E FUND GROUP

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E FUND GROUP E FUND GROUP創立於1980年，原以紡織製造為本，現已成功轉型為跨足投資控股、顧問育成、策略整合的新型企業平台，致力於成為協助企業升級與創業團隊成長的關鍵夥伴。

更多資訊請見官方網站：www.efundgroup.com

近年來積極轉型成為創新控股公司
轉投資數位內容與網路行銷 文創產業與企業顧問 運動與健康產業 AI及NFT等領域。旗下子公司有：

益紡創新股份有限公司
星蟲子數位科技股份有限公司
允元投資控股有限公司
傑神新創加速器
創星知識學院
優康全適能團隊

服務項目:
品牌創新健身教練
企業營運發展顧問
企業行政委外服務
文創商品研發產製
網路行銷專業代管
整合行銷專案執行
電子商務代理經銷
商品銷售策略規劃
數位內容雲端平台
五創知識推廣平台
網站規劃設計維護
視覺與多媒體設計

E Fund Group 全新官網正式上線從策略到成果，開啟全新成長篇章！努力不懈的創新，是我們與生俱來的基因。E Fund Group 全新官網正式上線！這次改版不只是視覺更新，更重新梳理集團如何陪伴企業與新創，從策略釐清走向可執行、可驗...
14/10/2026

E Fund Group 全新官網正式上線

從策略到成果，開啟全新成長篇章！

努力不懈的創新，是我們與生俱來的基因。

E Fund Group 全新官網正式上線！這次改版不只是視覺更新，更重新梳理集團如何陪伴企業與新創，從策略釐清走向可執行、可驗證、可擴大的成長成果。

新版官網聚焦四大核心服務：

* Strategy Consulting｜策略顧問
* Business Acceleration｜商業加速
* Corporate Transformation｜企業轉型
* Strategic Investment｜策略投資

無論是尋找第二成長曲線、建立可行商業模式、優化組織流程，或連結資本與策略夥伴，我們重視的都不是漂亮的簡報，而是能夠真正落地的行動。

在方法上，我們將陪跑流程整理為：

Diagnose → Strategize → Validate → Accelerate

找出真正瓶頸、建立策略路徑、利用市場回饋驗證，再整合資源加速成果。

顧問不只是提出建議，更要陪伴團隊解決問題。

讓策略更清楚，讓行動更精準，讓成長真正發生。

官方網站：https://efundgroup.com/

14/10/2026

今天，我們全新的前沿模型 Gemini 4 Argon 已正式上架 Google Cloud，開放給所有人使用。

Argon 兼具「深度」與「精準度」，能在執行長篇幅、多步驟的任務時，始終維持上下文脈絡且絕不走捷徑，並結合了強大的領域專業知識。

不論您的團隊正在執行複雜的軟體建置、處理金融與法律業務，或是部署像 CodeMender 這樣的資安工具，Argon 都能協助團隊始終保持專注，從頭到尾高效完成。

瞭解更多並立即體驗 → https://goo.gle/4yhP4kw

庫存賣不掉，不一定是價格太高，而是企業根本沒有重新設計銷售模式！最近在思考企業庫存與電商營運策略時，我又重新確認一個觀念：庫存出清，絕對不只是降價促銷這麼簡單。很多企業都有類似問題。產品品質不差，當初也花了不少成本開發、生產與包裝。但隨著市...
12/10/2026

