【書摘】Mesh  最潮的創業模式
【書摘】Mesh 最潮的創業模式
2011.03.22 | 創業

「對通用汽車(General Motors, GM)有利的,就對國家有利。」一九五三年通用汽車執行長查爾斯.威爾森(Charles E. Wilson),曾對參議院小組委員會這麼自誇。儘管當紅漫畫家阿爾.卡普(Al Capp)事後利用這段發言諷刺威爾森是「進步黨總長」,但他可不是無憑無據地吹噓。通用汽車成為主導產業的龍頭並叱吒風雲數十年,它的品牌與商業模式羨煞所有人。

威爾森提出這番言論三年後,《財富》雜誌(Fortune)開始公布美國前五百大企業名單,通用汽車榮登榜首,而且屹立不搖長達二十年。爾後的二十六年,榜首之位仍然是通用汽車與另為兩家汽車相關企業的天下,即艾克森(Exxon)和福特(Ford)。直到二○○八年底,通用汽車被迫向國會請求紓困,最後宣告破產;這個支配了二十世紀大半商業市場的巨擘,才正式告別舞台,以汽車為中心的產業模式畫上休止符。

同一時間,在國人完全沒有注意的時候,一種不一樣的汽車公司快速地打破營業紀錄。Zipcar 這家公司以不到九年的光景,在美國、加拿大和歐洲奠立了一席之地。自二○○一年創立之初,Zipcar 就是十年來成長最快的公司之一,年收益在第二年和第三年分別成長了二倍和三倍;到了二○○九年,年收益已經超過一億三千萬美元,比前年增加了三○%。

Zipcar 是 Mesh 公司近乎完美的例子,它不製造、不銷售或修理車輛,經營的是汽車共享。總公司設在波士頓的Zipcar,是兩個幼稚園好友的創意之作。一九九一年,安特耶.丹尼爾森(Antje Danielson)坐在柏林的一間咖啡店,看到汽車共享服務的招牌,對這項服務愈看愈感興趣。丹尼爾森發現這項服務很容易做到,而且非常有意義。不同於傳統的汽車租賃公司(舊式的共享平台),這家公司的車子在城市的任何地方,都可以很容易就可以找到與租用。找到租車點後,你在網路上能夠預約完全符合需要的車,然後使用一小時、一天或更久時間。這一點讓租車服務實際上可以符合顧客每天的需求,而不是只有旅行時才租車。

在溫哥華這個城市,Mesh 公司與組織四處林立。我參訪了一種食品合作社,那是由部分顧客管理經營的小型商店。透過一位朋友的安排,我深入了解到這座創新城市的設計特色,得知民眾在市內每個角落可以步行、騎自行車,或找到方便的公共交通工具,因此我做了一次探訪之旅,目標是為冬季奧運所興建知名綠建築和運輸系統。不過溫哥華不是特例,全球包括美國、歐洲、亞洲已經湧現了幾千家 Mesh 公司。

在社群媒體、網際網路、無線網路和手機市場不斷成長之下,Mesh 公司業務一片欣欣向榮。他們取得每一筆可能的資料,然後進行大量的資料處理,在民眾需要商品或服務時,提供真正符合所需的優質商品和服務。Mesh 公司有四項共通特點:共享、網路與行動裝置的進階利用、以實體商品和原料為主軸、透過社群網絡與顧客連結。當然,並不是書中所討論的每一家公司或組織,都同時具有四項特點。就像任何大躍進、快速發展的知識或科技一樣,Mesh 也是在一條持續發展的路上,以各種不同的方式呈現;部分是完整的 Mesh 模式,但更多、更多只是朝著同一方向前進。

為什麼將這一波商務新浪潮稱為 Mesh?Mesh 指的是一種四通八達的網路,可以讓系統裡的任一伺服器,連上其他任何位置的伺服器;每一個部分都和其他任何一個部分相連,而且全部串聯在一起。之於我,Mesh 是一個適當又貼切無比的用詞,為資訊服務時代進入全新階段做出了最佳詮釋。Mesh 公司在眾多方面,都與彼此、與全世界緊緊繫在一起。部分聯繫是直接的方式,例如公司之間彼此認同一個市場,共同提供商品或服務。這些公司共享資訊,促進與新顧客、顧客偏好和商品的使用和取得。至於其他的聯繫則屬於間接方式,必須透過第三者,例如透過顧客資料彙集或是顧客的社群網絡。

Mesh 之所以可以形成氣候,乃是因為我們的一切都已經和其他的人、企業、組織、物品有愈來愈緊密的連結。這是人類史上,首次存在這種遙遠卻可及、隨時開放、相對便宜的互聯性。就像人類的思維比一群神經元要複雜得多,Mesh 的連結,已經引起更複雜與更具挑戰的東西。在人類大腦中,所有的部分(包括 DNA、神經元、腦葉)彼此結構且不斷相互溝通聯繫。我們可以用同樣的方式來說明 Mesh 的多個部分,例如電子、行動通訊、伺服器、服務、合夥人,還有顧客。不過就好比人類的大腦,Mesh 也比各個部分的總和還要龐大得多。如今每個人、每件事,都變成和其他每一個人和每一件事相互連結,例如微網誌推特(Twitter)在二○一○年二月,每天就有高達五千萬則推文。有一種新模式已經誕生,正在持續成長與改變適應。Mesh 顯然衝出了一波高峰,而且它的學習力又強又快。


書名:《10年後,你將找不到實體商店》

《富比士》雜誌:「****Mesh****是未來****10****年重塑企業的重要趨勢。」透過雲端運算、行動網路、社群網站、手機App等科技的虛擬平台,全球已有1,500多家企業、數十種產業,風起雲湧加入戰局淘金;在這裡,不用買、用租、用交換,就可以和所有人「共享」商品或服務。

作者:麗莎.甘絲琪(Lisa Gansky)

甘絲琪是全球網路導航器(Global Network Navigator, GNN)和 Ofoto 等多家網路公司的創辦人兼總裁。她目前指導與投資的幾個社會創投事業包括:新資源銀行(New Resource Bank)、Squidoo、Convio、TasteBook、MePlease、Slide、Instructables 和綠化世界傳媒(Greener World Media)。此外,她也是 Dos Margaritas(以環境保護為目標的社會創投事業)的共同創辦人。甘絲琪現居美國加州納帕(Napa)。

出版社:時報出版

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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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