LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(下)
LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(下)
2012.07.03 |

最早負責推銷Recruiter服務的員工Nathan Egan,現在自行創業People Linx,這是一家社群商業解決方案公司;2008年,他以每個帳戶5000美元向各大企業兜售Recruiter服務,當時他最擔心客戶無法接受這個價格,結果沒想到銀行業者和顧問公司一點也不在乎價格,不到一個月的時間,LinkedIn改變了遊戲規則,最少要買3個帳戶,總價2.1萬美元起跳。同一時間,LinkedIn進行管理改組,當時的執行長(也是創辦人)的Hoffman像是一位創投業者,2008年找來經理人Dan Nye負責公司營運,不過當時LinkedIn面臨財務困境,許多專案也處於落後狀態;2008年從雅虎找來Weiner,數月後就接手執行長一職。

對網路相當瘋狂的Jeff Weiner,大學時期(1992年)就嘗試開發桌面電話會議工具,畢業後進入Warner Bros.,提出大膽的數位策略報告,讓大家都注意到這位只有24歲的年輕人。2001年加入雅虎,由於擁有過人的應用數學天分,專精於資訊驅動決策,最後負責雅虎最重要的電子郵件、搜尋、和新聞業務等。來到LinkedIn,上任後的數星期當中,一直在進行「聆聽」的工作,和338位員工進行面對面的談話以及小型團體會議。不採取雅虎的多方發展策略,而是想著如何把簡單的事情做好:重整網站、降低出錯率,進行大量測試、瞭解用戶想什麼。只有將產品做好之後,才能開始拼命想著:銷售、銷售、再銷售。

Weiner把創辦人Hoffman開始的創業念頭濃縮成精簡信念:「大規模地聯繫人才和工作機會」,2011年5月成功公開上市。至於創辦人Hoffman還是LinkedIn的執行董事長和公司最大股東,持股18%,市價接近18億美元,而Hoffman現在的心力都投入在創投公司Greylock Partners,是矽谷相當出名的創投業者之一。

今年稍早,LinkedIn推出針對企業雇主的Talent Pipeline服務,企業可以藉此先追蹤還未準備跳槽,但是企業對他們相當有興趣的人選。此外,LinkedIn資料科學家Peter Skomoroch負責開發分析會員資料的方法,進一步頗析不同人選的專業技能差異。LinkedIn產品管理副總David Hahn相當有信心地表示,就算未來五年沒有人去做任何事情改善Recruiter服務,這個產品還是可以每天不斷變好。因為只要會員人數不斷增加,服務地區不斷擴大,這些成長趨勢對LinkedIn來說就是最寶貴也最重要的事。

不過,LinkedIn還是存在了社群網站都會面臨的問題,這個每秒鐘就增加兩位會員的網站,很容易就成為駭客鎖定目標,上個月俄羅斯駭客組織宣稱盜取了LinkedIn的650萬名用戶密碼,雖然沒有用戶因此事件而被他人登入,不過這次攻擊事件顯示LinkedIn還是要在安全系統上加把勁。Weiner表示攻擊事件之後,公司立刻採取更多安全措施。

目前,LinkedIn有60%會員來自美國以外的市場,但是海外營收在總營收占比只有36%。如果可以拉近兩個數字之間的差異,LinkedIn利潤還可以繼續看漲,這就是為何LinkedIn過去一年內要在德國、日本、巴西、印度、西班牙和香港等地區設立辦事處。

Weiner想得更長遠,希望利用LinkedIn創造一個「經濟圖譜」(economic graph),指明企業所需技能和全球可用人才之間的關係,他認為需要五至十年的時間才能將這份經濟圖譜建立完成;若真能存在,對全球33億工作人口和就職市場的影響將不可言喻。

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LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(中)

出自forbes

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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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