赫伯羅特（Hapag-Lloyd）作為全球領先的貨櫃航運商之一，擁有超過 300 艘船隻與超過 250 萬標準箱的運輸能力，營運網路遍布 140 個國家。但在這個看似傳統的重工業中，他們內部的數位轉型步伐卻異常迅速。其數位客戶體驗與工程團隊分布在漢堡與格但斯克，近年來正積極從單純的「系統交付者」轉向「產品驅動者」，並將目標鎖定在成為一家「AI 原生」的企業。
在過去，處理全球各地客戶的回饋一直是一項艱鉅的挑戰。面對龐大的服務網絡與 600 多個港口的往來，收集到的意見往往分散在不同管道，分析過程大多仰賴人工處理，不僅耗時且容易流於被動反應。為了突破這個瓶頸，赫伯羅特選擇採用 Amazon Bedrock 平台，利用生成式 AI 技術自動化分析這些數據。這項轉變的核心在於，將原本靜態、雜亂的文字轉化為可供決策參考的深入洞察（Actionable Insights）。
這項發展對產業具有深遠影響。長期以來，B2B 物流產業的服務優化往往依賴資深業務的個人經驗，或是緩慢的季度問卷。透過 Amazon Bedrock，赫伯羅特能夠即時分類、摘要並分析客戶情緒。這不僅縮短了從接收意見到產品優化的週期，更讓工程團隊能根據真實數據優先開發高價值的數位功能。這種以 AI 驅動的分析模式，正逐漸成為大型企業在數位經濟中維持競爭力的關鍵指標，縮短了技術開發與市場需求之間的鴻溝。
為什麼這次的案例值得我們關注？首先，它展現了大型傳統企業如何利用雲端託管服務（如 Bedrock）快速整合頂尖的基礎模型，而不必從頭開始構建複雜的 AI 底層架構。其次，赫伯羅特的願景不只是「使用 AI」，而是要成為「AI 原生」。這代表 AI 將滲透到產品開發的每一個環節，從程式碼撰寫到客戶溝通。對於台灣許多正處於數位轉型深水區的製造業或物流業來說，赫伯羅特的經驗提供了一個清晰的藍圖：透過現代化技術棧與 AI 的加持，即便是規模龐大的組織，也能保有敏捷開發的活力，並將客戶滿意度直接轉化為實質的業務成長。