知名零售解決方案提供商 SHOPLINE 於 10 月 15 日發表其 2027 年人工智慧（AI）發展策略，宣示將營運重心從概念探索全面推進至實務落地。面對消費習慣轉向 AI 搜尋與探索的趨勢，店家將可透過資料整合、工具升級與嚴格資安管理，將 AI 技術深化於日常營運流程之中。
整合 MCP 協定與 AI Agent，縮短 90% 營運流程時間
SHOPLINE 揭露內部數據指出，2026 年上半年全球商家來自 AI 管道的流量瀏覽量較去年同期成長 15 倍，訂單量更提升 35 倍，顯示 AI 已成為不可忽視的新興流量入口。然而，調查顯示高達 85% 的品牌尚未將 AI 導入核心營運，主要瓶頸在於底層資料過於分散且無法有效整合。
為了突破這項障礙，SHOPLINE 深化模型情境協定（Model Context Protocol，MCP）之應用，讓商家只需輸入簡易對話指令，最快 10 秒即可完成零售電商系統的串接。在取得權限後，系統內的 AI 代理人（AI Agent） 能自動執行高價值會員分析、購物金發放及促銷活動建立等任務，將原本耗時 3 至 4 小時的繁複作業縮短至 15 分鐘以內。官方資料顯示，使用 MCP 應用的活躍品牌每週成長 45%，其交易總額（GMV）成長幅度更比未使用的商家高出近 70%。此外，結合生成式搜尋優化（Generative Engine Optimization，GEO）與精準商品推薦，特定情境下最高帶動了 6 倍的營收成長。
成立 AI 委員會推動內部轉型，落實人工核准機制保障資安
除了為商家提供對外工具，SHOPLINE 也啟動內部組織轉型，成立專屬 AI 委員會並舉辦首屆內部開發競賽。以財務作業為例，財會團隊導入對帳自動化配對後，覆蓋率達到 90.5%，大幅減少 75% 的人工對帳工時；客戶成功團隊則透過自動摘要功能，將分散的對話紀錄與合約狀況整合為診斷報告，協助顧問迅速掌握商機與潛在風險。
針對市場最關心的資料保護與風險控管，平台推出資訊安全中心，供商家直接在後台檢視系統風險等級，目前後台雙重驗證（Two-Factor Authentication，2FA）啟用率已超越 99%。在推動自動化的同時，SHOPLINE 強調維持「人工核准後才寫入」的安全防線，在關鍵營運決策與資料變更中保留人工確認程序，確保企業在享受技術紅利時無後顧之憂。
這代表什麼
這項策略布局反映出零售電商產業對 AI 的應用思維正發生根本性轉變：從過去僅止於撰寫文案、生成圖片等「個人生產力工具」，全面升級為協助企業自動化處理後台業務的「營運核心系統」。
對台灣的中小企業與品牌電商而言，這意味著競爭焦點將從傳統的搜尋引擎優化（SEO），延伸至如何讓品牌內容容易被 AI 搜尋與推薦系統讀取。同時，過往建置自動化流程需要投入大量的軟體工程人力與系統串接成本，現在透過標準化的 MCP 協定與 AI Agent，即便是缺乏技術團隊的小型店家，也能以對話方式快速啟用複雜的營運模組。這將顯著降低企業數位轉型的門檻，但也考驗著業者是否具備乾淨且完整的顧客與銷售資料。
背景補充
SHOPLINE 為亞洲著名的全方位零售整合專家，提供品牌電商開店、社交購物、實體 POS 系統等多通路銷售解決方案。隨著生成式 AI 技術迅速演進，許多電商平台開始嘗試將大型語言模型導入店家管理後台。
本次提及的模型情境協定（MCP），是一種能讓 AI 模型與外部系統資料庫建立標準化連線的架構協定。透過 MCP，AI Agent 可以在獲得授權的前提下，直接讀取電商後台的商品庫存、會員等級與銷售紀錄，並代為執行具體的營運指令，免去傳統客製化 API 開發的冗長流程。而生成式搜尋優化（GEO）則是因應 ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜尋工具興起所產生的新行銷概念，旨在調整網站內容與資料結構，使 AI 模型在回答消費者的購物諮詢時，能優先引述並推薦該品牌的產品。
常見問題
什麼是零售業中的 AI Agent（AI 代理人）？
AI Agent 是指能在取得系統授權後，根據簡單指令自動協助店家執行會員分析、發送折價券、建立促銷活動等複雜營運任務的智慧助手。
導入 AI 對電商業者的實質效益是什麼？
透過 AI 自動化與精準推薦，除了能將原本耗時數小時的後台行政作業縮短至 15 分鐘以內，還能提升商品被 AI 搜尋引用的機會，帶動營收成長。
電商店家在導入 AI 時最大的挑戰是什麼？
根據調查，最大挑戰通常來自於內部資料分散且無法整合；此外，資料保護、存取權限與資訊安全機制是否完備，也是決定 AI 能否順利落地的關鍵。