志偉、董事長 邱繼弘、雲端智能中心副總 吳振和、執行長 黃逸甫、雲端智能中心總監 古梅其 
圖/ 數位時代 拍攝

cacaFly徵才計劃

因應未來高速成長,cacaFly雲端智能中心啟動擴大徵才計劃,大量招聘業務與AI架構師,歡迎想要接觸多元產業、累積實作經驗、與科技原廠密切互動或是至海外歷練的人才,把握機會與cacaFly一起搭上這波AI浪潮。

cacaFly 雲端能中心 榮獲 Google Cloud Partner All-stars 殊榮

cacaFly 雲端智能中心2023年榮獲 Google Cloud Partner All-stars 殊榮,這是對我們在銷售、行銷、解決方案和顧問技術服務等領域過去一年表現的高度肯定。象徵著我們致力於為客戶打造合適應用場景的承諾,以及對卓越客戶體驗的持續追求。我們由衷感謝 Google Cloud 團隊對我們的認可,並期待著與他們攜手合作,為客戶提供協助企業實現數位轉型的優質體驗和解決方案,持續發展成為亞太地區的 AI 專家。

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圖/ cacaFly
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