【Meet創業之星】學思科技模組化教材，符合使用者學習行為|數位時代 BusinessNext

「透過數位化還不夠，要做到能將知識整理、分析、串聯應用，才能創造價值。」學思科技創辦人暨總經理曾思遠說。學思科技與一般學習教育平台不同的是，他能導入現成教材，快速拆解、經由模組化重組為符合網路上使用者的學習行為，比客製化教材節省時間、比數位化電子檔更能貼近使用者經驗。

立者(左至右): 邱政維(副總經理)、林冠明(技術總監) 坐者(左至右): 洪佩民(專案經理)、曾思遠(創辦人總經理)、王怡惠(行銷總監)

具家教經驗的曾思遠和幾位台大資工的同學共組成立學思科技，發揮團隊的教學經驗和所學的技術知識打造一個有效將知識整理的教育平台。他說，「教學是興趣，也是使命」，選擇在教育這塊領域耕耘，是因為他認為學生光在學校上課並不能完整吸收知識，下課還要依賴補習班，產生一個惡性的循環。另外，大都市有豐富的課後輔導資源，反觀非都市地區相對缺乏，曾思遠開始思考，透過內容分析和程式設計，建立一個讓全台學生都能使用的學習平台。

「將知識存在雲端，真正開啟雲端系統輔助學習的時代。」學思科技開發的「專利學習法」，將「內容」、「教學」與「技術」，系統化的整合為知識教育平台，課程以5分鐘為一個單位切割成學習節點，利用題目跟觀念的串聯，讓學習者能從題目改正錯誤觀念，或是系統利用演算法找出相關題目，讓學習者學到更多觀念。

從一科延伸到多科，產品橫跨國中數學、高中數學、高中物理及大學微積分，成為多元的學習平台。有了系統的核心技術，以輔助教學的角色出發，開始與學校合作，將教學系統平台販賣或租賃給學校。2010年開始與其他公司專案合作，包括與McGraw Hill合作建置線上英文教學平台、與鼎文書局合作出版大學入學考試用書等，並同時開放給代理商處理業務。

於2012年也將轉投資子公司(行動雲科技)，發展手持行動裝置，成立綜合學習平台，把學習軟體發展到App上，學生只要有不明白的地方，立刻拍下QRcode就能上網看解題影片，讓行動學習不再是夢想！

團隊 Team 分為營運、專案、產品(知識部、行銷部、業務部)、技術等部門，約16人。

公司服務 Project 為國高中學齡層的學習者建置專屬學習平台，透過線上數位學習與自有出版的實體書籍整合。並將知識內容作分析、加值，再以程式技術設計的能力，串聯使用者需求的教學與互動平台。

成立時間 Founded Time **** 2008年2月

主要用戶 user **** 公私立大學、高中、國中、補習班用戶。

商業模式 Business Model B2C：直接透過網路行銷將學習帳號販售學習者，整合線上學習帳號與實體書籍。 B2B：透過自有業務或代理商，將輔助學習系統販賣或租用給學校使用相關專案：透過政府公開招標網站，投標知識管理、分析相關專案，以及申請相關專案補助

網址 **** www.imlearning.com.tw / www.imath.com.tw

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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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