庫存賣不掉，不一定是價格太高，而是企業根本沒有重新設計銷售模式！

最近在思考企業庫存與電商營運策略時，我又重新確認一個觀念：

庫存出清，絕對不只是降價促銷這麼簡單。

很多企業都有類似問題。

產品品質不差，當初也花了不少成本開發、生產與包裝。

但隨著市場變化、消費者偏好改變，部分商品逐漸失去銷售動能。

最後堆在倉庫裡，變成企業的資金壓力。

這時候，經營者常見的第一個反應就是：

「那就打折賣掉吧！」

但我認為，如果沒有重新思考產品定位、客戶需求與通路策略，單純降價往往只是讓企業犧牲更多利潤。

我在協助企業思考營運改善時，會先問：

我們現在要追求的是帳面毛利、現金回收、庫存空間，還是品牌長期價值？

不同目標，應該採取不同的策略。

如果今天的目標是加速現金回收，我會從四個方向著手。

1️⃣ 先把庫存依照銷售機會重新分類

不是所有庫存都應該使用同一種折扣。

我通常會先分成：

A類：仍有正常市場需求的商品。

B類：需要重新組合或調整定位的商品。

C類：長期滯銷、應優先回收現金的商品。

A類維持合理價格。

B類重新設計銷售組合。

C類則應評估快速出清的可行性。

2️⃣ 不要只賣單品，試著重新設計商品組合

例如服飾類商品，如果某些款式、顏色的庫存分布不均，可以考慮：

同尺碼多件組。

隨機款式福袋。

季節性優惠組合。

搭配其他互補商品銷售。

這不是單純便宜賣，而是改變消費者對商品的購買理由。

原本一件商品可能沒有吸引力，但重新組合後，可能成為更符合消費者需求的選擇。

3️⃣ 不同通路，應該有不同的商品定位

很多企業同時經營多個電商平台，卻只是把相同商品、相同照片與相同價格全部上架。

我認為這樣很可惜。

不同通路的消費者，購買動機可能完全不同。

有些重視價格。

有些重視便利與配送。

有些則更在意設計、質感與品牌故事。

因此可以依通路客群調整商品組合、主視覺與行銷訴求。

但跨平台庫存必須同步管理，避免超賣。

4️⃣ 用現金回收效率評估出清成效

假設某項商品原價500元。

降價到199元，看起來折扣很大。

但如果扣除平台抽成、物流、包材、廣告與退貨成本後，實際可回收的現金非常有限，那就未必是好策略。

所以我會建議同時觀察：

30天內回收多少現金？

庫存減少多少件？

每筆訂單的變動成本是多少？

是否影響正常商品的品牌定位？

出清不是只看銷售額，而是要看真正改善了多少營運狀況。

我一直認為，企業經營最怕的不是犯錯。

而是明明知道某些商品已經不符合市場需求，卻因為捨不得過去投入的成本，遲遲不願意調整。

已經發生的成本，不應該成為未來決策的唯一依據。

💡 傑神金句：

「庫存放在倉庫裡，只是過去的成本；重新找到市場需求，才有機會把它變回企業的現金。」

#創新營運模式 #商業模式 #電商經營 #庫存管理 #品牌策略 商品定位 現金流管理 企業轉型

【企業最怕的不是老師傅退休，而是30年的經驗跟著一起離開！AI 能不能解決？】我在思考製造業的轉型與人才傳承時，經常注意到一個問題。很多企業真正有價值的知識，並不完全存在公司的資料庫裡。而是在資深員工的腦袋裡。機器發生異常，老師傅聽聲音就知...
12/10/2026

