《Shopping Design》第3期4/10全省上市|數位時代 BusinessNext

如果你曾經裝潢過一個家，你可能會有以下的經驗：在書店的雜誌區大量翻閱數量多得嚇人的國內外雜誌，然後一本也買不下手，因為你覺得國內的雜誌內容實用到你覺得毫無風格可言，而國外雜誌的案例介紹夢幻到你認為根本不可能拿來當參考。
又或者你只是一個喜愛閱讀建築設計書籍的城市人，不管是翻閱國外出版社編排講究的眾多大師作品集，乃至純文字的書籍——負責紐約世貿大樓重建案的建築師李伯斯金的回憶錄《光影交舞石頭記》、收錄安藤忠雄5場講座精彩內容的《安藤忠雄論建築》和日本建築師中村好文尋訪20世紀知名建築師住宅作品的《住宅巡禮》，閱讀過程中產生的無比感動，卻無法對應到我們的現實生活。
在西方的建築設計傳統中，「家」一直是一個非常重要的的設計對象，許多知名的建築師的都曾經為特定的客戶或自己設計「家」，關於這些具體的故事，上面提及的3本書都有一大堆好看至極的案例讓你看個過癮。
如果可能，我們希望說5個好看的故事，關於家的種種，從遇見它的那段緣份開始談起，和每一個家的主人一起經歷從頭開始的困頓、無奈、之後的喜悅和滿足。只有從每個家的歷史和生活型態切入，我們才能夠深刻理解一棟私人住宅，揣想居住者的思想，和他們無可複製的生命經驗。
當然，家這個主題充滿太多太多可以shopping的主題，我們特地製作了「30 Objects of Sweet Home」，下分風格椅子／機能桌款／設計燈具／時髦家電／新潮設備，並紙上導覽晴山家具和無印良品。
特別要跟大家推薦的，是安郁茜老師和詹偉雄先生針對現代城市人住宅美學和生活型態的精彩對談。那一個晴朗微涼的初春夜晚，製作團隊幾乎全部到齊，一邊吃著安老師家中豐盛的各式零食搭配普洱茶，一邊聆聽兩位旗鼓相當的對談者時而閒聊、時而正經、忽然引經據典、再轉成生活瑣事心得的無所不談，那是這整個專題製作過程中最美好的幾個小時。
如果你已厭倦在城市遊盪，你無法再忍受一成不變的制式住宅，你不想按照俗氣雜誌介紹的案例進行空間規劃，以下的內容，希望你會喜歡……

本期目錄
Cover Story 家的設計
◎10坪．18坪．30坪．55坪．77坪的美好生活
◎小坪數規劃的好建議
◎30 Objects of Sweet Home
◎Interior Shop Tour－Armani Casa & MUJI
◎Dialogue on Modern Living 安郁茜×詹偉雄

Special Report Music In My Life
柯裕棻．林三豐．許毓仁．齊立文．馬世芳……在城市遊盪的你

Regular
Lifestyle才是一切
好看好用的機器，一台就夠
去中環逛H&M香港店
拜訪Agns b. 概念店
東京中城有看頭
New Mondeo新科技很時尚
追求極致的Audi和B&O
F1車上的Logo都有故事……

Column
冰雪中的芬蘭廳，很溫暖
法國最棒的茶館

Feature
台灣設計師．混亂中有美感

進一步看雜誌內容http://www.bnext.com.tw/edm/shoppingdesign03/

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。

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。

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。

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。

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