台灣第一個「打賞」問答平台,《泛科知識》目標首年會員衝百萬
台灣第一個「打賞」問答平台,《泛科知識》目標首年會員衝百萬

「萬事問Google大神,找朋友經驗上Facebook。」每當心中有疑問,不少人的第一直覺就是用這兩種方式求解答,但真要找「專業內容」,妳會選擇去PTT、Mobile01、LINE Q還是七八年級生當年熱愛的Yahoo!奇摩知識+?

《泛科知識》不僅要加入戰局,推出「泛答」問答網站,且希望能鼓勵更多專業答案出現,新增「打賞」機制,讓使用者自由贊助喜歡的回答,設法讓「知識變現」,目前已經於19日、20日舉辦的泛知識節公開測試後,正式上線。

泛答主網頁二
泛答網站以問答方式呈現內容,目前沒有將問題進行分類,而是以標籤方式讓讀者自行添加。

專業內容問答網上線,泛答:召喚你的好奇心

只要註冊成為正式會員,每位使用者都能在泛答裡自由發問,並且幫自己的問題加上適當標籤,方便讓更多人看見。若有喜歡的專業回答出現,便能夠以「奇點」(需事先儲值,透過金流轉換現金,最低打賞金額為一點)打賞。

泛答打賞頁面
目前泛答打賞方式,可針對該「回答」,或是直接點選「專業回答者」頁面。

但需注意並不是每個人回答都能被打賞,泛科知識目前以旗下「泛科學」、「泛科技」、「娛樂重擊」等網站合作過的上百位講者、專家、學者是「被打賞」的主要對象,當然使用者也可以向泛答毛遂自薦,通過審核便能擁有資格。

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圖/ 數位時代

「問出好問題,就是科學探索的開始。」泛科知識共同創辦人鄭國威認為,他們從2011年開始,努力傳播科學知識,受到行動媒體和社群兩大因素幫助成長,確實打出一些成績。

但好的內容也因為被「演算法」掌控,連帶讓廣告商轉移陣地,媒體「風口」停歇了,「重要的知識無法被妥善彙整,留在小圈圈中無法擴散,」因此泛科知識認為,「與其讓媒體編輯猜測消費者想要什麼,不如讓他們實際上來發問,找回主導權。」鄭國威這樣說。

效法大陸知乎、美國Quora,泛答:沒有樂觀和悲觀權力

讓知識「變現」可能成功嗎?鄭國威舉美國網站Quora和大陸知乎果殼網「分答」服務為例,上述幾個網站幾乎都是於今年開始「打賞」服務,擁有大批用戶和專業分享內容,但台灣做問答網站的腳步已經慢了,「沒有樂觀也沒有悲觀的權利。」

知乎刪除內容截圖
知乎雖然擁有高品質的回答內容,但牽涉到政治議題,就無法發揮功能。
圖/ 泛科知識提供

「同樣是中文,但大陸問答網沒有政治自由」,泛答營運經理陳建瑋提出了為什麼,他們堅持要做台灣問答網站的好理由。

鄭國威則認為,台灣應該去捧一些願意分享專業知識的人,除了網紅經濟、部落客之外,知識愛好者的展示空間越來越少,相對的分眾媒體要經營,也就更加不容易,「怎麼活下去,得先嘗試新作法。」

台灣有「優質問答」空間嗎? Yahoo!知識+成借鏡

正如他所說,網路時代內容付費並不好做,以台灣而言,有以深度商業報導為主的「有物報告」和新聞募資平台SOS,雖具備不錯品質,卻難以出現大規模會員。若是以「量取勝」的問答網站,2004年風光啟用的Yahoo!知識+,如今已無當初盛況,除了廣告之外、大多問題無人解答。

Yahoo!知識+網頁
七八年級生最喜歡求解的Yahoo!知識+,歷經改版和香港知識+合併,加上社群媒體興起,已經沒有當年盛況。

「最大的對手還是Facebook,要如何跟社群網站競爭力,真的很難」,鄭國威不諱言的說。儘管泛科知識累積不少科普忠實粉絲,但他們並沒有打算,直接將原先會員轉移至泛答網站。

「這是一件努力也不一定會做好的事。」他笑著說,泛科知識只能做到一點點,不管能不能達成目標,都要做出改變,接下來就看台灣「好奇」的人有多少,「如果有1,700萬網友每天上線,那麼只要有1/4就很足夠了」。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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