在最窮的地方開設銀行
在最窮的地方開設銀行
2012.11.01 |

劉俊豪
1966年生。現任國泰世華銀行上海分行行長。美國匹茲堡州立大學MBA。1994年進入世華銀行,從基層辦事員做起,歷練放款、國外部。2000年開始派駐海外,前後在馬來西亞、泰國、越南、中國擔任業務的拓荒者,從無到有開設過兩家分行、兩家代表處。

國泰世華銀行越南茱萊分行開幕那天,我踏出辦公室,鼻子裡聞到的是濃濃的熱帶氣息,眼裡看到的是青翠農田,農民都牽牛耕田,甚至分行旁邊就綁著牛在吃草!在這個越南最窮的地方開銀行,很多人問我有沒有搞錯?你要去哪裡找生意?

業務拓荒,絕對要做不一樣的事
2005年,我被外派到越南,一年內就開了三個點,茱萊分行,以及河內、胡志明市各一個代表處。茱萊位於越南中部,越戰時,受到最多戰爭蹂躪。戰後經濟發展又集中在南(胡志明市)北(河內)兩端,因此當地人多半到南北兩地當民工。

在越南,台資銀行最多的地方是胡志明市,但國泰世華是後進者,如果也去胡志明市,分行搶不到好位置、利率又沒比別人低,怎麼打得過別人。

我喜歡逆向思考,就是因為沒人要去茱萊,我才去呀!往人少的地方走,有兩個好處,第一,沒人要去,我馬上就可以取得核准;第二,間接促進當地繁榮,有所貢獻。你說沒生意?那我就送你河內、胡志明兩個代表處,讓員工跑業務。

台資銀行很少去河內,因為當地大多是文化封閉的國營企業,我去,就一定得做不一樣的事。剛開始人生地不熟,我就先亂槍打鳥,把所有企業列表出來,寫了一百多封業務開發信,介紹銀行在當地的服務。後來陸續有回信,我請同事翻譯,然後一家一家跑。

跑業務的過程中我才發現,原來當地企業不喜歡與外資銀行往來,是因為他們也怕講英文
。但因為我很重用一位越南同事,跑業務都帶他一起,這些公司很高興。之後,我跟一位國營企業的財務長變成好朋友,他又幫我介紹其他公司,就這樣一個牽一個,最後所有國營企業財務長都是我好兄弟。業務,就這樣跑出來了。

在越南的台資銀行裡,國泰世華人員最少、盈餘卻最高。大家都問我怎麼打得進去?答案其實很簡單,就像花旗銀行到台灣不會只做美國人的生意,如果我不當地化,也去胡志明市搶台商客戶,就不可能拿出好表現。在海外開拓業務,要有適應當地環境的能力。我無論去到哪個國家,一定先學當地語言。就像老外朋友跟你講中文、約你去吃夜市,你一定倍感親切,我到國外也一樣。剛開始去越南,我一句話也不會講,但每天學、每天練,雖然沒辦法用越南話開會,但日常對話、點菜都沒問題。我和客戶講越南話,他們都很高興。

身段柔軟,迅速適應在地生活
此外,我也交當地朋友、過當地生活。蛇肉、炸蠶蛹……越南人敢吃的我都敢吃,也跟客戶一起坐在路邊喝啤酒,有些人會嫌不衛生、怕不乾淨,但別人都吃不死,你怕什麼?有一次我提議到越南同事家吃飯,到了他家我才知道,原來越南人家裡是沒紗窗的,蚊子多、會吃蚊子的蜘蛛也很多。一進家門,同事就先發一支電蚊拍給我,還告訴我蜘蛛不能打,後來邊吃飯、巴掌大的蜘蛛就在旁邊爬。

2011年,我轉調到上海後,只要是放假出門,我從來不坐車,只用雙腳走。走路才能深入大街小巷,我和當地人聊天、買烤地瓜、去按摩,看到很多別人看不到的事。後來跟當地主管機關、客戶聊天,他們都覺得我怎麼這麼了解上海,連路邊一塊燒餅賣多少錢也知道。但就是這樣才有親切感,才讓人覺得沒架子。

前瞻規畫,自己訂目標、找事做
很多人問,長官把你調來調去,你會不會不適應?但在這麼多人之中選上我,我覺得自己很幸運,也很享受拓荒的過程。當然途中一定會碰到困難,但人生不就是一連串解決問題的旅程?知識可以傳授,智慧不行,每當解決一個問題,都是在累積自己的智慧。

在海外當業務拓荒者,一定要有前瞻規畫的能力,因為一切都是從零開始,不會有人告訴你怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。
我到越南第一天,就訂下兩個目標:要做到台資銀行第一,絕對不做和其他人一樣的事。此外,團隊合作也很重要,單槍匹馬跟別人打,打不贏的,經理人不要想爭功,一定要靠團隊,如果我當初不重用越南同事,也打不進國營企業。

最後,也要具備專業。籌設上海分行的準備期,我把一家銀行從無到有要完成的事項,細部分解出800~900項作業,事先安排好優先順序,了解哪些事可以先做、哪些可以同步進行、哪些只能等,然後每天檢查應該完成的工作。一個任務很複雜、很煩,是因為太多事都混在一起,當你把它拆開成幾百項,每次達成一點點,每一項其實都不難。
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海外拓荒全部從零開始,不會有人告訴你事情可以怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。

資料來源《經理人月刊No.88》

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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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