【企業最怕的不是老師傅退休，而是30年的經驗跟著一起離開！AI 能不能解決？】

我在思考製造業的轉型與人才傳承時，經常注意到一個問題。

很多企業真正有價值的知識，並不完全存在公司的資料庫裡。

而是在資深員工的腦袋裡。

機器發生異常，老師傅聽聲音就知道可能是哪裡有問題。

產品品質不穩定，資深主管看幾個參數，就能判斷應該先檢查哪個製程。

客戶提出特殊需求，經驗豐富的業務很快就知道哪些條件需要確認。

但如果這些人離開公司呢？

企業可能才發現，原來很多關鍵經驗根本沒有被完整記錄。

我認為，這正是AI在製造業與企業管理領域，非常值得投入的應用方向。

不是先讓AI取代資深員工，而是先協助企業把資深員工的經驗，轉化成可以傳承的知識資產。

如果要實際推動，我會建議從四個步驟開始。

1️⃣ 找出最依賴個人經驗的關鍵工作

例如：

設備異常排除。

產品品質判斷。

客戶特殊規格處理。

生產參數調整。

新進人員技術訓練。

先找出哪些工作，一旦特定員工不在，就容易出現問題。

這些地方，往往就是企業最需要建立知識管理機制的環節。

2️⃣ 把經驗轉換成可以使用的資料

不是把老師傅找來錄一段影片，就代表完成知識傳承。

還需要把經驗整理成結構化內容。

例如：

出現什麼異常現象？

可能原因有哪些？

應該先檢查什麼？

哪些情況必須立即停機？

什麼時候需要通知主管或工程師？

再結合過去的維修紀錄、操作手冊與品質異常報告，逐步建立企業自己的知識庫。

3️⃣ 利用AI建立可查詢的知識助手

當資料整理到一定程度，就可以評估導入檢索增強生成技術（RAG）。

讓員工用自然語言詢問：

「這台設備出現某種異常時，應該先檢查哪些項目？」

AI根據企業已核准的操作文件，協助找出相關處理方式。

但我會特別要求：

回答必須能追溯原始文件。

涉及設備安全的操作，必須遵守正式SOP。

AI不能自行產生未經驗證的維修指令。

4️⃣ 從新人訓練開始驗證效益

我不建議一開始就把AI直接接入生產控制系統。

可以先選擇一個設備類別或一條產線，建立小型知識庫。

讓新人在訓練時使用。

然後觀察：

查找資料的時間是否縮短？

常見問題是否能更快找到答案？

資深員工被重複詢問的次數是否減少？

AI提供的答案是否正確、可追溯？

如果能夠證明效益，再逐步擴展到其他設備或部門。

我認為，企業導入AI不能只看短期節省多少人力。

還應該思考一個更長遠的問題：

企業能不能把原本屬於個人的經驗，逐步累積成組織可以持續使用的能力？

這不只是製造業的問題。

醫療、教育、顧問、工程、客服與其他專業服務產業，也都面臨類似挑戰。

真正值得投資的AI應用，不一定是最炫目的技術。

而是能夠保留企業的核心能力，並讓下一代人才更快成長的工具。

💡 傑神金句：

「人才是企業的競爭力，經驗是人才的價值；AI最值得做的事，是讓寶貴的經驗不再隨著人才離開而消失！

#製造業轉型 #智慧製造 企業傳承 數位轉型 RAG 企業創新

傑神觀點・醫療 AI 真正值錢的，不只是「看得準」，而是能不能替醫院創造結果最近醫療 AI 新創 Healthleap 完成 3,800 萬美元募資，我覺得它最值得看的地方，不是模型多厲害，而是它已經進入超過 50 家醫院，而且把 AI 的...
08/10/2026

傑神觀點・醫療 AI 真正值錢的，不只是「看得準」，而是能不能替醫院創造結果

最近醫療 AI 新創 Healthleap 完成 3,800 萬美元募資，我覺得它最值得看的地方，不是模型多厲害，而是它已經進入超過 50 家醫院，而且把 AI 的價值直接連到臨床流程與財務成果。

Healthleap 會讀取病人的檢驗數據、生命徵象、體重、藥物，以及醫師與護理師留下的文字紀錄，找出可能被忽略的高風險患者。它不是直接替病人下診斷，而是把風險提示放回原本的照護流程，讓醫療團隊進一步確認。公司表示，客戶目前都取得至少 5 倍的可驗證硬 ROI。

這對醫療科技新創其實很有啟發。

1️⃣ Accuracy 不是商業模式。
模型 95% 準確率很重要，但醫院最後還是會問：能不能縮短住院天數？減少漏診？增加合理給付？降低照護成本？

2️⃣ 不要要求醫護多做一件事。
好的 AI 應該嵌進既有 Workflow，而不是再增加一套系統、一個帳號、一個 Dashboard。

3️⃣ Outcome 最好能轉換成財務價值。
當 AI 可以被換算成節省多少成本、增加多少效率，採購決策才會從「創新實驗」變成「營運投資」。

4️⃣ 誰買單，要比誰使用更早想清楚。
醫師使用、病人受益，但真正簽約的可能是醫院管理層、財務單位或支付方。

我現在看智慧醫療案，常會多問團隊一句：

如果把 AI 兩個字拿掉，你真正替醫院解決的是哪一個問題？

因為醫療 AI 最後比的，不會只是模型。

而是：

Technology × Clinical Utility × Workflow × Outcome × Business Model。

醫療 AI 的終點，不是一個漂亮的模型，而是一個真的被使用、被付費，而且改善病人結果的流程。

#傑神觀點 #智慧醫療 醫療商業化 臨床流程

下一個醫療現場，可能就在家裡我們過去想到醫療，第一個畫面通常是：醫院。但最近 FDA 推動 READI-Home initiative，我反而看到一個更大的趨勢：醫療正在慢慢從 Hospital，走向 Home。 這不只是遠距看診。而是血壓...
05/10/2026

