製播數位化,找回流失的眼球(一)
製播數位化,找回流失的眼球(一)
2013.03.06 |

在亞洲擁有15個據點、在台灣共有27頻道的福斯國際電視網(Fox International Channels,FIC)去年開始在台灣進行全面數位化、無帶化。歷時九個月,今年已全部完成。捨棄過去錄帶、剪帶的作業模式,現在福斯的自製節目採用數位錄影、數位剪接,如此一來所有影像畫面都能以檔案形態存放在資料庫中。

去年FIC和星空傳媒(Star)合併,台灣成為亞洲唯一製作節目基地,為了解決片庫越來越龐大的問題,加上數位化也是FIC三年前就開始進行的全球策略,因此台灣去年花了1億5千萬元投資數位化設備,包括攝影機、攝影棚、剪接電腦、軟體等,另外再花3千萬元打消傳統的剪接設備。

數位化也是FIC****在數位匯流衝擊下,發展多元商業模式的基礎作業。FIC節目及頻道營運總經理陳安祥指出,數位化讓他們能快速針對不同平台、不同需求重組節目內容,甚至能針對手機、電視製作適合不同裝置觀看的節目內容,還能做成App遊戲。

另外,FIC預計2013上半年推出雲端服務FOX Play,讓合作系統業者的用戶可以在45天內透過網路補看電視首播過的電影。陳安祥認為,數位匯流趨勢讓電視收視戶正在流失,必須藉由多樣化商業模式來抓回觀眾眼球。這是數位化的長期效益,因為內容都已檔案化,FIC能做更多樣化的重製運用,打破既有商業模式,創造更多收益。

Q:媒體數位化的投資金額很大,你們為何決定進行全面數位化?能帶來哪些效益?
A:一開始做數位化要更新很多設備,初期成本很高,但到後期效益就會漸漸浮現。傳統的剪接設備最少要500萬到600萬元,好的可能到1000萬元,才能把所有母帶剪接成一支帶子。用這麼昂貴的設備、這麼多帶子,才能剪出一個幾分鐘的畫面。但這幾分鐘的畫面如果是在數位化的環境下剪接,拍攝畫面全部存檔,編導旁邊就不需要有一堆帶子。

另外,數位剪接用的電腦成本只要傳統剪接機的****5****,便宜太多了。一個傳統剪接台又非常占空間,大概要三坪,但數位化後每一個編導要用的位置非常小,一個辦公桌搞定,不但節省空間也節省時間成本。雖然採購新電腦並不貴,但要丟掉那600萬的設備是很心痛的事。

我們一個月生產1552小時的帶子,假設一支帶子成本是1000元,就有150萬元成本,一年就是1800萬元。現在我們不用影帶,只要給硬碟,成本只剩過去的一半。

現在從總公司到各地分公司的影片傳遞基本上都是收檔案、直接進行後製剪接,輸出也全都是檔案格式,公司內部幾乎已經沒有帶子流傳了。以前你來會看到辦公室裡全都堆滿了帶子,現在偶爾還會有,那是因為合作夥伴還沒有數位化,只能交帶子給你,但我們一樣會將它轉成檔案,在內部繼續作業。

資料來源《數位時代No.223》

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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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