下一個醫療現場，可能就在家裡

我們過去想到醫療，第一個畫面通常是：

醫院。

但最近 FDA 推動 READI-Home initiative，我反而看到一個更大的趨勢：

醫療正在慢慢從 Hospital，走向 Home。

這不只是遠距看診。

而是血壓、心電、血糖、復健、用藥、慢性病甚至術後追蹤，都可能逐漸在家完成，再把資料回傳給醫療端。

對醫療科技公司來說，我認為有四個機會：

1️⃣ 不要只賣 Device，要設計 Service。
設備賣出去只是開始，後續監測、分析與追蹤才可能產生持續價值。

2️⃣ 資料必須進入 Clinical Workflow。
如果病人在家量了一堆數據，醫師卻沒有時間看，資料本身沒有價值。

3️⃣ AI 的角色會從「判讀」走向「分流」。
先幫醫療人員找出真正需要介入的病人。

4️⃣ 商業模式也要改。
一次性設備收入，可能逐漸變成 Device＋Platform＋Service 的 recurring revenue。

所以未來真正值得關注的，不只是：

「醫院裡又多了一台什麼設備？」

而是：

「有哪些原本必須去醫院完成的事情，可以安全地搬回家？」

醫療科技真正的創新，不只是把醫院變得更科技。

而是讓醫療出現在病人真正生活的地方。

#傑神觀點 #智慧醫療 #醫療科技 #智慧醫材 #醫療創新

醫療 AI，不能只證明「很準」這幾年看醫療 AI，我愈來愈覺得一件事情：Accuracy 很重要，但 Accuracy 不等於 Medical Value。一套 AI 可以把影像辨識做到 95%、97%，甚至更高，但真正進到醫院之後，還有另...
04/10/2026

醫療 AI，不能只證明「很準」

這幾年看醫療 AI，我愈來愈覺得一件事情：

Accuracy 很重要，但 Accuracy 不等於 Medical Value。

一套 AI 可以把影像辨識做到 95%、97%，甚至更高，但真正進到醫院之後，還有另外幾個問題。

第一，它有沒有改變臨床決策？

醫師看到 AI 的結果之後，診斷或治療真的不同了嗎？

第二，它有沒有改善 Patient Outcome？

病人是不是更早被診斷？住院天數有沒有下降？併發症、再住院率甚至死亡率有沒有改善？

第三，它有沒有改善 Workflow？

如果 AI 很準，但醫師必須多開三個系統、多做五個確認，它可能反而增加工作。

第四，誰願意付錢？

這往往才是醫療科技商業化最後真正的關卡。

所以我在看醫療新創時，現在會多問一句：

「如果 Accuracy 已經證明了，下一個你準備證明什麼？」

技術驗證只是第一關。

真正好的智慧醫療，是從 Algorithm，走到 Workflow，再走到 Outcome，最後走到 Payment。

這條路走完，才叫真正進入醫療市場。

#傑神觀點 #智慧醫療 #智慧醫材 #醫療創新 #醫療商業化

04/10/2026

AI／科技：AI Agent 的問題，已從「能不能做」進入「能不能控制」。 近期 OpenAI 自主代理系統事件讓 Agent 安全快速升級成企業級議題；報導指出超過 100 個組織可能受到相關行為影響，而產業也開始把 Identity、Permission、Audit Log、Sandbox 與 Kill Switch 從資安選配變成 Agent 基礎架構。這值得企業現在就追蹤，因為下一階段競爭不只是模型能力，而是「可控的自主性」。企業導入 Agent 時，應先做權限分級、責任 Owner、操作紀錄與人工中止機制，再談全面自動化。

02/10/2026

企業策略｜AI 主權開始落地：企業開始要求「AI 可以留在自己家裡」

IBM⁠ 今天推出 IBM Bob 的 self-hosted deployment，讓企業可以使用 AI 軟體開發與 modernization 能力，同時讓敏感程式碼、資料與 workflow 留在自己的環境。

另一方面，歐洲唯一專門生產超級電腦的 Bull 正把法國 Angers 工廠產能提高一倍，以因應歐洲 AI Compute Sovereignty 的需求。

兩件事放在一起看，訊號非常清楚：

AI Sovereignty 正從政策名詞變成採購需求。

為何值得關注： 金融、醫療、國防、政府與製造業不可能把所有 Data、Code 與 Decision 都放進公共 AI。

企業影響： 未來企業架構很可能不是：

Cloud 或 On-premise，

而是：

Public AI＋Private AI＋Self-hosted AI。

行動方向： 企業現在就應開始把 AI workload 分成：

Public／Internal／Confidential／Mission Critical，

再決定每一層可以使用什麼模型與部署環境。

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